CN104853154B - 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 - Google Patents
一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104853154B CN104853154B CN201510214600.2A CN201510214600A CN104853154B CN 104853154 B CN104853154 B CN 104853154B CN 201510214600 A CN201510214600 A CN 201510214600A CN 104853154 B CN104853154 B CN 104853154B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- mtd
- msub
- msup
- mtr
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 25
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 27
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 6
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 2
- 230000004297 night vision Effects 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 abstract description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 4
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 230000037237 body shape Effects 0.000 description 1
- 235000019646 color tone Nutrition 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Radiation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明是基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法，智能监测系统是目前世界电子信息技术在变形监测领域应用的前沿。通过运动图像处理技术，获取危岩运动变形图像，利用图像处理与计算机视觉相结合的方法，模拟人的视觉功能，获取危岩变形信息并实现智能预警。本发明能够实现危岩变形特征的实时监测和报警，弥补已有方法成本高不能实时监测或监测点代表性不强的不足，能够为工程地质、矿山工程等相关领域提供危岩变形监测数据与报警。
Description
技术领域
本发明属于地质工程、矿山工程技术领域，尤其是涉及一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法。
背景技术
危岩体变形监测工作贯穿防治工程实施前、中、后各阶段，通过严密监测危岩体变形动态，可以预测危岩体的稳定性与变形发展趋势、反馈防治施工设计、指导施工并检验防治效果起了重要的作用。目前，常采用的变形监测手段包括三维激光扫描监测、全站仪定点变形监测、局部裂缝变形监测。三维激光扫描监测精度高，能够准确并详细了解整个危岩各点变形发展趋势，但由于激光扫描仪成本较高，不能够用于实时监测；全站仪能够准确的了解特定控制点的变形发展趋势，但同样由于成本较高，不能够用于实时监测；局部裂缝变形监测能够实时监测特定裂缝的变形发展趋势并预警，但其代表性较差，不能够反应整个危岩体的变形发展趋势。综上所述，目前尚无一款能够实时监测多点变形和预警的危岩变形监测的方法。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述技术缺陷而提供的一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法。智能监测系统是目前世界电子信息技术在变形监测领域应用的前沿。通过运动图像处理技术，获取危岩运动变形图像，利用图像处理与计算机视觉相结合的方法，模拟人的视觉功能，获取危岩变形信息并实现智能预警。本发明能够实现危岩变形特征的实时监测和报警，弥补已有方法成本高不能实时监测或监测点代表性不强的不足，能够为工程地质、矿山工程等相关领域提供危岩变形监测数据与报警。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法，其特征在于，本方法涉及的硬件包括CCD传感器摄像机、光敏传感器、太阳能电池板、锂电池、无线传输设备、定位支撑装置和服务器。所述的CCD传感器摄像机具有夜视、防水功能。所述的光敏传感器能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器感光度和运行模式。
选取监测点并布设定位支撑装置6，将带有无线传输装置5的CCD传感器摄像机1架设在定位支撑装置6上，要求CCD传感器摄像机1的镜头对准危岩体7。太阳能电池板3吸收光能转化为电能并储存在锂电池4中，光敏传感器2能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器1感光度和运行模式。利用CCD传感器摄像机1获取视频序列图像，将图像通过无线传输装置5上传至服务器8。
服务器8随后对序列图像进行以下处理：
(1)降噪预处理，消除图像噪点；
(2)检测并消除阴影；
(3)识别岩体和裂缝区域；
(4)利用帧间差分法对相邻两帧图像进行差值计算；
(5)通过对多次对差值进行累加计算累计变形量和变形速率；
(6)利用设置的虚拟线圈k(x,y)和变形速率预警值vmax进行变形预警，当危岩体7变形进入虚拟线圈或变形速率大于报警值时，服务器8自动向工程人员发出报警。
所述服务器8随后对序列图像进行以下处理，该软件计算部分各步骤详述为：
(1)运动图像是由一系列像素点值组成的集合(假设为N行M列)，这些像素点的值可以看作是二维函数f(x,y)，因此可以将一副数字图像f(x,y)按照以下矩阵表示：
式中：f(0,0)表示图像像素矩阵第0行第0列像素点值，以此类推。
(2)为了消除光线过强或不足在CCD传感器上产生的像素噪点，需首先对图像进行降噪处理(式II)。
式中：1表示确定为阴影；0表示非阴影；fH(x,y)为当前帧色调值；Nmin为白色噪点色调阈值，Nmax为黑色噪点色调阈值。
(3)为了光线阴影影响效应，需首先选取一张图像无阴影的标准图像作为背景图像，利用HSV颜色空间检测后期图像阴影(式III)。
