[发明专利]一种基于多摄像头识别基坑深度的方法

说明书

本发明公开了建筑领域的一种基于多摄像头识别基坑深度的方法，包括以下步骤：S201：采集并获取得到配对的双摄像头数据，包括摄像头的位置参数，摄像头的视频及双摄像头标定矫正。S202：对获取的视频数据进行预处理，包括提取关键帧和帧图像预处理。S203：利用训练好的深度语义Faster RCNN分割网络，分割并得到机坑部分。S204：利用边缘检测算法图像处理技术，获取机坑的上下边沿，并对需要测量部分的位置进行修正。S205：利用双目摄像头成像原理，预测需要测量部位的深度，并估算出机坑的深度。S206：综合S204和S205中的摄像头机坑深度信息和测量的位置信息，可视化的反馈测量的部位以及预估的高度。

技术领域

本发明涉及建筑工程领域，特别涉及一种基于多摄像头识别基坑深度的方法。

背景技术

现阶段施工项目现场对基坑深度的识别，主要是通过人眼目测及搭配测量仪器，如盒尺、卷尺等完成的。测量完成后，再进行数据记录，最终达到基坑深度的识别。在识别过程中，基坑深度的识别是通过人为完成的，这就造成项目成本的增加，当然也很难保证识别数据的准确性、实时性。

发明内容

本发明的目的是提供自动识别基坑深度，减少了现场施工人员实时测量的一种基于多摄像头识别基坑深度的方法。

本发明的目的是这样实现的：一种基于多摄像头识别基坑深度的方法，其特征在于包括以下步骤：

S201：采集并获取得到配对的双摄像头数据，包括摄像头的位置参数，摄像头的视频及双摄像头标定矫正；

S202：对获取的视频数据进行预处理，包括提取关键帧和帧图像预处理；

S203：利用训练好的深度语义Faster RCNN分割网络，分割并得到基坑部分；

所述Faster RCNN分割网络分割并得到基坑部分具体步骤包括：

步骤a、在已有数据集的基础上，训练一个基于深度学习的基坑侧墙检测器；

步骤b、将双目摄像头帧图像放入训练好的基坑侧墙检测器中，得到基坑侧墙的范围；

步骤c、通过加权平均，取基坑范围的中间值作为要测量的帧图像中的基坑高度；

S204：利用边缘检测算法图像处理技术，获取基坑的上下边沿，并对需要测量部分的位置进行修正，得出像平面中需要测量的两个点；

所述边缘检测算法图像处理技术具体步骤包括：

a、将步骤S203中，侧墙检测器得到的导致基坑侧墙区域部分图像转换到HSV颜色空间，利用基坑侧墙的颜色属性，提取出基坑的大致范围；

b、利用轮廓提取方法计算得到基坑侧墙的进一步区域，并获取侧墙的上下边界，利用上下边界的大致距离加权，进一步修正需要测量的基坑高度部分；

S205：利用双目摄像头成像原理，预测需要测量部位的深度，并估算出基坑的深度，基坑深度的计算公式为：其中(x₁，y₁，z₁)为上端点在三维空间中的坐标，(x₂，y₂，z₂)为下端点在三维空间中的坐标，h表示基坑深度的高度。

S206：综合S204和S205中的摄像头基坑深度信息和测量的位置信息，可视化的反馈测量的部位以及预估的高度。

优选的，所述双摄像头属于统一型号，具有相同的参数信息。

优选的，所述双摄像头标定矫正中标定即测量得到摄像头相机的内外参数，矫正是指对双摄像头采集图像的位置进行矫正，使矫正后的两张图像处于同一平面且相互平行，同时得出相机间的基本距离为b。