<span id="xltbl"></span>

            <form id="xltbl"><track id="xltbl"><address id="xltbl"></address></track></form>

            <rp id="xltbl"></rp>
              <dl id="xltbl"><dfn id="xltbl"></dfn></dl>
              合肥金星智控科技股份有限公司
              宣傳

              位置:中冶有色 >

              有色技術頻道 >

              > 采礦技術

              > 邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備與流程

              邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備與流程

              555   編輯:中冶有色技術網   來源:深圳市安泰數據監測科技有限公司  
              2023-11-03 15:26:25
              邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備與流程

              本申請屬于邊坡監測技術領域,尤其涉及一種邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備。

              背景技術:

              邊坡落石崩塌是一種常見的地質災害,其發生頻率僅次于滑坡。我國每年由崩塌引起的災害次數幾乎都在2000次以上,直接造成幾十億的經濟損失。近幾年來,巖石崩塌災害的監測和預警得到越來越多的關注和重視。其中,基于視頻影像技術的智能化監測系統被視為一種有效監測落石崩塌的技術手段,其研發工作近幾年來得到了一定程度的發展。

              目前,基于視頻影像技術的智能化落石崩塌識別系統,一般采用可疑目標檢測和目標跟蹤法。該方法通過對監測場景圖像進行分析識別,雖然能夠捕捉可疑目標,但是,基于采集的場景圖像進行落石識別時,需要傳輸整個監測場景圖像,圖像傳輸成本較高,無法定位災害隱患點,不能準確的利用圖片信息評估監測區域狀態,而且不能有效的提供災前預警。

              技術實現要素:

              有鑒于此,本申請實施例提供了一種邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備,以解決現有技術中對落石崩塌進行監測時,圖像傳輸成本較高,無法定位災害隱患點,不能準確的利用圖片信息評估監測區域狀態,而且不能有效的提供災前預警的問題。

              本申請實施例的第一方面提供了一種邊坡落石崩塌監測方法,實現所述邊坡落石崩塌監測方法的系統包括激光雷達和攝像頭,所述方法包括:

              通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;

              根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數;

              根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;

              由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              結合第一方面,在第一方面的第一種可能實現方式中,通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,包括:

              確定所述激光雷達所掃描的點云圖像中包括的塊體;

              通過擬合法或重心點法確定所述點云圖像中的塊體的監測點的坐標;

              當所述監測點的位移大于預定的位移閾值時,確定所述監測點為落石隱患點。

              結合第一方面,在第一方面的第二種可能實現方式中,所述攝像頭為可變焦和可旋轉攝像頭,根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數,包括:

              根據所述落石隱患點相對于所述攝像頭的方位,確定所述攝像頭的旋轉角度;

              根據所述落石隱患點與所述攝像頭之間的距離,確定所述攝像頭的焦距。

              結合第一方面,在第一方面的第三種可能實現方式中,根據所述圖像采集參數采集并傳輸包括落石隱患點的第一圖像,包括:

              根據預先設定的采集頻率和/或預先設定的圖像尺寸,采集并傳輸包括落石隱患點的第一圖像。

              結合第一方面,在第一方面的第四種可能實現方式中,在根據第一圖像檢測到落石災害之后,所述方法還包括:

              解析并分割所述第一圖像中包括的運動目標的圖像,對所述運動目標的圖像進行去噪和標記處理;

              通過激光雷達確定所標記的運動目標的運動軌跡。

              結合第一方面的第四種可能實現方式,在第一方面的第五種可能實現方式中,在根據第一圖像檢測到落石災害之前,所述方法還包括:

              通過工程地質分析的方式確定所述落石隱患點是否為巖石。

              結合第一方面,在第一方面的第六種可能實現方式中,將所述第一圖像進行傳輸,包括:

              將所述第一圖像傳輸至監測中心,以通過所述監測系統對所述第一圖像中的落石隱患點進行落石識別。

              本申請實施例的第二方面提供了一種邊坡落石崩塌監測裝置,實現所述邊坡落石崩塌監測裝置的系統包括激光雷達和攝像頭,所述裝置包括:

              災前預警單元,用于通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;

              圖像采集參數確定單元,用于根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數;

              圖像采集單元,用于根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;

              落石災害報警單元,用于由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              本申請實施例的第三方面提供了一種邊坡落石崩塌監測設備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面任一項所述方法的步驟。

              本申請實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面任一項所述方法的步驟。

              本申請實施例與現有技術相比存在的有益效果是:本申請通過激光雷達進行監測區域掃描,發現監測區域存在微小位移的落石隱患點時,直接可生成落石隱患點對應的災前預警信號,系統可以有效的提供災前預警,有利于保障現場的人身和財產安全,在確定落石隱患點后,可以根據該落石隱患點確定攝像頭的圖像采集參數,根據所確定的圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,將第一圖像傳輸和檢測,在檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息,由于進行災害報警檢測的第一圖像是根據落石隱患點所確定的圖像采集參數采集得到,因此,所得到的第一圖像所包括檢測目標的信息更為精確,可減少無用的圖像數據的傳輸,有利于降低傳輸成本,提高檢測效率和準確度。