式中：1表示确定为阴影；0表示非阴影；HB、H分别为背景光强度修正系数和当前帧环境光强度修正系数，由光敏传感器获得；fν(x,y)为当前帧灰度值；Bν(x,y)为背景灰度值；fS(x,y)为当前帧饱和度值；BS(x,y)为背景饱和度值；fH(x,y)为当前帧色调值；BH(x,y)为背景色调值；α，β，TS，TH为经验阈值，根据实际情况确定。
(4)将阴影区域从图像中删除出去后，需要对岩体和裂缝进行识别(式IV)。
式中：2表示确定为裂缝；1表示确定为岩体；0表示非岩体；fH(x,y)为当前帧色调值；H为当前帧环境光强度修正系数，由光敏传感器获得；为裂缝色调最小、最大阈值；为岩体色调最小、最大阈值，根据实际情况确定。
(5)利用帧间差分法监测危岩运动和裂缝变形，通过相邻的两帧图像进行相减(式V)，去除静止的物体，保留运动区域，该方法计算量小，不需要考虑背景缓变的影响，对背景的变化不敏感：
式中：分别表示tn、tn-1时刻图像；表示tn-1时刻图像与tn时刻图像差值。
(6)通过对多次帧间差值的累加，可以得到危岩体累计变形量(式VI)和变形速率(式VII)。
式中：表示t1与t0、t2与t1、t3与t2…tn与tn-1时刻图像差值；表示t0到tn时刻的累计变形量；表示t0到tn时刻的平均变形速率。
(7)设置虚拟线圈k(x,y)和变形速率预警值vmax，用于变形预警：
式中：1表示报警；0表示不报警；k(x,y)为设置的虚拟线圈；vmax表示预定变形速率报警值，根据实际情况确定。
综上，本发明方法原理为：CCD传感器摄像机获取视频序列图像，将图像通过无线传输装置上传至服务器，服务器随后对序列图像进行降噪预处理，提取危岩体特征参数并识别阴影、岩体和裂缝区域，利用帧间差分法对相邻两帧图像进行差值计算，对差值进行累加计算提取累计变形量和变形速率，利用设置的虚拟线圈k(x,y)和变形速率预警值vmax进行变形预警，当危岩体变形进入虚拟线圈或变形速率大于报警值时，服务器自动向工程人员发出报警。
具体实施中，太阳能电池板吸收光能转化为电能并储存在锂电池中，光敏传感器能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器感光度和运行模式，CCD传感器摄像机获取视频序列图像，将图像通过无线传输装置上传至服务器，服务器随后对序列图像进行降噪预处理，提取危岩体特征参数并识别阴影、岩体和裂缝区域，利用帧间差分法对相邻两帧图像进行差值计算，对差值进行累加计算提取累计变形量和变形速率。另外，根据前期背景图像设置虚拟线圈用于变形预警，当危岩体变形进入虚拟线圈或变形速率大于报警值时，服务器自动向工程人员发出报警。
本发明能够实现危岩变形特征的实时监测和报警，弥补已有方法成本高不能实时监测或监测点代表性不强的不足，能够为工程地质、矿山工程等相关领域提供危岩变形监测数据与报警。
附图说明
图1为本发明的使用方法示意图；
图2为本发明的技术流程图；
图1中1为CCD传感器摄像机，2为光敏传感器，3为太阳能电池板，4为锂电池，5为无线数据发射装置，6为定位支撑装置，7为危岩体，8为服务器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
具体实施例中，如图1所示，选取监测点并布设定位支撑装置6，将带有无线传输装置5的CCD传感器摄像机1架设在定位支撑装置6上，要求CCD传感器摄像机1的镜头对准危岩体7。太阳能电池板3吸收光能转化为电能并储存在锂电池4中，光敏传感器2能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器1感光度和运行模式。利用CCD传感器摄像机1获取视频序列图像，将图像通过无线传输装置5上传至服务器8。
如图2所示，服务器8随后对序列图像进行以下处理：(1)降噪预处理，消除图像噪点；(2)提取危岩体7特征参数并消除阴影；(3)识别岩体和裂缝区域；(4)利用帧间差分法对相邻两帧图像进行差值计算；(5)对差值进行累加计算提取累计变形量和变形速率；(6)用累计变形量；(7)利用设置的虚拟线圈k(x,y)和变形速率预警值vmax进行变形预警，当危岩体7变形进入虚拟线圈或变形速率大于报警值时，服务器8自动向工程人员发出报警。
Claims (1)
1.一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法，其特征在于，本方法涉及的硬件包括CCD传感器摄像机、光敏传感器、太阳能电池板、锂电池、无线传输设备、定位支撑装置和服务器,所述的CCD传感器摄像机具有夜视、防水功能,所述的光敏传感器能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器感光度和运行模式；
选取监测点并布设定位支撑装置(6)，将带有无线传输装置(5)的CCD传感器摄像机(1)架设在定位支撑装置(6)上，要求CCD传感器摄像机(1)的镜头对准危岩体(7)，太阳能电池板(3)吸收光能转化为电能并储存在锂电池(4)中，光敏传感器(2)能够感应自然光强度，自动调整CCD传感器(1)感光度和运行模式,利用CCD传感器摄像机(1)获取视频序列图像，将图像通过无线传输装置(5)上传至服务器(8)；
所述服务器(8)随后对序列图像进行以下处理，该软件计算部分各步骤详述为：
(1)运动图像是由一系列像素点值组成的集合(假设为N行M列)，这些像素点的值可以看作是二维函数f(x,y)，因此可以将一副数字图像f(x,y)按照以下矩阵表示：
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mn>0</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mn>...</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mi>M</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>0</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mn>...</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>M</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>,</mo>
<mn>0</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mn>...</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>,</mo>
<mi>M</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：f(0,0)表示图像像素矩阵第0行第0列像素点值，以此类推；
(2)为了消除光线过强或不足在CCD传感器上产生的像素噪点，需首先对图像进行降噪处理(式II)
