[发明专利]一种基于视频图像的振动识别方法

说明书

本发明涉及振动识别技术领域，尤其是一种基于视频图像的振动识别方法，包括如下步骤：S1：采集环境数据，所述环境数据包括雨量；S2：根据采集的环境数据控制拍摄频率，根据拍摄频率对待测对象连续拍摄；所述雨量达到雨量阈值时，加快拍摄频率；S3：对拍摄的图像进行预处理；S4：获取预处理后的图像中对象边缘的像素骨架线段，并以相同的方式获取连续拍摄的图像中像素骨架线段上的目标点，计算目标点的振动数据，生成边坡位移变化量。该方法能够基于视频图像处理技术，通过边坡本身的边缘信息实现振动识别，且能够根据导致边坡位移的环境因素，控制检测频率，边坡位移易发时，加快检测频率。

技术领域

本发明涉及振动识别技术领域，特别涉及一种基于视频图像的振动识别方法。

背景技术

二十世纪以来，高速摄像技术和数据传输技术逐步发展，视频图像处理技术飞速成长，极大地推动了测量技术的变革，目前，视频图像处理技术已在国防军工、航空航天、机器人视觉、医学生物工程、工业产品检测等方面广泛应用，不可忽视的是，视频图像处理技术在振动识别与检测中也发挥着重要的应用价值。

由于我国地质条件的限制和公路线性的制约，崩塌、滑坡以及由边坡失稳引起的边坡位移等问题成为了不可忽视的安全隐患。为了准确的监测出边坡的位移并对变形的发展趋势进行预报，现有技术大多采用在边坡表面布设、粘贴标志或者纹理的方式实现特征点的动态追踪。然而，这样的方式对于位于室外的边坡振动检测存在着不易布设、粘贴标志，且标志易脱落的问题。因此，基于视频图像处理技术，通过被测边坡本身的边缘信息来实现振动识别，成为了边坡振动识别领域的突破点。如何根据导致边坡位移的环境因素，控制检测频率，也成为了亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于视频图像的振动识别方法，能够基于视频图像处理技术，通过边坡本身的边缘信息实现振动识别，且能够根据导致边坡位移的环境因素，控制检测频率，边坡位移易发时，加快检测频率。

本发明提供的基础方案：

一种基于视频图像的振动识别方法，包括如下步骤：

S1：采集环境数据，所述环境数据包括雨量；

S2：根据采集的环境数据控制拍摄频率，根据拍摄频率对待测对象连续拍摄；所述雨量达到雨量阈值时，加快拍摄频率；

S3：对拍摄的图像进行预处理；

S4：获取预处理后的图像中对象边缘的像素骨架线段，并以相同的方式获取连续拍摄的图像中像素骨架线段上的目标点，计算目标点的振动数据，生成边坡位移变化量。

本发明的原理及优点在于：边坡的位移与周围的环境因素有关，采集环境数据，根据采集的环境数据控制拍摄频率，如雨量达到雨量阈值时，加快拍摄频率，从而达到边坡位移易发时，加快检测频率的效果；获取拍摄的图像中对象边缘的像素骨架线段，根据图像中对象边缘的像素骨架线段生成边坡位移变化量，由此可见，本方案能够基于视频图像处理技术，通过边坡本身的边缘信息实现振动识别。

进一步，所述环境数据还包括风力和风向，所述风力达到风力阈值，且风向与边坡的坡面的夹角小于角度阈值时，加快拍摄频率。

有益效果：边坡上的植物受到风的作用后，将其荷载传递给边坡，风力越大，风向与边坡的坡面的夹角越小，边坡上的植物受到风的作用力就越大，从而传递给边坡的荷载就越大，可以得出，边坡的位移会受到风力及风向的影响，风力达到风力阈值，且风向与边坡的坡面的夹角小于角度阈值时，容易发生边坡位移，故加快拍摄频率。

进一步，所述环境数据包括道路中通行的车辆的重量，车辆的重量达到重量阈值时，对待测对象连续拍摄。