              附圖說明

              為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動性的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

              圖1是本申請實施例提供的一種邊坡落石崩塌監測方法的實現流程示意圖;

              圖2是本申請實施例提供的又一邊坡落石崩塌監測方法的實現示意圖;

              圖3是本申請實施例提供的一種邊坡落石崩塌監測裝置的示意圖;

              圖4是本申請實施例提供的邊坡落石崩塌監測設備的示意圖。

              具體實施方式

              以下描述中,為了說明而不是為了限定,提出了諸如特定系統結構、技術之類的具體細節,以便透徹理解本申請實施例。然而,本領域的技術人員應當清楚,在沒有這些具體細節的其它實施例中也可以實現本申請。在其它情況中,省略對眾所周知的系統、裝置、電路以及方法的詳細說明,以免不必要的細節妨礙本申請的描述。

              為了說明本申請所述的技術方案,下面通過具體實施例來進行說明。

              目前的落石崩塌識別系統一般采用可疑目標檢測方法,并基于工程地質分析確定落石崩塌目標。但是,這種方式仍然會存在較高的誤報錯。誤報的原因通常是周圍環境的干擾。比如,監測現場的樹影抖動、攝像機晃動、動物和人類的活動等因素的影響,導致系統產生落石誤報。

              另外,傳統的落石崩塌視頻監測方法,通常用于監測落石崩塌發生時,才能夠報告警情,缺少災前預警機制。災前的監測預警,能夠保證一定的災害應急處置時間,造成逃生不及時和財產轉移不及時等問題的發生。同時,攝像設備通常需要定時向用戶終端傳輸監測降噪點的圖片信息以供狀態分析和記錄,由于邊坡落石崩塌區域內往往有多處落石隱患點,以往的攝像監測設備無法定位重點災害隱患點,無針對性的傳輸監測區域范圍的圖片,不僅無法準確的利用圖片信息評估監測區域狀態,同時也大大增加了圖片傳輸的通訊成本。比如,由于監測區域較廣,可能需要一次傳輸多張圖片以覆蓋所有落石隱患點,并且,在未出現異常時,也需要按照預先設定的采集頻率進行圖像傳輸。

              為了解決上述問題,本申請實施例提出了一種邊坡落石崩塌監測方法,在實施該落石崩塌監測方法的系統,包括設置在監測現場的圖像采集設備,可以包括攝像頭和激光雷達。

              通過激光雷達的監測分析,可以發現監測場景中包括的落石隱患點,從而能夠有效的實現災前預警,使得監測現場的工作人員可以及時的進行災前轉移工作,減少由落石崩塌所帶來的損害。

              通過所發現的落石隱患點,可以確定攝像頭的圖像采集參數。根據所述圖像采集參數,可控制攝像頭聯動采集包括落石隱患點的第一圖像,可以將包括落石隱患點的第一圖像,通過網絡傳輸模塊發送至服務器。由于第一圖像的發送頻率可以根據激光雷達的檢測結果來確定,可以通過聯動控制的方式準確的采集包括隱患點的監測現場的局部圖像,與傳輸整個監測現場圖像的方式相比,能夠大大的減少圖像傳輸成本,提高圖像檢測效率和圖像檢測準確度。

              第一圖像可由服務器通過預先訓練好的巖石識別網絡模型進行識別檢測,識別落石隱患點是否為巖石,可以有效的區分落葉、落石等運動物體,從而有效的提高監測的準確率,減少誤報。其中,網絡傳輸模塊可以為移動通信網絡。

              圖1為本申請實施例提供的一種邊坡落石崩塌監測方法的實現流程示意圖,如圖1所示,該方法包括:

              在s101中,通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號。

              所述落石隱患點為通過激光雷達所檢測到的可移動的目標。該落石隱患點可能為落石(即滾動巖石),也可能為落葉或其它非落石的物體。

              本申請實施例中,所述激光雷達可以集激光、全球定位系統和慣性導航功能于一體??梢垣@取監測場景的數據并生成精確的數字高程模型(英文全稱為dem)。通過準確的定位激光束打在物體上的光斑,可以準確的監測目標是否發生移動。在確定監測目標是否發生移動時,可以采用包括如重心點法等。

              通過重心法可以用于監測不規則塊體的位移,其步驟可以包括:

