一种黄土公路边坡健康监测方法技术

本发明专利技术公开了一种黄土公路边坡健康监测方法，通过定期开展无人机航测，获得公路沿线边坡及周边区域的多期影像数据，将获取的影像数据输入到训练好的边坡病害识别神经网络模型中，基于图像识别理论，初步识别出所调查公路边坡的病害类型及分布特征，同时利用无人机影像数据生成边坡实景三维模型以及三维点云模型，通过对比不同期次点云模型更加高效定量的识别出边坡病害，再基于实景三维模型可快速获得三维数值网格模型，可计算不同工况下边坡的稳定性系数，进而确定公路沿线潜在重点监测边坡对象，在前期的理论计算、数值仿真的基础上合理地在重点监测边坡上布设GNSS监测站，实时连续监测坡体表面位移，在累计变形有明确趋势性之后，进一步采用常规的监测技术手段，多维度全方位的协同监测危险边坡，达到提前预警的目的。的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种黄土公路边坡健康监测方法


[0001]本专利技术涉及交通线路工程边坡健康监测
，特别地，涉及一种无人机全面巡查监测、GNSS重点监测、常规岩土技术的预警监测的边坡健康监测方法。

技术介绍

[0002]我国已建成全球最大规模的高速公路网络，并且随着社会经济的发展，我国将从交通大国向交通强国迈进，交通基础设施规模也进一步扩大，因此，线路工程沿线的工程边坡长期安全健康的服役尤为重要。监测是评价边坡能否安全服役的主要技术手段之一，而目前对边坡的监测往往侧重于变形监测，主要使用的技术方法有全球导航卫星系统(GNSS)，三维激光扫描技术，干涉合成孔径雷达(InSAR)，地基SAR、摄影测量技术，以及全站仪、位移计、测斜仪等手段。目前对表面位移(变形)监测较为成熟的技术是全球导航卫星系统(GNSS)监测手段，但其属于单点式监测，布设的监测点数少则难以发现无监测点区域的变形情况，而且监测点一旦被破坏会严重影响资料的连续性。同时现用的干涉合成孔径雷达(InSAR)、全站仪变形测量技术具有人工操作复杂、非持续性的问题。而无人机摄影技术目前已经被广泛应用于国土测绘、地质灾害、资源调查、土地管理、环境检测等领域，利用无人机搭载相机从空中进行拍摄，具有操作灵活、使用成本低等优点，能够在短时间内提供目标区域内的图像数据。这些图像经过一定的处理，可以为大范围内的目标分析提供很多有用信息。但在现有技术中，确定无人机图像数据绝对坐标主要通过额外布设地面控制点的方式，人力物力消耗大，巡查效率低。而常规的监测仪器如位移计、测缝计、测斜仪、雨量计等手段丰富，数据量大，可对监测对象形成多维度、全方面的监测，但其存在布设、维护成本高、长期服役性差的问题。由于交通线路工程边坡具有分布广、数量众多的特点，一旦发生破坏，损失后果严重，因此需要对现有监测技术进行融合，发挥出不同技术手段的优势，互相弥补缺陷，使之协同工作以实现对交通线路工程边坡监测对象的高效识别、重点监测以及科学预警。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的局限性，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种无人机全面巡查监测、GNSS重点监测、常规岩土技术的预警监测的边坡健康监测方法，避免由于暴雨等自然因素或巡查不及时等人为因素导致边坡灾害的发生，以无人机为搭载平台获取的影像数据为基础，结合GNSS监测手段以及其他常规监测技术协同工作，实现对边坡健康状态的多层次、多维度的实时连续监测，为工程边坡的长期安全稳定服役提供技术支持。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用一种巡查监测
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重点监测
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预警监测的边坡健康监测方法，包括：
[0005]通过开展无人机定期航测，获得道路沿线的边坡及周边环境的多期影像数据，将获取的图像输入到训练好的边坡病害识别神经网络模型中，可以识别出所调查边坡的形态及位置，同时通过图像可生成三维点云模型和实景三维模型，通过对比几期模型更加精准
的识别边坡的病害。再基于实景三维模型可快速建立三维数值模型，得到在不同工况下边坡的稳定性系数进一步确定所要监测的重点边坡对象。在前期的理论计算、数值仿真的基础上合理地在重点监测边坡上布设GNSS监测站，实时监测坡体表面位移，同时为无人机后期的航拍提供更加精准的控制点定位坐标。最终结合常规的监测技术手段如全站仪、雨量计、深度位移计等设备多维度全方位的协同监测危险边坡，达到提前预警的目的。
[0006]本专利技术主要包括如下步骤：
[0007]1)无人机按照设定航线定期航测，采集调查道路内所有边坡及其周边环境的影像数据；
[0008]2)将获得的边坡影像数据输入到训练好的边坡病害识别神经网络模型中，识别各个边坡病害的形态和位置；
[0009]3)利用边坡无人机影像数据生成三维点云模型和实景三维模型，比较两期，或者多期数据的三维点云模型和实景三维模型获得各个边坡病害的形态、位置以及定量指标；
[0010]4)综合上述处理后的各个边坡病害信息，并进行边坡风险分析及等级评价，得到调查的各个边坡的病害评估结果；
[0011]5)利用边坡图像得到边坡高精度数字表面模型DSM，转化得到数值计算模型计算边坡的稳定性系数；
[0012]6)根据上述处理得到的病害评估结果和稳定性系数及历史踏勘信息记录，对各边坡进行综合评价，选择出易发生变形滑动的边坡作为重点监测对象；
