CN105865349A - 一种大型建筑物位移监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的大型建筑物位移监控方法，在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面上监测每个侧面中待测点靶标的位移情况，并结合两个侧面的位移情况得到待测建筑物的三维位移，能够用于对待测建筑物的三维位移进行测量，同时在待测点靶标和相机之间设有的参考点靶标，相机发生偏转时，用参考点靶标修正对待测点靶标位移检测的误差，提高了整个监控精度，系统成本造价低。

Description

一种大型建筑物位移监测方法

技术领域

本发明涉及摄影测量技术，尤其涉及使用工业摄影器材进行结构物位移监测的方法。

背景技术

现有技术主要通过全站仪、位移传感器或GPS位移测量系统来对大型结构物沉降和位移进行监测。全站仪虽然精度高，但是售价昂贵，成本花费太大，且全站仪是精密光学电子仪器，对恶劣条件难以应用，主机安置点也要求有较大空间。位移传感器虽然能够通过测量结构物一些重要部位相对于某一基准位置变化来了解整个物体的变形，但是要求位移传感器必须安装在某一垂直于被测对象变形而且与被测对象比较接近的基准位置上，且建立这个基准位置需要消耗大量人力物力，一般还不能长时间保留，有时根本无法建立。GPS位移测量法采用卫星定位，受天气影响小，测量位移自动化程度高，定位快，相对精度高，但是GPS卫星测量法容易受多路效应、卫星可视条件、卫星几何图形强度变化、区域电子干扰等因素的影响而导致效率降低，同时使用GPS设备的成本较高。

中国专利“CN 103105140 A”名为“大型建筑物变形监测以及其监测的方法”将激光发射器安装在接近被测对象的一个相对给定的基准点上，将激光接收器安装在变形面的被测点上，激光接收器在垂直于变形面方向的线位移，是此点的变形值。但是在测量的过程中，激光发射器的安装位置一旦发生位移后，激光发射器发出的激光光斑的位移发生明显变化，使激光接收器难以根据获得的数据判断是建筑物发生位移还是激光发射器发生移动，影响监测效果。

中国专利“CN 102589523 A“名为远距离监测建筑物位移的方法和所用装备”提供了一种利用工业数码相机和和计算机的远距离监测建筑物位移的方法，在被检测建筑物一定距离处放置好工业数码相机，选定被检测建筑物的检测点，按照采样周期定时对检测点摄像，传送至计算机中对图像进行分析，计算出被测目标点的水平/垂直位移。该方法可以在远距离、非接触的条件下对结构进行位移监测、装备成本低，但是该方法只能对建筑物的一个面的位移方向进行监测，同时工业数码相机容易受到周围环境的影响而发生偏转，而在远距离测量时，工业数码相机幅度较小的偏转会引起检测点产生较大的偏移，在长期监测时可能带来严重的误差，导致测量结果不可用。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明专利目的在于怎么提供一种大型建筑物位移监控方法，能够对待测建筑物的三维位移进行测量，成本低，精度高，解决了现有技术的检测方法存在成本高、精度不够等问题。

为解决上述技术问题，实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种大型建筑物位移监测方法，包括以下步骤：

A）在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面上分别设置一组监测子系统，每组监测子系统包括设置在待测建筑物的侧面上的一待测点靶标，在待测点靶标前方均设有相机，以及在待测点靶标和相机之间设有的参考点靶标；

B）分别计算每组监测子系统中待测点靶标、参考点靶标与相机的距离；标定待测点靶标与其在相机中成像像素的比值；

C）配置一与所有监测子系统中相机连接的计算机，设置所有相机的采样时间；

D） 计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为监测子系统中模板图像并保存；

E）当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；

F）计算机结合两组监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移，得到待测建筑物的三维位移监测结果。

进一步，所述步骤D具体为：计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为该监测子系统的模板图像，分别得到该模板图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，并保存。

进一步，所述步骤E具体为：当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：

计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，分别得到实时图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；