              1.激光雷達掃描監測場景,生成監測場景的點云圖,可通過對點云圖的縮放、放置或平衡等操作,選取點云圖中的監測塊的平面作為計算平面。該監測塊可以預先人工布設,也可以為自然塊體,比如可以為監測場景中的巖石塊體等,可以通過平面法向量一致性的特征,確定監測場景中存在的有效的監測塊。

              2.可以通過邊界特征(比如可以為法向量一致性特征),確定所選擇的計算平面的邊界,得到位于邊界上的掃描點。

              3.計算所得到的邊界上的掃描點的平均坐標,該平均坐標即可作為該平面的重心??蓪⒃撈骄鴺俗鳛閷谠摫O測塊的監測點,根據監測點的位移確定塊體是否發生位移。

              當監測的塊體為球體類或圓形面時,可以通過擬合法確定監測目標是否發生位移。這種塊體通??捎扇斯っ嬖O,可以擬合球體類的監測塊的球心作為監測點,或者擬合圓形面的圓心作為監測點。

              在可能的實現方式,所述激光雷達為三維的激光雷達,即可以對監測場景進行三維空間掃描的激光雷達。

              目前,國內外的災前監測的類型,主要內容有地表變形監測、深部位移監測、力學參數監測以及環境影響因素(地表水、地下水、降雨量等)監測和宏觀地質現象監測。而地表變形監測是邊坡落石崩塌或山體滑坡監測預警的重要內容和有效手段。

              邊坡自動化監測領域多采用基于gps定位功能的全球導航衛星系統(英文簡稱為gnss)設備,而人工監測方面多采用全站儀,均是通過對監測點的位置是否發生變化來判斷是否發生地表變形。自動化監測和人工監測都存在監測點難以全面覆蓋,不能發現無監測點區域的變形情況,而且一旦監測點被破壞,會嚴重影響監測資料的連續性。

              為了解決上述自動化監測或人工監測的缺陷,本申請可通過采用激光雷達,比如可以采用地面三維激光掃描的地面型激光雷達,可以通過格網掃描方式測量地表點。由于地面型激光雷達具有高時間分辨率、高空間分辨率和測量精度均勻等特點,因此,通過地面型激光雷達能詳細了解滑坡體細節變形和整體變化。相比于機載型雷達的米到厘米級的點云數據分辨率而言,目前地面型激光雷達可以做到毫米級的空間數據分辨率更適合運用于邊坡表面形變的監測,從而能夠有效的確定發生變形的落石隱患點的位置。其中,地面型激光雷達,也可以稱為地面激光掃描儀,或者也可以稱為地面三維激光掃描儀,是一種專門用于地面測繪的儀器。

              通過激光雷達獲取到監測場景的點云數據時,可以通過監測由點云所確定的監測點的位置,判斷監測場景中的監測點是否發生位移。

              當監測場景中的監測點發生位移,且位移的大小超過預先設定的預警閾值,則可以根據監測點的位移確定落石隱患點,并生成災前預警信息。

              該災前預警信息可以在監測現場生成預警信息,使得監測現場人員可以及時的根據該災前預警信息采取避險措施。其中,監測現場的預警信息可以包括落石隱患點的位置信息,從而便于監測現場人員能夠更具針對性的避險工作?;蛘?,也可以由監測現場的工作人員對災前預警信息進行確認。

              該災前預警信息也可以通過通信模塊發送至監測中心或監測終端。監測中心或監測終端在接收到災前預警信息后,可以結合監測現場的監測數據,及時的對災前預警信息進行核對和確認,以便有效的進行災前人員和財產的轉移。

              在s102中,根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數。

              本申請實施例中,預先在監測場景設置有攝像頭和激光雷達,并且預先確定了激光雷達和攝像頭的相對位置關系。所述攝像頭可以為可旋轉攝像頭。通過旋轉掃描的方式,可以采集監測場景的各個角度的圖像。所述攝像頭可以采集監測場景的光感圖像,比如rgb圖像等。

              當激光雷達獲取監測場景中存在移動的落石隱患點時,可以確定落石隱患點相對于激光雷達的方位。落石隱患點相對于激光雷達的方位,可以包括落石隱患點相對于激光雷達的方向,以及落石隱患點相對于激光雷達的距離等。

              在確定的落石隱患點相對于激光雷達的方位后,根據預先所確定的激光雷達與攝像頭之間的位置關系,即可確定落石隱患點相對于攝像頭的方位。根據落石隱患點相對于攝像頭的方位,確定攝像頭的圖像采集參數。

              其中,根據落石隱患點相對于攝像頭的方位,確定攝像頭的圖像采集參數時,可以包括:

              根據落石隱患點相對于攝像頭的方向,確定攝像頭的朝向。比如,可以包括由攝像頭當前的朝向,確定攝像頭所需要旋轉的角度。

              根據落石隱患點相對于攝像頭的距離,確定攝像頭的拍攝焦距等參數。

              在s103中,根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心。

              根據所確定的圖像采集參數,可以調整攝像頭的旋轉角度,使攝像頭對準落石隱患點的方向,調整攝像頭的焦距,使得攝像頭聚焦于落石隱患點的位置,從而使得攝像頭采集得到清晰的、包括落石隱患點的第一圖像。

              本申請實施例中的第一圖像中包括落石隱患點,根據攝像頭拍攝角度,結合攝像頭與激光雷達的位置關系、落石隱患點與激光雷達的位置關系,可以確定落石隱患點在第一圖像中的位置??梢栽诘谝粓D像中標定該落石隱患點的位置,以便于將第一圖像發送至監測中心(或者服務器)進行目標確認時,可以針對所標定的位置進行分析和識別,提高對第一圖像中的落石隱患點的分析準確度。

              在本申請實施例中,當激光雷達確定了落石隱患點,通過攝像頭采集得到標定的第一圖像,發送至服務器進行目標確認后,如果落石隱患點確認為落石,則可以通過攝像頭持續的采集第一圖像,將采集的包括標定信息的第一圖像發送至服務器,以便于監測人員可以獲得監測場景中的災情變化信息。

              在可能的實現方式中,標定所述落石隱患點在第一圖像中的位置時,可以通過背景差法,確定落石隱患點在第一圖像中的區域,即落石隱患點區域,將標定了落石隱患點區域的位置的第一圖像發送至服務器進行識別分析,進一步提升對落石隱患點的識別精度。

              在可能的實現方式中,第一圖像可以為裁剪后僅包括落石隱患點區域的圖像,從而進一步減少圖像傳輸的數據量,降低網絡傳輸成本。

              通過背景差法確定落石隱患點區域時,可以根據中值法確定初始的背景圖像,然后通過迭代方法,不斷的更新監測過程中的背景圖像。

              通過中值法初始化背景圖像時,可以統計每個像素點在連續多幀的第一圖像中的灰度值,通過計算多個灰度值的中間值,從而獲取背景的灰度值。由于中值法確定背景圖像的灰度值時,需要計算連續多幀圖像的灰度值的中間值,在更新計算過程中計算量較大,可以根據預先設定的更新權值,對背景圖像進行迭代更新,從而減小系統計算量,提高系統響應效率。

              根據預先設定的更新權值對背景圖像進行迭代更新時,可以根據公式:

              bk+1=bk+α(fk-bk)

              對所述背景圖像進行更新,其中,bk+1為下一幀像素點的背景值,bk為該像素點當前幀的背景值,fk為該像素點當前幀前景值,α為背景的更新權值,且α=α1(1-dk)+α2dk,其中,dk為當前幀圖像與背景圖像做差后的二值圖像中該像素點的灰度值,α1和α2分別為背景和前景的加權系數,且1>α1>α2>0。

              通過中值法初始化背景圖像后,可以將初始化的背景圖像作為當前幀,計算下一幀的背景圖像。根據所計算的下一幀的背景圖像,通過迭代計算即可計算下下幀的背景圖像,如此迭代計算,提高背景圖像的計算效率。

              采用背景差法處理后,可以將第一圖像轉換化為能夠區分落石隱患點和背景的二值圖。但未處理的二值圖中,往往包括檢測對象和噪聲斑點,同時也可能存在檢測對象顯示不完全的現象,同時,各個落石隱患點之間沒有明確的辨識標記,因此,需要對圖像進行和標記處理。

              在本申請實施例中,在對落石隱患點進行標定時,可以通過腐蝕處理和膨脹處理進行初步噪點處理,然后可以通過連通性分析方法對激光雷達圖像進行進一步的噪點處理,其中,初步噪點處理所處理的噪點的尺寸,小于連通性分析方法所處理的噪點的尺寸。

              通過腐蝕處理消除圖像中細小孤立的點和區域,再通過膨脹法填充目標內部缺失的點和小區域。在可能的實現方式中,可以根據監測場景確定噪聲區域的大小,比如,可以根據山石破碎程度、裸露巖石尺寸等,確定需要消除的噪聲圖像的尺寸。

              腐蝕膨脹處理后,圖片中小的斑點去除,落石隱患點中小的孔隙和區域被填補。但仍有可能存在較大的噪聲斑點殘留,或者較大的空洞殘留。為此,本申請采用連通性分析方法進一步除噪。對于圖像中的已知象素區域p,q∈目標s,如果存在一條從像素區域p到像素區域q的路徑,且路徑上的全部象素都包含在目標s中,則稱像素區域p和像素區域q是連通的,如果一個區域內的每一個象素與區域內的其它象素都是連通的,那么該區域稱為連通成分。當連通成分的像素的數量超過預先設定的連通閥值時,判斷其為真正的連通區域。

