一种公路边坡落石风险监测预警系统技术方案

本申请公开了一种公路边坡落石风险监测预警系统，包括：落石类型与特征提取模块、声像处理模块、落石灾变声像协同感知模块和智能监测预警模块；落石类型与特征提取模块用于收集公路边坡落石灾变的类型和特征；声像处理模块用于采集声像原始数据并进行降噪与增强处理；落石灾变声像协同感知模块用于实现落石灾变的灾变点定位及稳定性分析评价；智能监测预警模块用于监测是否出现边坡落石灾变并对灾变进行预警。本申请对溶蚀型边坡进行研究与监测预警，保障公路建设过程及后期安全。保障公路建设过程及后期安全。保障公路建设过程及后期安全。

【技术实现步骤摘要】
一种公路边坡落石风险监测预警系统


[0001]本申请属于公路交通安全
，具体涉及一种公路边坡落石风险监测预警系统。

技术介绍

[0002]边坡危岩灾变破坏一般分为岩质崩塌、土质崩塌和混合型崩塌，其最显著的特点是突发性。危岩瞬时崩塌破坏在岩土工程界最为常见，但在监测中成功预警的实例却十分罕见。灾变破坏过程中静力学指标有明显变化且与其发生时刻有较大的时间差，通过不同尺度的时变模型，可识别破坏实现预警，这种方法常在土质滑坡或泥石流等塑性破坏灾害的早期预警方面可以发挥一定作用，但是两者之间充要条件以及预警时效性、正确率和准确性有待进一步商榷，比如一些边坡岩体因弹性或塑性变形引起位移大幅度变化，但灾害却不一定发生；而危岩往往看似危险确有很强的稳定性，看似稳定的岩体却时常又发生滑落。因此，基于“静力学指标”监测预警思路来研究危岩灾变不具有明显的适用性与针对性，而以“环境量”指标的监测预警，虽然可以识别其风险，但是预警的科学性和准确率存在一定不足。
[0003]以“静力学指标”或“环境量”为参数的监测手段通常采用“点线”接触式现场布点方式，以点代线或以面代体，若远离灾变失稳区域，测点监测结果并不明显，若要覆盖灾变失稳区域，则需增加测点，成本大幅度翻倍。