如果实时图像中参考点靶标的质心和模板图像中参考点靶标的质心重合，说明该监测子系统中相机没有发生偏转，该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与模板图像中待测点靶标的质心的差值；

如果实时图像中参考点靶标的质心相对于模板图像中参考点靶标的质心发生了位移，说明该监测子系统中相机发生偏转，此时首先对实时图像中待测点靶标的质心进行校正，得到实时图像中待测点靶标的校正质心，该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与实时图像中待测点靶标的校正质心的差值。

进一步，计算机对每组监测子系统进行处理时，如果相机没有发生偏转，该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与模板图像中待测点靶标的质心的差值；即Δx_ai=x_ai2- x_ai1，Δy_ai=y_ai2- y_ai1；

如果相机发生偏转，计算机对实时图像中待测点靶标的质心进行校正，得到实时图像中待测点靶标的校正质心为A_{i 0}（x_ai0，y_ai0），x_ai0=x_ai1+M_i/N_i*(x_bi2-x_bi1)，y_ai0=y_ai1+M_i/N_i*(y_bi2-y_bi1)，该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与实时图像中待测点靶标的校正质心的差值；即Δx_ai=x_ai2- x_ai0，Δy_ai=y_ai2- y_ai0；

其中，在第i组监测子系统中，Δx_ai和Δy_ai分别为实时图像中待测点靶标在横坐标方向上和纵坐标方向上的位移分量，x_ai0和y_ai0分别为实时图像中待测点靶标的校正质心A_{i 0}的横坐标和纵坐标，x_ai1和y_ai1分别为模板图像中待测点靶标的质心A_i1的横坐标和纵坐标，x_ai2和y_ai2分别为实时图像中待测点靶标的质心A_i2的横坐标和纵坐标，x_bi1和y_bi1分别为模板图像中参考点靶标的质心B_i1的横坐标和纵坐标，x_bi2和y_bi2分别为实时图像中参考点靶标的质心B_i2的横坐标和纵坐标，M_i为待测点靶标到相机的距离，N_i为参考点靶标到待测点靶标的距离。

相比于现有技术，本发明具有如下优点：

本发明提供的大型建筑物位移监控方法，在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面上监测每个侧面中待测点靶标的位移情况，并结合两个侧面的位移情况得到待测建筑物的三维位移，能够用于对待测建筑物的三维位移进行测量，同时在待测点靶标和相机之间设有的参考点靶标，用参考点靶标修正相机发生偏转时，对待测点靶标位移检测的误差，提高了整个监控精度，系统成本造价低。

附图说明

图1为实施例中大型建筑物位移监控方法的结构示意图。

图2为实施例中相机拍到的模板图像的示意图。

图3为实施例中将相机拍到的模板图像和实时图像重叠的示意图。

图中，1、2、3分别为第1组监测子系统的测点靶标Ⅰ、参考点靶标Ⅰ和相机Ⅰ，4、5、6分别为第2组监测子系统的测点靶标Ⅱ、参考点靶标Ⅱ和相机Ⅱ，7为计算机。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例：

一种大型建筑物位移监测方法，如图1所示，其特征在于，包括以下步骤：

A）在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面上分别设置一组监测子系统，每组监测子系统包括设置在待测建筑物的侧面上的一待测点靶标，在待测点靶标前方均设有相机，以及在待测点靶标和相机之间设有的参考点靶标；

假设在待测建筑物的侧面Ⅰ上设置第1组监测子系统，在与侧面Ⅰ相邻且相互垂直的侧面Ⅱ上设置第2组监测子系统，第1组监测子系统包括待测点靶标Ⅰ1、参考点靶标Ⅰ2和相机Ⅰ3，第2组监测子系统包括待测点靶标Ⅱ4、参考点靶标Ⅱ5和相机Ⅱ6，之所以选择两个相邻且相互垂直的侧面是为了使相机Ⅰ和相机Ⅱ形成90度的角度，使得两个相机拍摄的图像能够综合体现出待测建筑物的三维位移。如果不方面在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面设置监测子系统，则可以选择在待测建筑物的一个侧面上一个待测点靶标，在待测点靶标前方均设有夹角为90度的两个相机，这样同样能够使得两个相机拍摄的图像能够综合体现出待测建筑物的三维位移。