              若連通成分的像素的數量小于連通閾值,則反轉該區域的像素值,比如二值像素值的反轉。在背景區域內反轉像素值可以消除大的噪聲斑點,在落石隱患點區域內反轉像素值可以填充大的空洞區域。

              在確定落石隱患點區域后,可對所述落石隱患點區域進行標定。將標定了落石隱患點區域的第一圖像發送至監測中心或服務器后,可以便于監測中心或服務器根據所標定的落石隱患點區域進行更為準確的目標識別操作。

              在s104中,由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              為了進一步確認監測前端所確定的落石隱患點為落石崩塌而非干擾因素。標識有落石隱患點的圖像可以傳送至監測中心或服務器,監測中心或服務器可以通過事先訓練好的圖像識別模型,比如可以為巖石識別網絡模型進而二次確認。當然,可以不必局限于此,也可以由終端完成對標記圖像的二次識別。

              在本申請中,進行圖像識別計算的時候,捕捉到的落石隱患點可以通過標定操作被準確的識別和定位,因而能夠避免場景圖像中的靜止的巖石被巖石識別網絡模型識別而產生的無效計算。所述巖石識別網絡模型可以采用卷積神經網絡。

              本申請實施例中,所述巖石識別網絡模型的訓練,可以根據監測場景的圖像作為訓練樣本,從而使得訓練后的巖石識別網絡模型能夠更為有效的適應監測場景的識別要求,提高識別準確率。

              在本申請可能的實現方式中,在巖石識別網絡模型對標定圖像進行識別之前,還可以包括基于工程地質分析的落石隱患點確認處理。

              當落石隱患點被激光雷達所捕捉時,可以通過攝像頭通過工程地質分析的方法,對落石隱患點進行初步確認,以判別落石隱患點是否為巖石。判斷方式可以包括判斷落石隱患點的形狀和尺寸是否屬于預先設定的形狀和尺寸的范圍。其中,預先設定的形狀和尺寸范圍可以根據監測場景實際確定。還可以根據落石隱患點的運動方向來判斷。當落石隱患點的運動方向與重力方向相反時,比如由低處運動至高處,則判斷其不是落石。通過初步判斷,可以篩選掉非落石的落石隱患點,從而能夠減少服務器對落石隱患點進一步識別判斷的計算量,提高判斷效率。

              當巖石識別網絡模型經過對標定的第一圖像進行識別分析后,確認落石隱患點為巖石,則可以根據確認結果生成報警信息,比如可以由監測中心或服務器向監控人員發送落石災害的預警信息,或者由監測中心或服務器向監控現場發送報警信息,比如可以在現場播報及時撤離的語音、光電報警信息等。

              在可能的實現方式中,當巖石識別網絡模型經過對標定的第一圖像進行識別分析后,確認落石隱患點為巖石,可以通過激光雷達持續監測所確認的巖石,并可根據所監測的巖石的位置的變化,生成所述巖石的運動軌跡,根據該運動軌跡生成相應的災情撤離方案或預警方案。比如,可以根據巖石的運動軌跡,確定危險區域和安全區域,根據確定的安全區域,進行人員和財產的轉移。

              本申請通過激光雷達采集監測場景中的移動的落石隱患點,可以及時的發現監測現場的微小變形和移動,從而能夠有效的發現災前異常,提供及時的災前預警,從而有更多的時間完成撤離工作。通過激光雷達確定落石隱患點后,通過聯動的方式,由攝像頭采集包括落石隱患點的第一圖像,并將該第一圖像發送至監測中心或服務器。與發送整個監測現場圖像的方式相比,本申請所發送的預先設定尺寸的第一圖像,并通過預警觸發的方式,可以減少發送圖像的數量和圖像的大小,降低圖像傳輸成本。通過服務器對第一圖像所標定的位置進行識別,能夠針對性的進行識別,有利于提高監測效率和準確度。通過服務器的巖石網絡識別模型對落石隱患點進行二次確認,可有效的提高邊坡落石崩塌監測的準確性,減少環境干擾因素帶來錯誤報警的影響。

              圖2為本申請實施例提供的一種邊坡落石監測方法實現示意圖。如圖2所示,該方法包括通過激光雷達進行邊坡落石崩塌發生前的變形監測,以及邊坡落石崩塌預警時的監測。其中,邊坡落石崩塌發生前的變形監測包括:

              a1確定監測現場的監測點。

              其中,監測點可以通過人工預先布設的方式來確定?;蛘?,也可以通過重心法或者擬合法來確定激光雷達所采集的點云圖像中的監測平面所對應的監測點。

              a2解析所確定的監測點的位移。

              通過激光雷達的連續監測,可以確定監測點在預先設定的時間間隔內所發生的位移。

              a3將落石隱患點的表面位移與預先設定的預警閾值進行比較,如果落石隱患點的位移超限,則生成預警信息,由系統預警平臺發送該預警信息,并鎖定落石隱患點。

              將落石隱患點的表面位移與預先設定的預警閾值進行比較,確定落石隱患點的位移超限時,則可以生成預警信息,可由系統預警平臺播報該預警信息。比如可以在監測現場進行預警報警,或者將預警信息發送至監測中心或監測終端。

