【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及市政监测，尤其涉及一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法及系统。
技术介绍
1、在近年来，经大量建筑工程实践证明，深基坑工程自身在全生命周期建设过程中，自身结构、周边环境都会产生不同程度的形变，城市内深基坑施工项目爆发性增长使安全事故发生的可能性和运营管理的难度增加。沿河、沿江、沿海地区的软土层较厚，地质构造的特征对此类地区的基坑工程安全带来较大挑战。为减少深基坑工程在建设期间对自身结构和周边环境的稳定性造成影响，深基坑的缺陷监测越来越引起参建各方的重视。传统人工基坑监测费时耗力，而且无法对突发性变形进行实时监测。传统的基坑监测作业方式中，监测人员需要人工巡视，手动采集各个项目变形数据，监测手段主要是通过人工用裂缝计、测斜仪、手持频率计、钢尺等仪器对被监测对象进行巡视、整体倾斜、位置测量、尺度测量，虽然近年来，也逐步出现了很多自动化监测技术，如测量机器人、全球卫星导航系统(gnss)等，但是尚未有一种监测模式可以覆盖深基坑的全生命周期和所有监测项目，只能以人工和自动化仪器结合方式开展工作，还是存在无法解决的弊端：数据准确性、及时性、完整性等，误差积累加大，恶劣的天气条件下无法获取即时变形数据，耗费大量的维护人力和仪器设备，智慧化、智能化程度不足，监测时间受限制，成本高，效率低。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法及系统。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种深
3、利用gnss静态观测站，采用边角后方交会法计算摄影全站仪监测站的点位坐标；
4、利用摄影全站仪获取预先设定的标定板的标定图像信息，并利用所述标定图像信息和摄影全站仪监测站的点位坐标对所述摄影全站仪进行外参标定；
5、利用所述摄影全站仪在摄影全站仪监测站上进行连续巡航，获取深基坑混凝土支护的样本集，并基于小样本深度长尾自学习算法对深度基坑缺陷检测模型进行在线缺陷识别训练；
6、在线获取目标图像并利用训练后的所述深度基坑缺陷检测模型实时识别缺陷点的像素坐标，并根据缺陷点的像素坐标计算缺陷点与摄影全站仪的横轴的偏移角度；
7、根据所述偏移角度控制摄影全站仪对准缺陷点连续进行三维坐标测量，获取缺陷点的参数测量信息。
8、本专利技术的有益效果是：本专利技术的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法，通过gnss静态观测站联合摄影全站仪进行监测站的稳定性进行分析，及时对监测站的坐标进行校正，保证测量监测站的稳定性与高精度，通过摄影全站仪自动定时巡航获取缺陷图像，利用基于深度长尾自学习模型实时提取缺陷，同时对摄影全站仪中相机与全站仪三维坐标系的关系进行标定获取外参，根据外参计算角度方向，自动控制摄影全站仪对准缺陷进行三维坐标测量，获取高精度定位信息并计算缺陷尺度，最终提供给施工方进行及时修补，消除安全隐患。
9、在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进：
10、进一步：所述利用gnss静态观测站，采用边角后方交会法计算摄影全站仪监测站的点位坐标具体包括如下步骤：
11、根据预设的两个gnss静态观测站a、b与摄影全站仪基准监测站p之间的几何位置关系计算摄影全站仪基准监测站p的点位坐标，并计算摄影全站仪监测站p的中误差；
12、根据所述中误差对摄影全站仪监测站p的点位坐标进行修正。
13、上述进一步方案的有益效果是：通过利用两个gnss静态观测站a、b与摄影全站仪基准监测站p之间的几何位置关系可以精确计算出摄影全站仪基准监测站p的点位坐标，进而根据摄影全站仪基准监测站p的点位坐标来计算出中误差，以对摄影全站仪监测站p的点位坐标进行修正，从而保证测量监测站的稳定性与高精度。
14、进一步：根据预设的两个gnss静态观测站a、b与摄影全站仪监测站p之间的几何位置关系计算摄影全站仪基准监测站p的点位坐标，并计算摄影全站仪监测站p的中误差具体包括如下步骤：
15、利用摄影全站仪基准监测站p测量其与gnss静态观测站a之间的边长s以及其与两个gnss静态观测站a、b之间的夹角β；
16、利用两个gnss静态观测站a、b测量获取二者之间的距离s0、二者之间的方向角αab以及gnss静态观测站a的坐标(xa,ya)，并计算出摄影全站仪基准监测站p的点位坐标(xp,yp)，计算公式为：
17、∠b＝arcsin(s sinβ/s0) (1)
18、∠a＝180―(∠b+β) (2)
19、αap＝αab+∠a (3)
20、xp＝xa+s cosαap (4)
21、yp＝ya+s sinαap (5)
22、其中，∠b为gnss静态观测站b与摄影全站仪基准监测站p的连线和两个gnss静态观测站a、b连线之间的夹角，∠a为gnss静态观测站a与摄影全站仪基准监测站p的连线和两个gnss静态观测站a、b连线之间的夹角，αap为gnss静态观测站a与摄影全站仪基准监测站p之间的方向角，αab为两个gnss静态观测站a、b之间的方向角；