B）分别计算每组监测子系统中待测点靶标、参考点靶标与相机的距离；标定待测点靶标与其在相机中成像像素的比值；即可以得到第1组监测子系统中待测点靶标Ⅰ和相机Ⅰ的距离M₁，参考点靶标Ⅰ到待测点靶标Ⅰ的距离N₁，待测点靶标Ⅰ与其在相机Ⅰ中成像像素的比值R₁；同样得到第2组监测子系统Ⅱ中待测点靶标Ⅱ和相机Ⅱ的距离M₂，参考点靶标Ⅱ到待测点靶标Ⅱ的距离N₂，待测点靶标Ⅱ与其在相机Ⅱ中成像像素的比值R₂；

C）配置一与所有监测子系统中相机连接的计算机7，设置所有相机的采样时间；采样时间可根据具体情况确定，具体实施时，可以是计算机检测到采样时间到达时，控制相机进行拍摄，相机拍摄完后将图像回传给计算机。或者是设置相机为定时拍摄，当相机自动拍摄完后，将图像回传给计算机。

D） 计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为监测子系统中模板图像并保存；具体为：计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为该监测子系统的模板图像，分别得到该模板图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，并保存。模板图像认为是待测建筑物未发生位移时的状态，保存模板图像是为了方便后面和相机实时拍摄的图像进行对比，得出待测建筑物的位移量。待测点靶标的质心和参考点靶标的质心可以选择靶标的中心。例如，可以得到第1组监测子系统中模板图像Ⅰ中待测点靶标Ⅰ的质心A₁₁（x_a11，y_a11）和参考点靶标Ⅰ的质心B₁₁（x_b11，y_b11），第2组监测子系统中模板图像Ⅱ中待测点靶标Ⅱ的质心A₂₁（x_a21，y_a21）和参考点靶标Ⅱ的质心B₂₁（x_b21，y_b21）。如图2所示，A为待测点靶标在相机中的成像，B为参考点靶标在相机中的成像。

E）当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；根据某时刻的实时图像可以得到该时刻待测点靶标的位移。

具体为：当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：

计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，分别得到实时图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，例如：可以得到第1组监测子系统中实时图像Ⅰ的待测点靶标Ⅰ的质心A₁₂（x_a12，y_a12）和参考点靶标Ⅰ的质心B₁₂（x_b12，y_b12），第2组监测子系统中实时图像Ⅱ中待测点靶标Ⅱ的质心A₂₂（x_a22，y_a22）和参考点靶标Ⅱ的质心B₂₂（x_b22，y_b22）。并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；某时刻的实时图像中待测点靶标的位移是指该时刻下待测点靶标的位置相对于原始位置（模板图像中待测点靶标的位置）发生的位移。

如果实时图像中参考点靶标的质心和模板图像中参考点靶标的质心重合，说明该监测子系统中相机没有发生偏转，此时，实时图像中待测点靶标发生的位移就仅仅是待测建筑物发生的位移，该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与模板图像中待测点靶标的质心的差值；即Δx_ai=x_ai2- x_ai1，Δy_ai=y_ai2- y_ai1。例如：可以得到第1组监测子系统中实时图像Ⅰ的待测点靶标Ⅰ的位移为Δx_a1=x_a12- x_a11，Δy_a1=y_a12- y_a11，第2组监测子系统中实时图像Ⅱ中待测点靶标Ⅱ的位移为Δx_a2=x_a22- x_a21，Δy_a2=y_a22- y_a21。