              在生成預警信息時,可以根據所確定的監測點的位置,鎖定落石崩塌重點隱患區域??杀阌诖_定攝像頭的圖像采集參數,得到更為清晰有效的第一圖像,以及對所攝像頭所采集的第一圖像中的落石隱患點進行標記,從而有利于監測中心高效的對目標區域進行識別。

              在可能的實現方式中,在生成預警信息之前,還可以通過工程地質分析的方式確定所述落石隱患點是否為巖石。如果是巖石,則生成預警信息并觸發攝像頭采集圖像,如果不是,則取消預警。

              在邊坡落石崩塌預警時,包括:

              b1觸發攝像頭采集包括落石隱患點的第一圖像,將傳輸至監測中心。

              根據預先設定的攝像頭與激光雷達的方位信息,以及激光雷達所確定的落石隱患點相對于激光雷達的方位信息,確定落石隱患點相對于攝像頭的方位。根據落石隱患點相對于攝像頭的方位,可得到攝像頭拍攝第一圖像的圖像采集參數,根據該圖像采集參數可得到包括落石隱患點的清晰、準確的第一圖像。

              將第一圖像傳輸至監測中心之前,還可以根據落石隱患點相對于攝像頭的方位,確定落石隱患點在第一圖像中的位置,并可對該位置進行標定,便于后續快速確定第一圖像中需要監測分析的目標區域。

              在本申請實施例中,通過攝像頭采集得到第一圖像后,可以根據落石隱患點的位置,分割落石隱患點,從而得到更為準確的目標圖像,減少圖像傳輸成本。

              本申請實施例中,在將第一圖像傳輸至監測中心之前,還可以通過工程地質分析的方式確定所述落石隱患點是否為巖石,則可以維持預警狀態。如果不是,則可以不用將第一圖像傳輸至監測中心。

              其中,基于工程地質分析的方式,可以包括巖石形態和運動特征,包括落石的形狀和尺寸(可根據現場巖體情況進行設定),以及運動物體的運動方向,落石的運動方向應該為由高向低處滾落,且不會反復來回運動,來進行初步的判斷過濾。

              b2監測中心基于巖石識別網絡模型判斷落石隱患點是否為巖石。

              監測中心或服務器可以基于預先訓練完成的巖石識別網絡模型對第一圖像中所標記的落石監測點進行識別,得到該落石隱患點是否巖石的判斷結果。

              其中,該巖石識別網絡模型可以為卷積神經網絡模型。訓練該巖石識別網絡模型的樣本數據,可以為對應的監測現場的樣本圖像。通過對需要進行監測的監測現場的樣本圖像進行訓練,從而使其能夠得到更為準確的識別結果,提高巖石判斷的準確率。

              b3根據判斷結果生成報警信號,并由系統預警平臺發送該報警信號。

              通過監測中心的分析,如果確定落石隱患點為巖石時,則可以生成報警信號,由系統預警平臺發送該報警信號。比如,可以將報警信號發送至監測現場、監測中心或監測終端等。

              或者,在可能的實現方式中,在確定落石隱患點為巖石時,可以由激光雷達持續監測該落石隱患點,獲取落石隱患點的運動軌跡,可將該運動軌跡發送至監測中心進行運動監測和進行避險指揮。

              應理解,上述實施例中各步驟的序號的大小并不意味著執行順序的先后,各過程的執行順序應以其功能和內在邏輯確定,而不應對本申請實施例的實施過程構成任何限定。

              圖3為本申請實施例提供的一種邊坡落石崩塌監測裝置的示意圖,實現所述邊坡落石崩塌監測裝置的系統包括激光雷達和攝像頭,如圖3所示,該裝置包括:

              災前預警單元301,用于通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;

              圖像采集參數確定單元302,用于根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數;

              圖像采集單元303,用于根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;

              落石災害報警單元304,用于由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              圖3所示的邊坡落石崩塌監測裝置,與圖2所示的邊坡落石崩塌監測方法對應。

              圖4是本申請一實施例提供的邊坡落石崩塌監測設備的示意圖。如圖4所示,該實施例的邊坡落石崩塌監測設備4包括:處理器40、存儲器41以及存儲在所述存儲器41中并可在所述處理器40上運行的計算機程序42,例如邊坡落石崩塌監測程序。所述處理器40執行所述計算機程序42時實現上述各個邊坡落石崩塌監測方法實施例中的步驟?;蛘?,所述處理器40執行所述計算機程序42時實現上述各裝置實施例中各模塊/單元的功能。

