【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碾压混凝土坝，尤其是涉及一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控方法及系统。
技术介绍
1、碾压混凝土坝的筑坝效率高、适用性好，在水利水电工程中应用广泛。在其施工过程中，由于施工工艺和方式的特殊性，碾压混凝土坝坝面热升层时间对浇筑质量影响巨大。
2、传统的热升层监控方法主要依靠指派专人定时定点手动记录的方式。这种人工手动记录的方式具有数据结构复杂、人员投入成本大、结果受人员主观影响大等缺点。在当前水利工程数字化、智能化的趋势下，各种自动化监测仪器和设备在大坝建设中发挥了重要作用，通过智能化手段对大坝施工过程进行监控、分析和管理的方法层出不穷。水利工程施工现场的关键枢纽、制高点等位置现已安装覆盖整个施工现场的视频监控系统，能够全天候、全覆盖地对坝面施工状态进行实时监控，为基于计算机视觉和人工智能的施工过程信息采集与分析提供了有利的外部条件。随着视频监控系统的普及和深化使用，使用计算机视觉技术实时采集现场施工信息，通过人工智能的分析方法对采集到的信息进行提取和分析已经成为了可能。国内外已有大量研究利用布置于现场各处的视频监控系统对施工过程中的工人、机械和材料从进度、质量、安全等各部分进行监控和分析。这些研究大多是针对工业或房屋建筑等领域，对碾压混凝土坝的坝面施工状态和阶段进行监控和分析的研究目前尚未涉及。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控方法及系统，旨在解决上述问题。
2、本专利技术实施例提供一种碾压混凝土
3、s1、将预设个数的监控设备安装在预设位置，用于监控碾压混凝土坝施工区域的仓面，获取监控画面；
4、s2、基于监控画面对碾压混凝土坝的坝面热升层施工状态采用基于深度学习方法的施工状态识别方法和基于前后帧时间关系的施工阶段划分方法进行分析，获取分析结果；
5、s3、将分析结果发送到显示终端，对分析结果进行实时展示。
6、本专利技术实施例提供一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控系统，包括：
7、监控模块，用于将预设个数的监控设备安装在预设位置，用于监控碾压混凝土坝施工区域的仓面，获取监控画面；
8、分析模块，基于监控画面对碾压混凝土坝的坝面热升层施工状态采用基于深度学习方法的施工状态识别方法和基于前后帧时间关系的施工阶段划分方法进行分析，获取分析结果；
9、显示模块，用于将分析结果发送到显示终端，对分析结果进行实时展示。
10、通过采用本专利技术实施例通过基于视频监控摄像头、智能分析模块和可视化展示模块，实现碾压混凝土坝热升层状态的图像数据感知、智能分析和可视化展示功能；一方面利用互联网完成各模块的数据传输。新增一种碾压混凝土坝热升层状态数据采集方式、基于深度学习方法的施工状态识别、基于前后帧时间关系的施工阶段划分以及施工阶段和持续时长的可视化展示技术。碾压混凝土坝仓面热升层状态视觉监控方法对现场施工作业工序影响小、监控效果好、维护方便、适应性强，对热升层施工机械型号要求不严格。碾压混凝土坝现场施工状态原始数据采集过程使用布设于施工现场制高点的视频监控，能够提供全天候、全角度的高清晰度视频数据。具有稳定性高、可靠性强等特点，可适应复杂多变的碾压混凝土坝施工现场长时间、高强度稳定作业。碾压混凝土坝现场施工状态智能分析过程使用人工智能的分析方法。具有分析效果好、速度快、全天候作业等特点。碾压混凝土坝现场施工状态可视化展示过程具有展示效果好、结果划分明确等特点。
11、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习方法的施工状态识别方法具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于前后帧时间关系的施工阶段划分方法具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：将所述分析结果与预设的安全阈值进行比较，对所述分析结果超出安全阈值的情况进行安全预警。
6.一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述监控模块具体用于：
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分析模块中基于深度学习方法的施工状态识别方法具体用于：
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分析模块中基于前后帧时间关系的施工阶段划分方法具体用于：
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控系统
...【技术特征摘要】
1.一种碾压混凝土坝的仓面热升层状态监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习方法的施工状态识别方法具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于前后帧时间关系的施工阶段划分方法具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：将所述分析结果与预设的安全阈值进行比较，对所述分析结果超出安全阈值的情况进行安全预警。
6.一种碾压混凝土坝的仓面热升...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘金山，王晓玲，佟大威，李志，宋本扬，任炳昱，吴斌平，倪磊，张天伟，孙颖，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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