如果实时图像中参考点靶标的质心相对于模板图像中参考点靶标的质心发生了位移，如图3所示，B_i1和B_i2没有重合，说明该监测子系统中相机发生偏转，此时，实时图像中待测点靶标发生的位移包括了待测建筑物发生的位移和相机的偏移带来的误差。首先对实时图像中待测点靶标的质心进行校正，消除相机偏移带来的误差，得到实时图像中待测点靶标的校正质心A_{i 0}（x_ai0，y_ai0），x_ai0=x_ai1+M_i/N_i*(x_bi2-x_bi1)，y_ai0=y_ai1+M_i/N_i*(y_bi2-y_bi1)，例如：可以得到第1组监测子系统中实时图像Ⅰ的待测点靶标Ⅰ的校正质心A_{1 0}（x_a10，y_a10），x_a10=x_a11+M₁/N₁*(x_b12-x_b11)，y_a10=y_a11+M₁/N₁*(y_b12-y_b11)，第2组监测子系统中实时图像Ⅱ的待测点靶标Ⅱ的校正质心A_{2 0}（x_a20，y_a20），x_a20=x_a21+M₂/N₂*(x_b22-x_b21)，y_a20=y_a21+M₂/N₂*(y_b22-y_b21)。

该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与实时图像中待测点靶标的校正质心的差值，该差值仅包含了待测建筑物发生的位移，即Δx_ai=x_ai2- x_ai0，Δy_ai=y_ai2- y_ai0。例如：可以得到第1组监测子系统中实时图像Ⅰ的待测点靶标Ⅰ的位移Δx_a1=x_a12- x_a10，Δy_a1=y_a12- y_a10，第2组监测子系统中实时图像Ⅱ的待测点靶标Ⅱ的位移Δx_a2=x_a22- x_a20，Δy_a2=y_a22- y_a20。

其中，在第i组监测子系统中，Δx_ai和Δy_ai分别为实时图像中待测点靶标在横坐标方向上和纵坐标方向上的位移分量，x_ai0和y_ai0分别为实时图像中待测点靶标的校正质心A_{i 0}的横坐标和纵坐标，x_ai1和y_ai1分别为模板图像中待测点靶标的质心A_i1的横坐标和纵坐标，x_ai2和y_ai2分别为实时图像中待测点靶标的质心A_i2的横坐标和纵坐标，x_bi1和y_bi1分别为模板图像中参考点靶标的质心B_i1的横坐标和纵坐标，x_bi2和y_bi2分别为实时图像中参考点靶标的质心B_i2的横坐标和纵坐标，M_i为待测点靶标到相机的距离，N_i为参考点靶标到待测点靶标的距离。

F）计算机结合两组监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移，得到待测建筑物的三维位移量，并将该三维位移量作为三维位移监测结果。将得到的2组监测子系统中实时图像的待测点靶标的位移拟合到三维坐标上，得到待测建筑物的拟合三维位移。例如，在待测建筑物上建立三维坐标系，将第1组监测子系统实时图像Ⅰ的待测点靶标Ⅰ的位移为（Δx_a1，Δy_a1）拟合到该三维坐标系上，此时Δx_a1的值等于待测建筑物的拟合三维位移在x轴上的分量，Δy_a1的值等于待测建筑物的拟合三维位移在y轴上的分量，将第2组监测子系统实时图像Ⅱ的待测点靶标Ⅱ的位移为（Δx_a2，Δy_a2）拟合到该三维坐标系上，此时Δx_a2的值等于待测建筑物的拟合三维位移在z轴上的分量，Δy_a2的值等于待测建筑物的拟合三维位移在y轴上的分量，所以得到的待测建筑物的拟合三维位移（Δx，Δy，Δz）为(Δx*R₁，Δy*R₁，Δz*R₂）。