23、将式(3)代入(4)和(5)并对摄影全站仪基准监测站p测量其与gnss静态观测站a之间的边长s和摄影全站仪基准监测站p与两个gnss静态观测站a、b之间的夹角β取微分得：
24、
25、
26、转换成中误差形式可得：
27、
28、
29、则摄影全站仪基准监测站p的(xp,yp)的中误差mp为：
30、
31、化简整理可得：
32、
33、其中，ρ表示弧度转秒常数。
34、上述进一步方案的有益效果是：通过两个gnss静态观测站a、b与摄影全站仪监测站p之间的几何位置关系可以精确计算出摄影全站仪基准监测站p的点位坐标，然后根据摄影全站仪基准监测站p与gnss静态观测站a之间的边长s和摄影全站仪基准监测站p与两个gnss静态观测站a、b之间的夹角β来准确求解出中误差，以实现对摄影全站仪基准监测站p的点位坐标校正。
35、进一步：所述利用摄影全站仪获取预先设定的标定板的标定图像信息，并利用所述标定图像信息和摄影全站仪监测站的点位坐标对所述摄影全站仪进行外参标定具体包括如下步骤：
36、利用摄影全站仪获取预先设定的标定板的标定图像信息，利用sift算法提取标定图像信息中棋盘格角点，获取所述棋盘格角点的像方坐标，并与对应的物方点进行匹配；
37、利用张正友标定法计算像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用GNSS静态观测站，采用边角后方交会法计算摄影全站仪监测站的点位坐标具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：根据预设的两个GNSS静态观测站A、B与摄影全站仪监测站P之间的几何位置关系计算摄影全站仪基准监测站P的点位坐标，并计算摄影全站仪监测站P的中误差具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用摄影全站仪获取预先设定的标定板的标定图像信息，并利用所述标定图像信息和摄影全站仪监测站的点位坐标对所述摄影全站仪进行外参标定具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用所述摄影全站仪在摄影全站仪监测站上进行连续巡航，获取深基坑混凝土支护的样本集，并基于小样本深度长尾自学习算法对深度基坑缺陷检测模型进行在线缺陷识别训练具体
6.根据权利要求5所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述根据巡航获取的带有标签的样本集计算所述深度基坑缺陷检测模型的模型损失函数L具体包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于，所述根据缺陷点的像素坐标计算缺陷点与摄影全站仪的横轴的偏移角度具体包括如下步骤：
8.一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量系统,其特征在于，包括计算模块、标定模块、训练模块、识别模块和测量模块；
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法。
10.一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量设备，其特征在于：包括通信接口、存储器、通信总线和处理器，其中，所述处理器、通信接口和存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
...【技术特征摘要】
1.一种深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用gnss静态观测站，采用边角后方交会法计算摄影全站仪监测站的点位坐标具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：根据预设的两个gnss静态观测站a、b与摄影全站仪监测站p之间的几何位置关系计算摄影全站仪基准监测站p的点位坐标，并计算摄影全站仪监测站p的中误差具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用摄影全站仪获取预先设定的标定板的标定图像信息，并利用所述标定图像信息和摄影全站仪监测站的点位坐标对所述摄影全站仪进行外参标定具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的深基坑缺陷智能化识别与高精度测量方法,其特征在于：所述利用所述摄影全站仪在摄影全站仪监测站上进行连续巡航，获取深基坑混凝土支护的样本集，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：余志奇，周俊，刘亚洲，别建晓，向舰，
申请(专利权)人：武汉市政工程设计研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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