              示例性的,所述計算機程序42可以被分割成一個或多個模塊/單元,所述一個或者多個模塊/單元被存儲在所述存儲器41中,并由所述處理器40執行,以完成本申請。所述一個或多個模塊/單元可以是能夠完成特定功能的一系列計算機程序指令段,該指令段用于描述所述計算機程序42在所述邊坡落石崩塌監測設備4中的執行過程。

              所述邊坡落石崩塌監測設備可包括,但不僅限于,處理器40、存儲器41。本領域技術人員可以理解,圖4僅僅是邊坡落石崩塌監測設備4的示例,并不構成對邊坡落石崩塌監測設備4的限定,可以包括比圖示更多或更少的部件,或者組合某些部件,或者不同的部件,例如所述邊坡落石崩塌監測設備還可以包括輸入輸出設備、網絡接入設備、總線等。

              所稱處理器40可以是中央處理單元(centralprocessingunit,cpu),還可以是其他通用處理器、數字信號處理器(digitalsignalprocessor,dsp)、專用集成電路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、現場可編程門陣列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規的處理器等。

              所述存儲器41可以是所述邊坡落石崩塌監測設備4的內部存儲單元,例如邊坡落石崩塌監測設備4的硬盤或內存。所述存儲器41也可以是所述邊坡落石崩塌監測設備4的外部存儲設備,例如所述邊坡落石崩塌監測設備4上配備的插接式硬盤,智能存儲卡(smartmediacard,smc),安全數字(securedigital,sd)卡,閃存卡(flashcard)等。進一步地,所述存儲器41還可以既包括所述邊坡落石崩塌監測設備4的內部存儲單元也包括外部存儲設備。所述存儲器41用于存儲所述計算機程序以及所述邊坡落石崩塌監測設備所需的其他程序和數據。所述存儲器41還可以用于暫時地存儲已經輸出或者將要輸出的數據。

              所屬領域的技術人員可以清楚地了解到,為了描述的方便和簡潔,僅以上述各功能單元、模塊的劃分進行舉例說明,實際應用中,可以根據需要而將上述功能分配由不同的功能單元、模塊完成,即將所述裝置的內部結構劃分成不同的功能單元或模塊,以完成以上描述的全部或者部分功能。實施例中的各功能單元、模塊可以集成在一個處理單元中,也可以是各個單元單獨物理存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中,上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現,也可以采用軟件功能單元的形式實現。另外,各功能單元、模塊的具體名稱也只是為了便于相互區分,并不用于限制本申請的保護范圍。上述系統中單元、模塊的具體工作過程,可以參考前述方法實施例中的對應過程,在此不再贅述。

              在上述實施例中,對各個實施例的描述都各有側重,某個實施例中沒有詳述或記載的部分,可以參見其它實施例的相關描述。

              本領域普通技術人員可以意識到,結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟,能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結合來實現。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執行,取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能,但是這種實現不應認為超出本申請的范圍。

              在本申請所提供的實施例中,應該理解到,所揭露的裝置/終端設備和方法,可以通過其它的方式實現。例如,以上所描述的裝置/終端設備實施例僅僅是示意性的,例如,所述模塊或單元的劃分,僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式,例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統,或一些特征可以忽略,或不執行。另一點,所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通訊連接可以是通過一些接口,裝置或單元的間接耦合或通訊連接,可以是電性,機械或其它的形式。

              所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的,作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元,即可以位于一個地方,或者也可以分布到多個網絡單元上??梢愿鶕嶋H的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目的。

              另外,在本申請各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中,也可以是各個單元單獨物理存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現,也可以采用軟件功能單元的形式實現。

              所述集成的模塊/單元如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時,可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中?;谶@樣的理解,本申請實現上述實施例方法中的全部或部分流程,也可以通過計算機程序指令相關的硬件來完成,所述的計算機程序可存儲于一計算機可讀存儲介質中,該計算機程序在被處理器執行時,可實現上述各個方法實施例的步驟。其中,所述計算機程序包括計算機程序代碼,所述計算機程序代碼可以為源代碼形式、對象代碼形式、可執行文件或某些中間形式等。所述計算機可讀介質可以包括:能夠攜帶所述計算機程序代碼的任何實體或裝置、記錄介質、u盤、移動硬盤、磁碟、光盤、計算機存儲器、只讀存儲器(rom,read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram,randomaccessmemory)、電載波信號、電信信號以及軟件分發介質等。需要說明的是,所述計算機可讀介質包含的內容可以根據司法管轄區內立法和專利實踐的要求進行適當的增減,例如在某些司法管轄區,根據立法和專利實踐,計算機可讀介質不包括是電載波信號和電信信號。