[0013]7)对潜在重点监测边坡对象采用理论计算、数值仿真以及工程类比经验等方法来确定布设GNSS监测站的位置，实时监测边坡变形；
[0014]8)在潜在滑动面轴线上布设的各GNSS监测站反馈精准的定位坐标为无人机后期巡航提供新的控制点坐标；
[0015]9)对发生持续变形的位置进行重点监测，使用多维度常规地面监测技术手段，如降雨量监测、裂缝监测、地下水监测、孔隙水压力监测、深部倾斜位移监测、挡土墙位移监测等，综合不同维度监测数据开展临滑预警预报。
[0016]另外，根据本专利技术上述实施步骤提出的巡查监测
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重点监测
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预警监测的边坡健康监测方法还可以具有如下附加的技术特征：
[0017]可选地，无人机搭载平台通过模块化设计，可搭载不同功能的设备，如光电设备有光电吊舱、光学相机、多光谱相机、激光雷达等以对地面进行居高临下的长时间、多角度、大范围的监控；或者挂载各种通信设备包括自组网电台、LTE微型基站、天线等多种通信载荷，形成多种灵活的通信应用配置方式，在核心区域快速开通通信服务。
[0018]可选地，航线设置包括：飞行高度、旁向重叠度、航向重叠度、镜头拍摄频率、飞行次数、飞行速度；航线的设置应考虑地形、天气、光照的影响。
[0019]可选地，采集调查道路内所有边坡及其周边环境的影像数据包括：现场边坡及周围环境的图像数据；每张图像对应的相对定位信息；在无法满足最优的数据采集环境时，需要进行数据清洗，筛除光线条件差、图像模糊等无法处理的影像数据。
[0020]可选地，根据上述处理后的影像数据进行进一步分析，生成实景三维模型和点云数据，包括：对图像数据进行空中三角测量计算，大量提取倾斜影像的特征点进行像对匹配和同名点密集匹配，生成实景三维模型和密集点云模型；对密集点云模型进行去噪、稀疏、
配准操作；对比不同时间取得的实景三维模型和密集点云模型，得到定性和定量的边坡变化情况，精度可以识别小型病害。其中，三维点云模型的比较方法可以选择邻近点比较算法、网格法比较算法和基于法向量比较算法。
[0021]可选地，北斗卫星变形监测系统的数据传输方式可采用北斗RDSS通信和3G/4G网络融合技术，满足全域各种信号场景，在有通信信号覆盖的区域应用4G数据传输方式，而对于其他无通信信号覆盖的区域如无人区、弱信号、无公网等地区无需建设光纤和通信基站，降低通信费用，可通过北斗RDSS短报文实现无距离限制的数据传输。具有灵活的通讯组合方案，保障监测数据的稳定传输。
[0022]可选地，增加北斗(BDS)监测点的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种黄土公路边坡健康监测方法，其特征在于：通过定期开展无人机航测，获得公路沿线边坡及周边区域的多期影像数据，将获取的影像数据输入到训练好的边坡病害识别神经网络模型中，基于图像识别理论，初步识别出所调查公路边坡的病害类型及分布特征，同时利用无人机影像数据生成边坡实景三维模型以及三维点云模型，通过对比不同期次点云模型更加高效定量的识别出边坡病害，再基于实景三维模型可快速获得三维数值网格模型，可计算不同工况下边坡的稳定性系数，进而确定公路沿线潜在重点监测边坡对象，在前期的理论计算、数值仿真的基础上合理地在重点监测边坡上布设GNSS监测站，实时连续监测坡体表面位移，在累计变形有明确趋势性之后，进一步采用常规的监测技术手段，多维度全方位的协同监测危险边坡，达到提前预警的目的。2.如权利要求1所述的一种黄土公路边坡健康监测方法，其特征在于：其包括如下步骤：1)无人机按照设定航线定期航测，采集调查公路内所有边坡及其周边环境的影像数据；2)将获得的边坡影像数据输入到训练好的边坡病害识别神经网络模型中，识别各个边坡病害的形态和位置；3)利用边坡无人机影像数据生成实景三维模型和三维点云模型，比较两期，或者多期数据的实景三维模型和三维点云模型获得各个边坡病害的形态、位置以及定量指标；4)综合上述处理后的各个边坡病害信息，并进行边坡风险分析及等级评价，得到调查的各个边坡的病害评估结果；5)利用边坡图像得到边坡高精度数字表面模型DSM，转化得到数值计算模型计算边坡的稳定性系数；6)根据上述处理得到的病害评估结果和稳定性系数及历史踏勘信息记录，对各边坡进行综合评价，选择出易发生变形滑动的边坡作为重点监测对象；7)对潜在重点监测边坡对象采用理论计算、数值仿真以及工程类比经验的方法来确定布设GNSS监测站的位置，实时监测边坡变形；8)在潜在滑动面轴线上布设的各GNSS监测站反馈精准的定位坐标为无人机后期巡航提供新的控制点坐标；9)对发生持续变形的位置进行重点监测，使用多维度常规地面监测技术手段，包括降雨量监测、裂缝监测、地下水监测、孔隙水压力监测、深部倾斜位移监测、挡土墙位移监测，综合不同维度监测数据开展临滑预警预报。3.如权利要求2所述的一种黄土公路边坡健康监测方法，其特征在于：无人机搭载平台通过模块化设计，可搭载不同功能的设备，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王楚斌，郑万鹏，栾纪昊，杜源，马逸非，苟朝勇，王兴涛，洪伟，
申请(专利权)人：甘肃二车高等级公路项目管理有限公司甘肃恒路交通勘察设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：