一种双目视觉自动化边坡位移监测方法技术

本发明专利技术涉及边坡位移监测技术领域的一种双目视觉自动化边坡位移监测方法，其包括以下步骤：首先，对监测对象边坡坡面进行实时监控；其次，使用双目视觉技术与机器视觉手段，实时计算出边坡整体的真实位移值；最后，通过提前设置的警示值对其实时位移值进行评估，若是超出提前设置的警示值，那么将会触发警报器，同时也会显示到屏幕上告知给管理人员。本发明专利技术采用了双目视觉技术与机器视觉技术结合的方法，通过拍摄图像中信息的自动化提取，构建边坡工程中坡面位移的安全状态预警系统，操作简单，提高了安全监控的效率与及时性，大大减少了安全事故发生的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种双目视觉自动化边坡位移监测方法
本专利技术涉及边坡位移监测的
，具体是一种双目视觉自动化边坡位移监测方法。
技术介绍
我国是一个地理条件比较复杂的国家，尤其在中西部地区地形主要以复杂的山地丘陵为主。在推进现代化建设的进程中，如何处理以边坡工程为代表的山区工程等复杂问题已成为了重中之重。其中，边坡的稳定与否将直接影响到边坡的安全态势，进而影响到国民经济与工程安全。边坡的稳定性一般可直观地反映在位移变形上，如何准确的把控边坡位移变形信息，对评判边坡安全态势有重大意义。目前,针对边坡位移监测，多数采用大地观测法、GPS测量法与仪表监测法等传统方法。有的方法可能会产生较大的人为误差，有的方法可能会比较依赖专门的监测设备或者工人学习成本较高。现有的一些其他的边坡位移监测方法自动化程度均不高，比较依赖人工操作且操作较复杂，仪器成本太贵。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题是：针对现有技术的不足，提供一种基于设备简单、结构简洁明了、成本低、自动化程度高的高精度双目视觉实时边坡位移监测方法。技术方案包括以下步骤：步骤1：通过图像采集设备实时采集边坡坡面图像。步骤2：通过图像处理装置先对图像进行去噪、畸变矫正，然后对图像特征点进行动态识别。步骤3：利用图像处理装置实时进行图像中特征点的三维空间坐标信息自动化提取；首先，完成双目视觉相机的自动化标定；其次，同时识别左右相机中的图像特征点二维坐标并进行左右对应匹配；最后，自动化将生成的左右相机中特征点二维坐标Xi,Yi转化为三维空间坐标Xi,Yi,Zi。步骤4：在警示评估装置中设置位移阈值。步骤5：数据(Xi，Yi，Zi)输入至警示评估装置中，进行边坡安全状态判定。步骤6：触发警报系统，发出信号，并将此时的边坡位移值显示在显示器中以供操作者查看。进一步地，所述的图像数据采集设备上设置摄像机、照明灯；所述的摄像机采用双目摄像机，以俯瞰的角度获取边坡坡面的图像数据，采用夹持架与伸缩杆对其进行固定，通过支撑结构与警示评估系统连接；所述的照明灯用于夜间照明。进一步地，所述的中央处理装置用于图像美化与特征提取，采用高斯滤波与MASK-RCNN识别算法，通过传输线与下方警示评估系统相连。进一步地，所述的警示评估装置中警示值设置为3mm，当天检测到位移值超过所设置的警示值时，所处环境越危险，反之则越安全，最终边坡位移值显示到屏幕上并触发警报器。进一步地，所述的警报器分为蜂鸣器和警示灯，当天若边坡位移值大于警示值3mm时，启动蜂鸣器和警示灯，其值越小，蜂鸣器声音越大，警示灯闪烁频率越快。本专利技术的基本原理如下：通过研究边坡位移平面二维坐标与三维坐标关系，引入机器视觉技术的手段，整个系统程序采用MATLAB2014a与VisualStudio2013C++混合编程语言开发，实现了动态实时边坡位移评估。与相关技术相比，本专利技术的优势在于：引入双目视觉技术与机器视觉技术，信息识别提取更精确，整个边坡位移监测预警系统更智能化与自动化。结构简洁明了，降低了工人的学习成本与仪器成本，提高工作效率。能够胜任长时间的边坡的监测过程，能够及时进行预警，提醒工人。附图说明图1是本专利技术方法的流程框图；图2是一种双目视觉自动化边坡位移监测方法示意图；图3是中央处理装置示意图；图中：1—图像采集设备；2—可转动铰链；3—可伸缩架杆；4—支座；5—支座；6—中央处理装置；7—显示器；8—警报器；9—履带行走机构；10—照明灯；11—双目摄像机；12—边坡坡面；13—图像接收装置；14—图像处理装置；15—数据存储装置；16—警示评估装置；17—传输线；18—电源开关步骤1：通过图像采集设备1对边坡现场12的监控图像进行获取。步骤2：利用中央处理装置6中的图像接收装置13通过传输线17接收来自于图像采集设备中的图像，并对图像进行去噪、畸变矫正，使其美化易于识别。最后通过传输线17传输给图像处理装置14。