多测点三维位移测量方法和测量系统技术方案

本发明专利技术涉及工程位置变形测量技术领域，尤其涉及一种多测点三维位移测量方法和测量系统，包括：靶标、图像采集设备和智能计算模块；靶标在基坑监测区域安装时，根据监测路线进行放置；图像采集设备包括可调节焦距参数的摄像机、云台和电源管理模块，可调节焦距参数的摄像机固定安装在云台上，可调节焦距参数的摄像机采集图像信息，将图像信息传输到智能计算模块；智能计算模块获取图像信息，并对图像信息进行处理和计算，获取靶标绝对位置值。本发明专利技术提供多测点三维位移测量方法在不与靶标接触的情况下，获取靶标的三维位移，测量时不受测量设备影响而给测量带来误差，能够连续的、长期的以及实时的测量三维位移变化，测量精度高，测量设备成本低。测量设备成本低。测量设备成本低。

【技术实现步骤摘要】
多测点三维位移测量方法和测量系统


[0001]本专利技术涉及工程位置变形测量
，尤其涉及一种多测点三维位移测量方法和测量系统。

技术介绍

[0002]基坑监测是保证基坑健康运营和使用的必要工作，其中位移和沉降是重要的度量参数，准确测量基坑的相对位移和沉降对于施工有着极大的意义，可以有效地保障结构的安全、指导后续施工的进行。传统的位移监测方法可分为接触式测量与非接触式测量两大类。接触式测量主要有大地测量方法、物理传感器方法等，非接触式测量主要有GPS测量法、激光扫描法、摄像法等。
[0003]目前使用较多的方法包括GPS测量法、激光扫描技术等。其中，GPS测量方法近十年来兴起的一种新方法，它的应用给测量技术带来了一场深刻的革命。GPS测量法有很多优点，诸如观测精度高，监测不受天气条件限制，可进行全天候监测，监测、记录和计算全自动完成，监测点之间不需通视，选点不受地形条件限制等，不足之处在于观测点数量有限，因每个观测点都需要布设接收机造成的测量成本较高，无法实现室内或地下作业，容易受到卫星状态影响，测量精度低。激光扫描法是继GPS测量法的又一次技术改革。激光测试精度高，所采集的数据是直接获取的数字信号，具有全数字特征，便于处理和输出等，不足之处在于激光扫描技术主要依赖于设备，这种专业设备成本较高，测试时会受到激光发射设备方向的限制，测量精度低，无法长期的监测。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：为了解决现有技术中测量设备成本高，测量时容易受测量设备影响而给测量带来误差使得测量精度低的技术问题，本专利技术提供多测点三维位移测量方法和测量系统，在基坑监测区域测量时，在不与靶标接触的情况下，通过采集靶标的图像信息并进行处理分析，获取靶标的三维位移，测量时不受测量设备影响给测量带来误差，能够连续的、长期的以及实时的测量三维位移变化，测量精度高，测量设备成本低。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种多测点三维位移测量方法，所述测量方法包括以下步骤：步骤S1：设备安装，在基坑监测区域设置至少两条监测路线，所述每条监测路线上安装有多个靶标，每条监测路线从起点靶标到终点靶标上设置有多个监测点L
j
，其中，j=1，2，
…
j，所述基坑监测区域安装有图像采集设备，每条监测路线上的每个监测点均在所述图像采集设备的采集范围内；步骤S2：建立测量坐标系，以靶标所在平面为测量坐标系的O
‑
XY平面，垂直于O
‑
XY平面方向为测量坐标系的Z轴方向；步骤S3：图像信息采集和分析，通过转动所述图像采集设备对每条监测路线上的每个监测点依次进行图像采集，当一条监测路线的所述监测点的图像采集完成后，通过转
动所述图像采集设备，对所述基坑监测区域所有监测路线上的监测点进行图像采集，获取多张图像信息，每个图像信息上至少包括两个靶标，然后将所述图像信息传输至智能计算模块中；所述智能计算模块获取所述图像信息，并对图像信息进行处理和计算，获取每张图像信息中所述靶标的相对位移值和相对实际位移值；步骤S4：选择锚点，人工选取一个所述靶标为锚点，人工测量该锚点的绝对位置，所述锚点的绝对位置值为；步骤S5：靶标绝对位置计算，根据已知所述锚点的绝对位置值以及所述靶标的相对实际位移值计算所述靶标的绝对位置，所述靶标的绝对位置值为。
[0006]进一步，具体地，在步骤S1中，所述监测点L
j
具有两个相邻的靶标。
[0007]进一步，具体地，所述步骤S3包括以下步骤：步骤S31：所述图像采集设备对所述监测点L
j
进行图像采集，获取所述监测点L
j
的所述图像信息，所述图像信息包括所述两个相邻的靶标，所述两个相邻的靶标由固定靶标和相对靶标组成，将所述图像信息传输至所述智能计算模块中；步骤S32：所述智能计算模块获取所述图像信息，所述智能计算模块基于神经网络模型识别所述图像信息中的固定靶标11和相对靶标12，并获取所述固定靶标的像素坐标和所述相对靶标的像素坐标，所述固定靶标的像素坐标为，所述相对靶标的像素坐标为；步骤S33：根据所述固定靶标的像素坐标和所述相对靶标的像素坐标计算所述固定靶标和所述相对靶标在图像中的相对位移值，计算公式为：；步骤S34：所述智能计算模块获取在所述图像信息中所述相对靶标12的像素值Piv和在测量坐标系的实际值Acv，计算所述相对靶标12的像素值和实际值之间的转换参数P，计算公式为P=Acv/Piv；根据所述相对位移值和所述转换参数P得到所述固定靶标和所述相对靶标在水平方向和垂直方向的实际位移；步骤S35：通过多项式拟合和转换参数P，计算所述固定靶标和所述相对靶标在Z轴方向的实际位移，所述相对实际位移值为；步骤S36：重复步骤S31至步骤S35，完成所述监测路线上所有监测点的图像采集，并对采集的图像信息进行处理和计算，获取每一个监测点上相对实际位移值。
