[发明专利]一种边坡位移活动性监测方法有效
申请号: | 202110137473.6 | 申请日: | 2021-02-01 |
公开(公告)号: | CN113240735B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 宋义敏;贺志杰;许海亮;安栋;钱鼎;凌小康;任何;朱晨利;苑德顺 | 申请(专利权)人: | 北方工业大学 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06T7/80;G06T7/11;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/764;G01B11/03 |
代理公司: | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人: | 肖佳 |
地址: | 100144 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 位移 活动性 监测 方法 | ||
1.一种边坡位移活动性监测方法,包括如下步骤:
1)对边坡图像进行区域划分,分为植被区、裸岩区和风化土区;
2)对于风化土区,选取部分像素点作为散斑点形成散斑场;
3)对于裸岩区,寻找多尺度空间中极值点作为稳定的关键点,并提取关键点的特征向量;
4)提取对应的散斑点的位置和关键点特征向量的位置,并结合双目标定结果,求解出监测点的三维坐标;
5)提取不同时刻散斑点的位置和关键点特征向量的位置,计算得到不同时刻的待测点的三维坐标,从而算出边坡三维位移场信息;
所述结合双目标定结果,求解出监测点的三维坐标包括,根据双目标定得到的左右相机参数和相对位置,计算得出左侧图像中散斑点和关键点对应在右图像中的位置,得到右相机参考图像的对应散斑点和特征点的位置并进行立体匹配,得到散斑点和特征点的三维坐标;
所述提取不同时刻散斑点的位置和关键点特征向量的位置,计算得到不同时刻的待测点的三维坐标,从而算出边坡三维位移场信息,包括,首先在左侧图像中确定散斑点和关键点的位置,随后根据目标定得到的左右相机参数和相对位置,计算得出右侧图像中对应散斑点和特征点的位置并进行立体匹配,得到变形后散斑点和特征点的三维坐标;之后将变形前后的散斑点和特征点的三维坐标比较得到边坡三维位移场信息。
2.根据权利要求1所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:所述对边坡图像进行区域划分具体包括,依据光测方法特点,结合边坡地貌和岩土体类型,利用不同的图像分割算法对边坡光测区域进行分类和整合。
3.根据权利要求2所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:第一步为提取出边坡植被区,第二步再将岩土区域分为裸岩和风化土区域。
4.根据权利要求3所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:所述提取出边坡植被区包括:
采用如下公式对图像处理
VI′=E*-E*=(2*′-R′-B′)-(1.4*′-G′)式(1)
式中,RGB分别代表图像红绿蓝三通道的像素值大小;
根据式(1)对边坡图像进行植被区域提取,将0作为阈值进行二值化处理,根据提取出来的二值化图像,白色区域代表植被区域,黑色则为岩土区域。
5.根据权利要求4所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:使用形态学处理算法,选择合适的结构函数,对二值化图像进行闭操作处理,提取并计算图像上连通域大小,删去一定面积区间以内的连通域,使得提取出的植被区域更具有整体性和连续性,通过上述方法将边坡图像植被区域和岩土区域分离开。
6.根据权利要求5所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:将岩土区域分为裸岩和风化土区域,包括结合岩土区域图像的灰度分布特征,以3个聚类簇为初始聚类数量,对图像进行聚类,通过观察图像灰度聚类结果,将岩土区域划分为两种类别:其中部分区域由于灰度值较大以及分布位置较为接近,为裸岩区域,另一部分区域灰度分布比较随机,呈现3个量级灰度值交替分布的特点,为风化土区域。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:所述选取部分像素点作为散斑点形成散斑场,具体包括,以图像中一个像素为大小,按照一定像素数量为间隔选取散斑点形成散斑场。
8.根据权利要求7所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:所述散斑场内的散斑点均匀布置。
9.根据权利要求8述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:对于双目的边坡图像的散斑场和关键点进行匹配形成三维图像包括:采用全站仪打点的形式,获取均匀布设的有明显特征的点的三维坐标,然后分别提取左右图像对应的特征点的图像坐标,根据相机标定模型,采用两步法求解出左右相机的内外参数和相对位置。
10.根据权利要求1-6任一项所述的一种边坡位移活动性监测方法,其特征在于:所述计算出边坡三维位移场信息,包括通过相关系数函数来计算形变前后的图像中散斑点和关键点的位移的变化。
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