<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>o</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
<mi>e</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>N</mi>
<mi>min</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<msup>
<mi>N</mi>
<mi>max</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>N</mi>
<mi>min</mi>
</msup>
<mo><</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo><</mo>
<msup>
<mi>N</mi>
<mi>max</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：1表示确定为阴影；0表示非阴影；fH(x,y)为当前帧色调值；Nmin为白色噪点色调阈值，Nmax为黑色噪点色调阈值
(3)为了光线阴影影响效应，需首先选取一张图像无阴影的标准图像作为背景图像，利用HSV颜色空间检测后期图像阴影(式III)
<mrow>
<mi>S</mi>
<mi>h</mi>
<mi>a</mi>
<mi>d</mi>
<mi>o</mi>
<mi>w</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>&alpha;</mi>
<mo>&le;</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>v</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
</mrow>
<mrow>
<msup>
<mi>B</mi>
<mi>v</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msup>
<mi>H</mi>
<mi>B</mi>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>&le;</mo>
<mi>&beta;</mi>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>S</mi>
</msup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo>-</mo>
<msup>
<mi>B</mi>
<mi>S</mi>
</msup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>&times;</mo>
<msup>
<mi>H</mi>
<mi>B</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>T</mi>
<mi>S</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow></mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo>-</mo>
<msup>
<mi>B</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>&times;</mo>
<msup>
<mi>H</mi>
<mi>B</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>T</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>o</mi>
<mi>t</mi>
<mi>h</mi>
<mi>e</mi>
<mi>r</mi>
<mi>w</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：1表示确定为阴影；0表示非阴影；HB、H分别为背景光强度修正系数和当前帧环境光强度修正系数，由光敏传感器获得；fν(x,y)为当前帧灰度值；Bν(x,y)为背景灰度值；fS(x,y)为当前帧饱和度值；BS(x,y)为背景饱和度值；fH(x,y)为当前帧色调值；BH(x,y)为背景色调值；α，β，TS，TH为经验阈值，根据实际情况确定
(4)将阴影区域从图像中删除出去后，需要对岩体和裂缝进行识别(式IV)；
<mrow>
<mi>U</mi>
<mi>n</mi>
<mi>s</mi>
<mi>t</mi>
<mi>a</mi>
<mi>b</mi>
<mi>l</mi>
<mi>e</mi>
<mi> </mi>
<mi>R</mi>
<mi>o</mi>
<mi>c</mi>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>2</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>F</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</msup>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>F</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>Y</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</msup>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>Y</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>max</mi>
</msub>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo><</mo>
<msup>
<mi>F</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</msup>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mi>H</mi>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mi>H</mi>
<mo>></mo>
<msup>
<mi>F</mi>
<msub>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>I</mi>