技术实现思路

[0004]本申请提出了一种公路边坡落石风险监测预警系统，本申请解决了公路路域溶蚀型边坡危岩体灾变声像演化规律及机理，实现公路路域溶蚀型边坡危岩体灾变声像协同定位、融合评估分析及预判。包括：落石类型与特征提取模块、声像处理模块、落石灾变声像协同感知模块和智能监测预警模块；
[0005]所述落石类型与特征提取模块用于收集公路边坡落石灾变的类型和特征；
[0006]所述声像处理模块用于采集声像原始数据并进行降噪与增强处理；
[0007]所述落石灾变声像协同感知模块基于公路边坡落石灾变的类型、特征和降噪与增强处理后的声像数据实现落石灾变的灾变点定位及稳定性分析评价；
[0008]所述智能监测预警模块基于灾变点定位及稳定性分析评价监测是否出现边坡落石灾变并对灾变进行预警。
[0009]可选的，所述落石类型与特征提取模块包括危岩体类型子模块和特征提取子模块；
[0010]所述危岩体类型子模块用于获得公路路域溶蚀型边坡危岩体灾变结构类型；
[0011]所述特征提取子模块用于获取危岩的运动特征、分布特征和发育特征。
[0012]可选的，所述声像处理模块包括声像原始数据获取子模块、声像降噪处理子模块和声像增强处理子模块；
[0013]所述声像原始数据获取子模块用于采集震源位置、传感器布设位置和岩体结构测定的声学信息与坡表在不同场景下的图像数据；
[0014]所述声像降噪处理子模块用于对所述声学信息与图像数据进行降噪处理；
[0015]所述声像增强处理子模块用于对所述图像数据的图像细节进行增强处理。
[0016]可选的，对声学信息进行降噪处理的过程包括：
[0017]对声学信息进行多源信号分解消除背景噪声；
[0018]利用变分模态分解和独立成分分析对消除背景噪声后的声学信息进行模态分解与分析，完成降噪处理。
[0019]可选的，所述对图像数据进行降噪处理的方法包括：
[0020]使用双边滤波算法对所述图像数据进行滤波降噪处理，降低边缘模糊的负面效应。
[0021]可选的，对所述图像数据的图像细节进行增强处理的方法包括：
[0022]使用Retinex算法锐化图像边缘、轮廓和增强比对度。
[0023]可选的，所述落石灾变声像协同感知模块包括单元划分子模块、协同定位子模块和灾变协同分析子模块；
[0024]所述单元划分子模块基于危岩体灾变结构类型，对岩体结构进行网格单元划分；
[0025]所述协同定位子模块基于机器视觉的公路边坡危岩灾变识别技术与网格单元划分，利用边坡灾变过程中局部或整体的振动和移动特性，一机器视觉靶标为地址稳定性标记，通过设计实现靶标图像的定位与图像内位移分析，结合详见坐标系与世界坐标系之间的转换关系实现声像协同定位；
[0026]所述灾变协同分析子模块通过对微震数据处理分析，得到微震活动参数；
[0027]将微震活动参数进行结合并分析运营过程中公路边坡危岩稳定性的变化情况。
[0028]可选的，所述智能监测预警模块包括预警等级划分子模块、监测预警子模块、结构评估子模块和数据可视化子模块；
[0029]所述预警等级划分子模块基于声像协同定位与公路边坡危岩稳定性的变化情况对崩塌预警进行分级；
[0030]所述监测预警子模块用于对公路边坡危岩进行监测，获取监测数据，将所述监测数据与预警等级的阈值进行比对并进行预警；
[0031]所述结构评估子模块基于所述落石灾变声像协同感知模块得到的公路边坡危岩稳定性的变化情况进行评估；
[0032]所述数据可视化子模块用于对监测预警子模块的结果与结构评估子模块的结果进行显示。
[0033]与现有技术相比，本申请的有益效果为：
[0034]本申请分析微震事件在时空上的分布规律，对边坡在运营过程汇总的微震活动中的微震活动情况进行实时监测，并结合微震信号特征变化规律对公路边坡危岩灾害进行预测预警，提供一种多维度、高时效及高准确性预测预警，为公路驾乘人员充分的避险时间，为管理部门提供发生时间、发生地点，避免历时太久无法起到预警与交通管制，具有重要意义。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请实施例一种公路边坡落石风险监测预警系统的系统结构图；
[0037]图2为本申请实施例一种公路边坡落石风险监测预警系统的图像位移分析流程图；
[0038]图3为本申请实施例一种公路边坡落石风险监测预警系统的通过kd树搜索目标点S的最近临点。
具体实施方式
[0039]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0040]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
[0041]实施例一
[0042]在本实施例中，如图1所示，一种公路边坡落石风险监测预警系统，包括：落石类型与特征提取模块、声像处理模块、落石灾变声像协同感知模块和智能监测预警模块；
[0043]所述落石类型与特征提取模块用于收集公路边坡落石灾变的类型和特征；
[0044本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公路边坡落石风险监测预警系统，其特征在于，包括：落石类型与特征提取模块、声像处理模块、落石灾变声像协同感知模块和智能监测预警模块；所述落石类型与特征提取模块用于收集公路边坡落石灾变的类型和特征；所述声像处理模块用于采集声像原始数据并进行降噪与增强处理；所述落石灾变声像协同感知模块基于公路边坡落石灾变的类型、特征和降噪与增强处理后的声像数据实现落石灾变的灾变点定位及稳定性分析评价；所述智能监测预警模块基于灾变点定位及稳定性分析评价监测是否出现边坡落石灾变并对灾变进行预警。2.根据权利要求1所述的公路边坡落石风险监测预警系统，其特征在于，所述落石类型与特征提取模块包括危岩体类型子模块和特征提取子模块；所述危岩体类型子模块用于获得公路路域溶蚀型边坡危岩体灾变结构类型；所述特征提取子模块用于获取危岩的运动特征、分布特征和发育特征。3.根据权利要求1所述的公路边坡落石风险监测预警系统，其特征在于，所述声像处理模块包括声像原始数据获取子模块、声像降噪处理子模块和声像增强处理子模块；所述声像原始数据获取子模块用于采集震源位置、传感器布设位置和岩体结构测定的声学信息与坡表在不同场景下的图像数据；所述声像降噪处理子模块用于对所述声学信息与图像数据进行降噪处理；所述声像增强处理子模块用于对所述图像数据的图像细节进行增强处理。4.根据权利要求3所述的公路边坡落石风险监测预警系统，其特征在于，对声学信息进行降噪处理的过程包括：对声学信息进行多源信号分解消除背景噪声；利用变分模态分解和独立成分分析对消除背景噪声后的声学信息进行模态分解与分析，完成降噪处理。5.根据权利要求3所述的公路边坡落石风险监测预警系统，其特征在于，对图...

【专利技术属性】
技术研发人员：米德才，陈川，唐正辉，刘先林，罗安民，匡波，叶琼瑶，蒋小权，李明智，李开洋，邵羽，李弈杉，胡卫军，韩琳琳，刘富，
申请(专利权)人：广西交通设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：