[实用新型]基于视频事件检测的隧道水害智能监测系统有效

专利信息
申请号: 201520699346.5 申请日: 2015-09-09
公开(公告)号: CN204887277U 公开(公告)日: 2015-12-16
发明(设计)人: 丁浩;吴梦军;马非;张琦;刘永华;郭军;陈建忠 申请(专利权)人: 招商局重庆交通科研设计院有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400067 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 基于 视频 事件 检测 隧道 水害 智能 监测 系统
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及一种用于监测隧道是否发生水害的基于视频事件检测的隧道水害智能监测系统。

背景技术

由于地质环境、设计缺陷、施工质量、建设和养护管理等种种原因,“十隧九漏”已成为隧道最为突出的病害形态。隧道一旦发生渗水、漏水等病害后,如果处治不及时,就有可能造成路面湿滑,从而影响隧道正常运营;严重则可能诱发交通灾害事故,加速衬砌结构材料老化,降低结构安全。但目前对于隧道渗漏水病害,往往只能采用人工观察、人工现场采样测试以及以年为周期的周期性检查等传统手段或装置(见下文)进行长期跟踪检测,缺乏可靠装置实施长期有效监测。这种不足已成为隧道结构安全和运营安全隐患的重要因素。

传统装置1(201320025705一种隧道渗水量检测装置)。该装置只是在隧道发生渗水后,人员到现场进行水量收集的装置。不支持远程自动报警,无法第一时间获取隧道水害信息,不能实时连续性的掌握病害信息。还有些方法是在隧道衬砌表面或者内部安装应力传感器,通过水害发生后的衬砌应力变化检测是否发生水害。该方法对渗水、漏水量、影响面积无法做出评估。存在成本高,可靠性差,检测精度低,维护难度大等缺点。

实用新型内容

鉴于此,本实用新型的目的是提供一种基于视频事件检测的隧道水害智能监测系统。

本实用新型的目的是通过以下技术方案来实现的,一种基于视频事件检测的隧道水害智能监测系统,包括数据采集器、处理单元、移动终端和监控室工作站,所述数据采集器实时获取被检测区域的图像数据,所述处理单元的输入端与数据采集器的输出端连接,用于对数据采集器的输出数据进行处理,并将处理结果通过网络分别发送到移动终端、监控室工作站。

优选的,所述监测系统还包括隧道现场工作站,处理单元的处理结果通过网络发送给隧道现场工作站。

优选的,所述数据采集器为摄像机,所述处理单元为视频分析仪。

优选的,所述监测系统还包括支架,所述支架安装于被检测区域,所述摄像机安装于支架上。

由于采用了上述技术方案,本实用新型具有如下的优点:

1.本实用新型实现了对隧道渗漏水的实时监测,并能够按照现行行业规范等技术要求对隧道水害进行实时分级,并通过通信网络将报警信号传送给监控室及移动智能终端。具有成本低、可靠性高、易维护性的优点。

2.积极效果:实时发现和监控隧道渗漏水情况,及时发布通知和预警信息,以避免发生隧道恶性运营及结构安全重大灾害。

附图说明

为了使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本实用新型作进一步的详细描述,其中:

图1为本实用新型原理框图;

图2为支架的结构示意图;

图3为图2的右视图。

具体实施方式

以下将结合附图,对本实用新型的优选实施例进行详细的描述;应当理解,优选实施例仅为了说明本实用新型,而不是为了限制本实用新型的保护范围。

如图1所示,一种基于视频事件检测的隧道水害智能监测系统,包括数据采集器、处理单元、移动终端、隧道现场工作站和监控室工作站,所述数据采集器实时获取被检测区域的图像数据,所述处理单元的输入端与数据采集器的输出端连接,用于对数据采集器的输出数据进行处理,并将处理结果通过网络分别发送到移动终端、监控室工作站、隧道现场工作站。所述数据采集器为摄像机,所述处理单元为视频分析仪。摄像机通过安装于支架上,所述支架安装于被检测区域。

摄像机对准渗漏水区域,视频分析仪实时分析检测区域的图像序列,检测区域出现渗、漏水时图像的相应区域的亮度和对比度发生变化,视频分析仪判断是否为渗漏水,如果是渗漏水则将报警信号(含图片:指点的是渗漏区域的图片)传送给移动智能终端和监控室工作站。

视频分析仪采用目标分析、模糊识别及动态目标跟踪检测等视频图像分析技术对检测区域进行实时检测,以达到隧道渗漏水区域的实时监控和水害的规模。视频分析仪的工作过程如下:

(1)检测水害是否存在,需要无运动物体的背景图像,因此首先提取图像背景。(2)将每一帧图像与背景图像作差,将图像序列的每一帧图像与背景图像作差,然后进行二值化操作,如果它与背景图像对应像素的距离大于一个阈值,则认为它是前景,得到运动点团图像。(3)对运点点团进行数学形态学处理,提取运动点团的轮廓。(5)点团运动跟踪。(6)标定物体提取。同时应用时间差分、光流法等算法作为补充算法。

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