<mi>V</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：2表示确定为裂缝；1表示确定为岩体；0表示非岩体；fH(x,y)为当前帧色调值；H为当前帧环境光强度修正系数，由光敏传感器获得；为裂缝色调最小、最大阈值；为岩体色调最小、最大阈值，根据实际情况确定
(5)利用帧间差分法监测危岩运动和裂缝变形，通过相邻的两帧图像进行相减(式V)，去除静止的物体，保留运动区域，该方法计算量小，不需要考虑背景缓变的影响，对背景的变化不敏感：
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：分别表示tn、tn-1时刻图像；表示tn-1时刻图像与tn时刻图像差值
(6)通过对多次帧间差值的累加，可以得到危岩体累计变形量(式VI)和变形速率(式VII)
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>~</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&cup;</mo>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&cup;</mo>
<mo>...</mo>
<mo>&cup;</mo>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>=</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
<mo>&cup;</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
<mo>&cup;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>...</mn>
<mo>&cup;</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<msub>
<mi>t</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;v</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>~</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>~</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：表示t1与t0、t2与t1、t3与t2…tn与tn-1时刻图像差值；表示t0到tn时刻的累计变形量；表示t0到tn时刻的平均变形速率
(7)设置虚拟线圈k(x,y)和变形速率预警值vmax，用于变形预警：
<mrow>
<mi>A</mi>
<mi>l</mi>
<mi>a</mi>
<mi>r</mi>
<mi>m</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;f</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>~</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>></mo>
<mi>k</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>&Delta;v</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>~</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>></mo>
<msup>
<mi>v</mi>
<mi>max</mi>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>o</mi>
<mi>t</mi>
<mi>h</mi>
<mi>e</mi>
<mi>r</mi>
<mi>w</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mi>I</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：1表示报警；0表示不报警；k(x,y)为设置的虚拟线圈；vmax表示预定变形速率报警值，根据实际情况确定。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510214600.2A CN104853154B (zh) | 2015-04-29 | 2015-04-29 | 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510214600.2A CN104853154B (zh) | 2015-04-29 | 2015-04-29 | 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104853154A CN104853154A (zh) | 2015-08-19 |
| CN104853154B true CN104853154B (zh) | 2017-11-28 |
Family
ID=53852477
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510214600.2A Expired - Fee Related CN104853154B (zh) | 2015-04-29 | 2015-04-29 | 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104853154B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105157592B (zh) * | 2015-08-26 | 2018-03-06 | 北京航空航天大学 | 基于双目视觉的柔性后缘可变形机翼的变形形状和速率的测量方法 |
| CN106056593B (zh) * | 2016-05-26 | 2018-07-20 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 一种基于图像建模的危岩位移监测方法 |
| CN106600905A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-04-26 | 上海博历机械科技有限公司 | 一种有效的地质灾害监测系统 |
| CN107085853B (zh) * | 2017-05-04 | 2019-08-27 | 中国矿业大学 | 导轨单目立体视觉矿区井架变形监测方法 |