              以上所述實施例僅用以說明本申請的技術方案,而非對其限制;盡管參照前述實施例對本申請進行了詳細的說明,本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改,或者對其中部分技術特征進行等同替換;而這些修改或者替換,并不使相應技術方案的本質脫離本申請各實施例技術方案的精神和范圍,均應包含在本申請的保護范圍之內。

              技術特征:

              1.一種邊坡落石崩塌監測方法,其特征在于,實現所述邊坡落石崩塌監測方法的系統包括激光雷達和攝像頭,所述方法包括:

              通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;

              根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數;

              根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;

              由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,包括:

              確定所述激光雷達所掃描的點云圖像中包括的塊體;

              通過擬合法或重心點法確定所述點云圖像中的塊體的監測點的坐標;

              當所述監測點的位移大于預定的位移閾值時,確定所述監測點為落石隱患點。

              3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述攝像頭為可變焦和可旋轉攝像頭,根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數,包括:

              根據所述落石隱患點相對于所述攝像頭的方位,確定所述攝像頭的旋轉角度;

              根據所述落石隱患點與所述攝像頭之間的距離,確定所述攝像頭的焦距。

              4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據所述圖像采集參數采集并傳輸包括落石隱患點的第一圖像,包括:

              根據預先設定的采集頻率和/或預先設定的圖像尺寸,采集并傳輸包括落石隱患點的第一圖像。

              5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在根據第一圖像檢測到落石災害之后,所述方法還包括:

              解析并分割所述第一圖像中包括的運動目標的圖像,對所述運動目標的圖像進行去噪和標記處理;

              通過激光雷達確定所標記的運動目標的運動軌跡。

              6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,在根據第一圖像檢測到落石災害之前,所述方法還包括:

              通過工程地質分析的方式確定所述落石隱患點是否為巖石。

              7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,傳輸所述第一圖像至監測中心,包括:

              將所述第一圖像傳輸至監測中心,以通過所述監測系統對所述第一圖像中的落石隱患點進行落石識別。

              8.一種邊坡落石崩塌監測裝置,其特征在于,實現所述邊坡落石崩塌監測裝置的系統包括激光雷達和攝像頭,所述裝置包括:

              災前預警單元,用于通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;

              圖像采集參數確定單元,用于根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數;

              圖像采集單元,用于根據所述圖像采集參數采集包括落石隱患點的第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;

              落石災害報警單元,用于由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。

              9.一種邊坡落石崩塌監測設備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。

              10.一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。

              技術總結

              本申請屬于邊坡監測技術領域,提出了一種邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備。實現所述邊坡落石崩塌監測方法的系統包括激光雷達和攝像頭,所述方法包括:通過激光雷達掃描監測區域,確定監測區域存在的落石隱患點,生成所述落石隱患點對應的災前預警信號;根據所確定的落石隱患點確定所述攝像頭的圖像采集參數采集第一圖像,并傳輸所述第一圖像至監測中心;由監測中心根據所述第一圖像進行落石災害檢測,且在根據第一圖像檢測到落石災害時,生成落石災害報警信息。通過激光雷達采集可疑目標,可以提供及時的災前預警,通過聯動方式由攝像頭采集包括可疑目標的第一圖像進行目標的識別確認,可減少圖像傳輸數據量,提高圖像確認效率和準確度。

              技術研發人員:李娜;鄭曉偉;吳觀桂

              受保護的技術使用者:深圳市安泰數據監測科技有限公司

              技術研發日:2021.05.14

              技術公布日:2021.08.10
              聲明:
              “邊坡落石崩塌監測方法、裝置及設備與流程” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
              我是此專利(論文)的發明人(作者)
              分享 0
                       
              舉報 0
              收藏 0
              反對 0
              點贊 0
              全國熱門有色金屬技術推薦
              展開更多 +

               

              中冶有色技術平臺微信公眾號
              了解更多信息請您掃碼關注官方微信
              中冶有色技術平臺微信公眾號中冶有色技術平臺

              最新更新技術

              報名參會
              更多+

              報告下載

              第五屆中國浮選大會
              推廣

              熱門技術
              更多+

              衡水宏運壓濾機有限公司
              宣傳
              環磨科技控股(集團)有限公司
              宣傳

              發布

              在線客服

              公眾號

              電話

              頂部
              咨詢電話:
              010-88793500-807
              專利人/作者信息登記
              国产成人A∨激情视频厨房_中文字幕在线2021一区_久久五月精品中文字幕_99精品视频在线

                    <span id="xltbl"></span>

                        <form id="xltbl"><track id="xltbl"><address id="xltbl"></address></track></form>

                        <rp id="xltbl"></rp>
                          <dl id="xltbl"><dfn id="xltbl"></dfn></dl>