[发明专利]基于监控影像的排土场位移远程实时监测方法

摘要

基于监控影像的排土场位移远程实时监测方法，属于排土场位移监测领域。该方法采用的装置包括数码相机、影像数据无线传输模块、远程终端计算机、语音报警装置、太阳能电池板和蓄电池。数码相机通过USB线与影像数据无线传输模块触点丝扣连接，影像数据无线传输模块与远程终端计算机通过3G/4G网络和有线宽带Internet网络连接，太阳能电池板与数码相机、影像数据无线传输模块、蓄电池相连，蓄电池与数码相机、影像数据无线传输模块相连。该装置可以长期连续作业，该监测方法可以准确判定监测区域是否出现位移，若出现位移，通过多种方式报警，有效避免“假”滑坡和误报警，并对位移区域进行准确圈定，精度稳定。

主权项

1.基于监控影像的排土场位移远程实时监测方法，采用一种基于监控影像的排土场位移远程实时监测装置，所述基于监控影像的排土场位移远程实时监测装置包括数码相机、影像数据无线传输模块、远程终端计算机、语音报警装置、太阳能电池板和蓄电池，数码相机通过USB线与影像数据无线传输模块触点丝扣连接，数码相机与影像数据无线传输模块具有相同的数据接口和兼容协议，影像数据无线传输模块与远程终端计算机通过3G/4G网络和有线宽带Internet网络连接，太阳能电池板与数码相机、影像数据无线传输模块、蓄电池相连，蓄电池与数码相机、影像数据无线传输模块相连，数码相机、影像数据无线传输模块安置在排土场监测现场；所述远程终端计算机与语音报警装置通过无线或有线连接；所述影像数据无线传输模块用于控制数码相机的快门自动获取监测区域影像；同时设置数码相机拍摄时间间隔；所述远程终端计算机中包括影像接收模块、位移监测及滑动报警模块；影像接收模块通过有线宽带Internet网络接收影像数据无线传输模块传输的影像数据；位移监测及滑动报警模块提取拍摄时刻相邻的两幅影像的特征点并匹配特征点，得到同名点，剔除同名点中的粗差点后得到监测区域的正确同名点，利用拍摄时刻相邻的两幅影像计算排土场滑动区域的位移矢量，得到竖直平面内的位移矢量场，利用竖直平面内的位移矢量和测量的监测区域排土场倾角，计算排土场空间位移矢量场；同时利用滑动区域圈定方法，检验拍摄时刻相邻的两幅影像同一位置灰度差，滑动区域构成灰度差高值点区域，用高值点构建Delaunay三角网，三角网的边界为要圈定滑动区域边界；其特征在于：包括如下步骤：步骤1、确定数码相机的焦距、面阵大小和排土场监测区域，计算数码相机到排土场的摄影距离：D＝(f×H)/h，其中f为数码相机焦距，H为摄影高度范围，h为数码相机CCD元件高度，测定排土场监测区域的高度、宽度，确定排土场监测区域，进而确定数码相机安置的空间位置；步骤2、选择数码相机的定焦镜头，设置数码相机景深、光圈、快门速度、感光度ISO、手动拍摄模式，利用影像数据无线传输模块设置数码相机拍摄时间间隔，在远程终端计算机中设置位移安全阈值；步骤3、数码相机与影像数据无线传输模块之间互相通信，影像数据无线传输模块控制数码相机的快门，在完全无人值守的情况下，自动获取监测区域的影像；步骤4、在影像数据无线传输模块设置IP地址、端口、用户名和密码，在远程终端计算机中设置静态IP地址和客户端设备端口，并利用3G/4G网络和Internet网络，将影像传送给远程终端计算机，实现影像数据的传输；步骤5、利用远程终端计算机获取的影像对监测区域进行位移监测，包括位移监测和滑动区域圈定；所述位移监测按如下步骤进行：(1)利用SIFT算法提取相邻时刻影像的特征点，并匹配特征点，得到同名点；(2)利用邻域相关性粗差剔除算法剔除错误匹配同名点，得到监测区域的正确匹配同名点，所述邻域相关性粗差剔除算法用来剔除错误匹配同名点；(3)利用二维场位移矢量获取算法计算正确匹配同名点的位移矢量，若所有位移矢量不为零，且小于5个像元，则是由监测设备震动引起的影像位移，而不是监测目标滑移，否则，利用在步骤3获取的影像中标定滑坡体竖直平面内的位移矢量场，并通过计算将竖直平面内的位移矢量场转换为空间位移矢量场，所述二维场位移矢量获取算法利用拍摄时刻相邻的两幅影像同名点的位置坐标相减，后一拍摄时刻位置坐标减去前一拍摄时刻位置坐标，获得竖直平面内的位移矢量，两幅影像中所有同名点的竖直平面内的位移矢量构成位移矢量场；(4)利用空间位移矢量场与相邻影像的曝光时间间隔计算位移速度矢量，若位移速度矢量超过位移安全阈值，则进行计算机屏幕报警、语音报警装置报警、无线通信设备报警，工作人员启动应急预案；(5)关闭报警；所述滑动区域圈定方法是：利用相邻影像对应坐标像素灰度值跳跃检验模型，检验相邻影像同一位置灰度差的高值点区域，用高值点构建Delaunay三角网，三角网的边界为要圈定滑动区域边界；所述相邻影像对应坐标像素灰度值跳跃检验模型通过检验拍摄时刻相邻的两幅影像同一位置坐标的灰度差，圈定滑动区域边界：当拍摄时刻相邻的两幅影像同一位置坐标的灰度差的高值点在影像上均匀分布时，逐个像元移动最新获取的影像，与上一幅影像同一位置坐标的灰度求差，获取灰度高值点最少的位置点，该位置点为拐点，进一步移动影像，则高值点增加，在拐点两侧用二分法减小步长至步长为1/10像元时，高值点对应灰度值接近于零即＜1；当拍摄时刻相邻的两幅影像同一位置坐标的灰度差的高值点在影像上不均匀分布且拍摄时刻相邻的两幅影像同一位置坐标的灰度差存在非零值时，这些高值点所在区域为滑动区域，将滑动区域定义为灰度差高值点区域，利用灰度差的高值点群构建Delaunay三角网，Delaunay三角网的边界为要圈定的滑动区域边界，依据拉以达准则，若Delaunay三角网网边长偏差小于3倍中误差，则Delaunay三角网断开，从而将灰度差高值点区域划分为若干个滑动区域。