| CN107610419A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-19 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种基于温感摄像头的山体崩塌监测与预警方法 |
| CN109558881B (zh) * | 2018-11-22 | 2023-05-23 | 重庆广睿达科技有限公司 | 一种基于计算机视觉的危岩崩塌监控方法 |
| CN110191318A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-30 | 大连金盛义电子科技有限公司 | 一种矿山提升设备无线通讯视频监视安全预警系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101975571A (zh) * | 2010-09-14 | 2011-02-16 | 中国矿业大学 | 一种巷道变形的自动实时监测方法 |
| CN203396653U (zh) * | 2013-09-05 | 2014-01-15 | 东北石油大学 | 岩体外载形变与裂隙扩展动态测定装置 |
| WO2014145925A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Moontunes, Inc. | Systems and methods for controlling cameras at live events |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8537222B2 (en) * | 2008-02-28 | 2013-09-17 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Method and system for finding a manpads launcher position |
-
2015
- 2015-04-29 CN CN201510214600.2A patent/CN104853154B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101975571A (zh) * | 2010-09-14 | 2011-02-16 | 中国矿业大学 | 一种巷道变形的自动实时监测方法 |
| WO2014145925A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Moontunes, Inc. | Systems and methods for controlling cameras at live events |
| CN203396653U (zh) * | 2013-09-05 | 2014-01-15 | 东北石油大学 | 岩体外载形变与裂隙扩展动态测定装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 岩体形变实时监测系统研究;陈挺;《中国优秀硕士学位论文全文数据库-信息科技辑》;20120115 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104853154A (zh) | 2015-08-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104853154B (zh) | 一种基于运动图像的危岩变形信息提取及报警方法 | |
| CN108711146B (zh) | 一种基于可见光和红外图像融合的煤岩识别装置及方法 | |
| CN105554447B (zh) | 一种基于图像处理技术的采煤工作面实时视频拼接系统 | |
| US11558547B2 (en) | Automated guide for image capturing for 3D model creation | |
| CN106485751B (zh) | 应用于基桩检测中的无人机摄影成像及数据处理方法及系统 | |
| Gance et al. | Target Detection and Tracking of moving objects for characterizing landslide displacements from time-lapse terrestrial optical images | |
| CN105096532A (zh) | 一种地质灾害预测系统 | |
| CN103389042A (zh) | 基于深度图像的地面自动检测以及场景高度计算的方法 | |
| CN112127896B (zh) | 一种tbm开挖岩渣信息自动采集与分析系统及方法 | |
| CN102436643A (zh) | 面向大气散射邻近效应的图像去雾方法 | |
| CN110879080A (zh) | 一种高温锻件高精度智能测量仪和测量方法 | |
| CN107576269A (zh) | 一种输电线路山火定位方法 | |
| CN103281513B (zh) | 一种无重叠域监控系统中行人识别方法 | |
| CN104811586A (zh) | 场景变换视频智能分析方法、装置、网络摄像机及监控系统 | |
| CN105551178A (zh) | 一种电网智能监控告警方法及装置 | |
| US20210217240A1 (en) | Point cloud mean background subtraction based method for 3d sonar image modeling | |
| CN110617772A (zh) | 一种非接触式线径测量装置及方法 | |
| CN110706171B (zh) | 图像降噪方法及装置 | |
| CN115060343A (zh) | 一种基于点云的河流水位检测系统、检测方法及程序产品 | |
| CN103106663B (zh) | 计算机系统中基于图像处理实现sim卡缺陷检测的方法 | |
| CN104858877B (zh) | 高压线路跌落开关自动更换控制系统的控制方法 | |
| KR102548454B1 (ko) | 태양광패널의 설치 위치 및 설치 각도 추천 방법 | |
| CN106370123A (zh) | 基于激光光斑漂移的亚毫米监测装置及其控制方法 | |
| CN106131482A (zh) | 无人载体光电系统目标捕获系统及方法 | |
| KR20160016286A (ko) | 영상 처리를 통한 해안선 측정 방법 및 장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171128 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |