【技术实现步骤摘要】
基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法
[0001]本专利技术涉及边坡安全隐患监测
，具体涉及基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法。
技术介绍
[0002]在建设道路、建筑物时，会在道路、建筑物两侧建造边坡；另外还有很多自然形成的边坡，例如河流湖泊、山地等。边坡会存在一些安全隐患，例如在自然环境和重力的作用下边坡可能会出现松弛开裂、倾倒、溃屈、崩塌、滑坡等隐患。
[0003]对于经过治理和加固的边坡，其安全隐患较小；而对于没有加固和治理的边坡，其安全隐患较大。但是无论边坡是否经过治理和加固，都会在自然环境的干扰下，或多或少的存在一定的安全隐患，因此为了保证边坡的安全，需要检测边坡的安全隐患。现有技术中的对边坡进行安全隐患检测方法大多是依靠人力和传感器，若传感器布置的位置不合理，就会导致无法对边坡的安全隐患进行准确的检测。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术无法对边坡的安全隐患进行准确检测的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法，所采用的技术方案具体如下：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取边坡同一区域的第一边坡图像和第二边坡图像，所述第一边坡图像与第二边坡图像的拍摄时间间隔大于设定时间阈值，且第一边坡图像的拍摄时间早于第二边坡图像的拍摄时间；根据预设参数对第一边坡图像进行预设次数的高斯下采样，得到不同尺度空间下的第一下采样图像；根据预设参数对第二边坡图像进行预设次数的高斯下采样得到不同尺度空间下的第二下采样图像；根据各尺度空间下的第一下采样图像中的角点和第二下采样图像中的角点，得到第二边坡图像中各像素点对应的稳定程度；根据所述各像素点对应的稳定程度，构建第一稳定程度分布图；根据第一稳定程度分布图中各像素点的像素值，得到第一稳定程度分布图中各像素点对应的置信度；计算第一稳定程度分布图中所有像素点对应的置信度的置信度均值，判断所述置信度均值是否大于第一预设阈值，若大于，则判断第一稳定程度分布图中各像素点对应的像素值是否小于第二预设阈值，若小于，则判定对应像素点的位置存在安全隐患。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法，其特征在于，若所述置信度均值小于等于第一预设阈值，则根据所述置信度均值对所述预设参数进行调整；根据调整后的参数，得到第二稳定程度分布图和第二稳定程度分布图中各像素点对应的置信度；比较第一稳定程度分布图中各像素点的置信度和第二稳定程度分布图中对应位置像素点的置信度的大小；若第一稳定程度分布图中某像素点对应的置信度小于第二稳定程度分布图中对应位置像素点的置信度，则将第一稳定程度分布图中对应像素点的像素值替换为第二稳定程度分布图中对应像素点的像素值；判断第一稳定程度分布图中各像素点对应的像素值是否小于第二预设阈值，若小于，则判定对应像素点位置存在隐患。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的边坡安全隐患监测方法，其特征在于，根据各尺度空间下的第一下采样图像中的角点和第二下采样图像中的角点，得到第二边坡图像中各像素点对应的稳定程度；根据所述各像素点对应的稳定程度，构建第一稳定程度分布图，包括：利用SIFT角点检测算法对各尺度空间下的第一下采样图像进行角点检测，得到各尺度空间下的第一下采样图像中的角点；利用SIFT角点检测算法对各尺度空间下的第二下采样图像进行角点检测，得到各尺度空间下的第二下采样图像中的角点；利用角点匹配算法对各尺度空间下的第一下采样图像中的角点与第二下采样图像中的角点进行匹配，得到各尺度空间下的角点对集合；根据各尺度空间下的角点对集合中的各角点对的欧式距离，得到第二边坡图像中各像素点对应的不稳定程度；根据所述各像素点对应的不稳定程度，得到所述各像素点对应的稳定程度；将所...
【专利技术属性】
技术研发人员：祖显威，王海峰，高海军，侯海明，程杰，朱克南，王平让，兰晓刚，李亚军，杜立辉，吴琼，林海涛，
申请(专利权)人：黑龙江农垦建工路桥有限公司，
类型：发明
国别省市：
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