[0008]进一步，具体地，所述步骤S5包括以下步骤：步骤S51：根据所述锚点的绝对位置值和所述相对实际位移值为
,计算所述靶标的绝对位置值；；步骤S52，迭代计算所述靶标的绝对位置值计算公式为：。
[0009]进一步，具体地，在步骤S1中，所述两条监测路线相交设置，所述图像采集设备靠近所述两条监测路线相交处安装，所述两条监测路线相交处安装有所述靶标。
[0010]作为优选，所述两条监测路线相交处的所述靶标为所述锚点。
[0011]进一步，具体地，在步骤S4中所述锚点的靶标比其他所述靶标的位移小。
[0012]进一步，具体地，在步骤S3中，所述图像采集设备包括可调节焦距参数的摄像机，图像信息获取时，设定每次拍摄的测量长度为两个相邻的靶标，对所述监测点图像采集一次，所述图像采集设备转动一次，所述可调节焦距参数的摄像机焦距调整一次；两个相邻的靶标间进行图像采集，n个监测点共获取（n
‑
1）张图像信息。
[0013]一种如上所述的多测点三维位移测量方法中所使用的多测点三维位移测量系统，所述测量系统包括：靶标、图像采集设备和智能计算模块；所述靶标在所述基坑监测区域安装时，根据所述监测路线进行放置；所述图像采集设备包括可调节焦距参数的摄像机、云台和电源管理模块，所述可调节焦距参数的摄像机固定安装在所述云台上，所述云台为既能左右旋转又能上下旋转的全方位云台；所述可调节焦距参数的摄像机采集图像信息，并将图像信息传输到所述智能计算模块；所述智能计算模块获取所述图像信息，并对所述图像信息进行处理和计算，获取每张图像信息中所述靶标的相对位移值和相对实际位移值，并计算所述靶标的绝对位置值。
[0014]进一步，具体地，所述图像采集设备对所述监测路线进行图像采集时，根据所述监测路线上的所述监测点设置所述可调节焦距参数的摄像机焦距参数以及所述云台的转动角度。
[0015]本专利技术的有益效果是:（1）本专利技术的测量方法只需要在基坑监测区域安装靶标和图像采集设备，避免了图像采集设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多测点三维位移测量方法，其特征在于，所述测量方法包括以下步骤：步骤S1：设备安装，在基坑监测区域设置至少两条监测路线，所述每条监测路线上安装有多个靶标（1），每条监测路线从起点靶标到终点靶标上设置有多个监测点L
j
，其中，j=1，2，
…
j，所述基坑监测区域安装有图像采集设备（2），每条监测路线上的每个监测点均在所述图像采集设备（2）的采集范围内；步骤S2：建立测量坐标系，以靶标（1）所在平面为测量坐标系的O
‑
XY平面，垂直于O
‑
XY平面方向为测量坐标系的Z轴方向；步骤S3：图像信息采集和分析，通过转动所述图像采集设备（2）对每条监测路线上的每个监测点依次进行图像采集，当一条监测路线的所述监测点的图像采集完成后，通过转动所述图像采集设备（2），对所述基坑监测区域所有监测路线上的监测点进行图像采集，获取多张图像信息，每个图像信息上至少包括两个靶标，然后将所述图像信息传输至智能计算模块（3）中；所述智能计算模块（3）获取所述图像信息，并对图像信息进行处理和计算，获取每张图像信息中所述靶标（1）的相对位移值和相对实际位移值；步骤S4：选择锚点，人工选取一个所述靶标（1）为锚点，人工测量该锚点的绝对位置，所述锚点的绝对位置值为；步骤S5：靶标绝对位置计算，根据所述锚点的绝对位置值以及所述靶标（1）的相对实际位移值计算所述靶标（1）的绝对位置，所述靶标（1）的绝对位置值为。2.如权利要求1所述的多测点三维位移测量方法，其特征在于， 在步骤S1中，所述监测点L
j
具有两个相邻的靶标。3.如权利要求2所述的多测点三维位移测量方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：步骤S31：所述图像采集设备（2）对所述监测点L
j
进行图像采集，获取所述监测点L
j
的所述图像信息，所述图像信息包括所述两个相邻的靶标，所述两个相邻的靶标由固定靶标（11）和相对靶标（12）组成，将所述图像信息传输至所述智能计算模块（3）中；步骤S32：所述智能计算模块（3）获取所述图像信息，所述智能计算模块（3）基于神经网络模型识别所述图像信息中的固定靶标（11）和相对靶标（12），并获取所述固定靶标（11）的像素坐标和所述相对靶标（12）的像素坐标，所述固定靶标（11）的像素坐标为，所述相对靶标（12）的像素坐标为；步骤S33：根据所述固定靶标（11）的像素坐标和所述相对靶标（12）的像素坐标计算所述固定靶标（11）和所述相对靶标（12）在图像中的相对位移值，计算公式为：；步骤S34：所述智能计算模块（3）获取所述相对靶标（12）在所述图像信息中的像素值Piv和在测量坐标系的实际值Acv，计算所述相对靶标（12）的像素值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇捷，王众保，王璐，张志伟，姚磊，凤宇飞，宓超，沈阳，
申请(专利权)人：上海海瞩智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：