[发明专利]一种基于视觉测量基坑监测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉测量基坑监测方法，包括以下步骤：S101布置检测点；S102确定监测精度、监测项目和监测频率；S103获取数字彩色图像后进行灰度转换，然后通过噪声去除、多靶点区域识别、靶点中心计算获取多个靶点中心的最优坐标；S104采用误差补偿减少相机标定误差，提高识别精度；S105建立面向建筑工程领域的层次构件库，然后基于三维相似性进行构件搜索，实现参数化的三维模型实时仿真；S106使用BP神经网络建立基坑变形预测模型,对基坑可能发生的结构变形进行估计和预警。本发明用靶点中心优化技术提高识别度，再运用误差补偿从减少相机标定误差的角度来提高识别精度。

技术领域

本发明涉及基坑监测领域，具体涉及一种基于视觉测量基坑监测方法。

背景技术

基坑监测是指在施工及使用期限内，对建筑基坑及周边环境实施的检查、监控工作。基坑安全是基坑施工的关键,基坑安全有各种关联因素，基坑的安全性不仅依赖于科学合理的基坑设计、详细周密的地质勘察、精心细致的施工作业,还与外界环境对基坑土体的影响紧密相关。在基坑开挖的施工过程中，基坑内外的土体由原来的静止土压力状态向主动力土压力状转变，应力状态的改变引起的变形，即使采取支护措施，一定数量的变形总是难以避免的。这些变形包括：深基坑坑内土体的隆起，基坑支护结构以及周围土体的沉降和侧向位移。无论那种位移的量超出了某种容许的范围，都将对基坑支护结构造成危害。因此，在基坑施工过程中，只有对基坑支护结构、基坑周围的土体进行综合、系统的监测，才能对工程情况有全面的了解，确保工程顺利进行。

由于地下土体性质、荷载条件、施工环境的复杂性，单单根据地质勘察资料和室内土工试验参数来确定设计和施工方案，往往含有许多不确定因素，对在施工过程中引发的土体性状、环境、邻近建筑物、地下设施变化的监测已成了工程建设必不可少的重要环节，同时也是指导正确施工的眼睛，是避免事故发生的必要措施，是一种信息技术。当前，基坑监测与工程的设计、施工同被列为深基坑工程质量保证的三大基本要素。

基坑监测受到很多因素的影响，现在的基坑监测工作主要还停留在人工阶段，即通过一定频率的对基坑工程现场采集数据，进行行业处理，然后提供纸质或者电子的数据报告。国内基坑监测技术应用较广泛，目前绝大多数深基坑工程都进行了施工期监测，通过设定监测项目的控制值，监测和保障基坑施工和周边环境的安全。相关的文献资料也较多，如利用近景摄影测量监测深基坑支护结构位移的新技术、基于人工神经网络的建筑物沉降预测、RBF神经网络在深基坑监测预测中的运用、非固定站二次基准差分法基坑监测技术、城市基坑工程施工控制及其环境监测和深基坑工程监测与控制等。但是，目前能够真正成功实施信息化施工的城市基坑项目并不多见。大多数的基坑监测工作只是起到了一些简单的反馈作用，并不能最终使监测成果的反馈达到更深的层次。目前多数监测单位重视仪器埋设、数据采集，轻视数据分析和反馈，仅仅满足于收集资料和提交数据、报表，进行简单分析，判断是否超过控制值以报警，不能结合施工和地质情况对监测成果进行充分、深入的理论分析，导致花费大量人力物进行的监测工作不能真正发挥优化设计和及时反馈指导施工的作用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种基于视觉测量基坑监测方法，本发明在基于视觉测量的基础上对基坑进行监测，先用靶点中心优化技术从中心本身的优化来提高识别度，再运用误差补偿从减少相机标定误差的角度来提高识别精度。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于视觉测量基坑监测方法，包括以下步骤：

S101布置检测点:采用道钉或带有十字丝的钢筋作为检测点，检测点用混凝土加固；

S102确定监测精度、监测项目和监测频率；

S103优化中心定位：获取数字彩色图像后进行灰度转换，然后通过噪声去除、多靶点区域识别、靶点中心计算获取多个靶点中心的最优坐标；