步骤3：利用中央处理器6中的图像处理装置14实时进行图像中特征点的三维空间坐标信息自动化提取。首先，图像处理装置14处理来自图像接收装置13中已经美化好后的图像，识别左右相机中的特征点。同时，将左右相机中的图像特征点二维坐标左右对应匹配。图像处理装置14自动化地将生成的左右相机中特征点二维坐标Xi,Yi转化为三维空间坐标Xi,Yi,Zi并通过传输线17传输到数据存储模块15中。步骤4：在警示评估装置16中设置位移阈值3mm。步骤5：数据存储模块15将数据(Xi，Yi，Zi)通过传输线17输入至警示评估装置中16，进行边坡安全状态判定。步骤6：触发警报器8，发出信号，并将此时的边坡位移值显示在显示器7中以供操作者查看。所述的图像采集设备1上设置摄像机11、照明灯10；所述的摄像机11采用双目摄像机，以俯瞰的角度获取边坡坡面的监控图像数据；所述的照明灯10用于夜间照明；所述的图像采集设备1通过可转动铰链2与可伸缩架杆3连接，使用支座4将其固定在履带行走机构9上；所述的边坡坡面12为自然状态。所述的中央处理器6通过支座5固定在履带行走机构9上，显示器7与警报器8通过粘贴的方式固定在中央处理器6上；所述的中央处理器6包含了图像接收装置13、图像处理装置14、数据存储装置15、警示评估装置16、传输线17与电源开关18。所述的图像接收装置13用于接收图像并对其进行美化，采用高斯滤波算法，通过传输线17与图像处理装置14相连。所述的图像处理装置14用于识别图像中特征点并测出其三维空间坐标，采用MASK-RCNN算法，通过传输线17与数据存储装置15相连。所述的数据存储装置15通过传输线17储存来自图像处理装置14中的数据(Xi，Yi，Zi)，将其通过传输线17传输至警示评估装置16中。所述的警示评估装置16可提前设置警示值为3mm/天，当天的边坡位移值若超过3mm时，则触发警报器8，并且将该值实时显示到显示器7中。所述的警报器8，当位移值大于警示值3mm时，启动蜂鸣器和警示灯，其值越小，蜂鸣器声音越大，警示灯闪烁频率越快。本专利技术设计的一种双目视觉自动化边坡位移监测方法，采用了双目视觉技术与机器视觉结合的手段。首先，对监测对象边坡坡面进行实时监控；其次，使用双目视觉技术与机器视觉手段，实时计算出边坡整体的真实位移值；最后，通过提前设置的警示值对其实时位移值进行评估，若是超出提前设置的警示值，那么将会触发警报器，同时也会显示到屏幕上告知给管理人员。该方法提高了信息采集、识别、处理的准确度和效率，能实时反映边坡现场安全状态，实现针对整个边坡现场的自动化监控。本专利技术方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种双目视觉自动化边坡位移监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤1：通过图像采集设备实时采集边坡坡面图像；/n步骤2：通过图像处理装置先对图像进行去噪、畸变矫正，然后对图像特征点进行动态识别；/n步骤3：利用图像处理装置实时进行图像中特征点的三维空间坐标信息自动化提取，首先，完成双目视觉相机的自动化标定，其次，同时识别左右相机中的图像特征点二维坐标并进行左右对应匹配，最后，自动化将生成的左右相机中特征点二维坐标X

【技术特征摘要】
1.一种双目视觉自动化边坡位移监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：通过图像采集设备实时采集边坡坡面图像；
步骤2：通过图像处理装置先对图像进行去噪、畸变矫正，然后对图像特征点进行动态识别；
步骤3：利用图像处理装置实时进行图像中特征点的三维空间坐标信息自动化提取，首先，完成双目视觉相机的自动化标定，其次，同时识别左右相机中的图像特征点二维坐标并进行左右对应匹配，最后，自动化将生成的左右相机中特征点二维坐标Xi,Yi转化为三维空间坐标Xi,Yi,Zi；
步骤4：在警示评估装置中设置位移阈值；
步骤5：数据(Xi，Yi，Zi)输入至警示评估装置中，进行边坡安全状态判定；
步骤6：触发警报系统，发出信号，并将此时的边坡位移值显示在显示器中以供操作者查看。


2.根据权利要求1所述的一种双目视觉自动化边坡位移监测方法，其特征在于，所述的图像采集设备上设置摄像机、照明灯。所述的摄像机采用双目摄像机，以俯瞰的角度获取边坡坡面监控图像数据，通过可转动铰链与可伸缩架杆连接，使用支座将其...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡启军，庞智洪，何乐平，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：四川;51