该方法可在远距离非接触的情况下大型建筑物的三维位移，测量精度高，能够实时显示结构物的位移或者沉降，克服了由于摄像机安装结构变形带来的测量错误和误差，也可以在监测系统基础上加装远程通信设备，实现远程在线监测。应用中影响本方法测量精度主要包括以下几点：1、工业数码相机像素越高，分辨率越高，更能测量出微小的位移。2、待测点靶标，参考点靶标与镜头的距离越近，每个像素代表的实际长度越大，精度就越低。3、监测系统最好放在避风的位置，牢固固定。4、可在靶标和被测点上安装LED灯，提高监测亮度，方便监测。5、尽量不要把工业数码相机直接暴露在太阳光中测量，尽量使镜头与观测点的光线保持不变。6、尽量避免安装在经常附近有车辆经过，风力过大的环境中。7、尽可能选择建筑物中相互垂直的两条边界线上的中心点。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种大型建筑物位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

A）在待测建筑物的两个相邻且相互垂直的侧面上分别设置一组监测子系统，每组监测子系统包括设置在待测建筑物的侧面上的一待测点靶标，在待测点靶标前方均设有相机，以及在待测点靶标和相机之间设有的参考点靶标；

B）分别计算每组监测子系统中待测点靶标、参考点靶标与相机的距离；标定待测点靶标与其在相机中成像像素的比值

C）配置一与所有监测子系统中相机连接的计算机，设置所有相机的采样时间；

D） 计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为监测子系统中模板图像并保存；

E）当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；

F）计算机结合两组监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移，得到待测建筑物的三维位移监测结果。

2.如权利要求1所述的大型建筑物位移监测方法，其特征在于，所述步骤D具体为：计算机获取监测子系统中相机首次拍摄的图像后，将该图像设为该监测子系统的模板图像，分别得到该模板图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，并保存。

3.如权利要求1所述的大型建筑物位移监测方法，其特征在于，所述步骤E具体为：当监测子系统中相机的采样时间到达时，计算机都进行如下处理：

计算机获取该监测子系统中相机拍摄的实时图像，分别得到实时图像中待测点靶标的质心和参考点靶标的质心，并结合该监测子系统中模板图像对实时图像进行分析处理，得到该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移；

如果实时图像中参考点靶标的质心和模板图像中参考点靶标的质心重合，说明该监测子系统中相机没有发生偏转，该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与模板图像中待测点靶标的质心的差值；

如果实时图像中参考点靶标的质心相对于模板图像中参考点靶标的质心发生了位移，说明该监测子系统中相机发生偏转，此时首先对实时图像中待测点靶标的质心进行校正，得到实时图像中待测点靶标的校正质心，该监测子系统中实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与实时图像中待测点靶标的校正质心的差值。

4.如权利要求3所述的大型建筑物位移监测方法，其特征在于，计算机对每组监测子系统进行处理时，如果相机没有发生偏转，该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与模板图像中待测点靶标的质心的差值；即Δx_ai=x_ai2- x_ai1，Δy_ai=y_ai2- y_ai1；

如果相机发生偏转，计算机对实时图像中待测点靶标的质心进行校正，得到实时图像中待测点靶标的校正质心为A_{i 0}（x_ai0，y_ai0），x_ai0=x_ai1+M_i/N_i*(x_bi2-x_bi1)，y_ai0=y_ai1+M_i/N_i*(y_bi2-y_bi1)，该监测子系统的实时图像中待测点靶标的位移为实时图像中待测点靶标的质心与实时图像中待测点靶标的校正质心的差值；即Δx_ai=x_ai2- x_ai0，Δy_ai=y_ai2- y_ai0；

其中，在第i组监测子系统中，Δx_ai和Δy_ai分别为实时图像中待测点靶标在横坐标方向上和纵坐标方向上的位移分量，x_ai0和y_ai0分别为实时图像中待测点靶标的校正质心A_{i 0}的横坐标和纵坐标，x_ai1和y_ai1分别为模板图像中待测点靶标的质心A_i1的横坐标和纵坐标，x_ai2和y_ai2分别为实时图像中待测点靶标的质心A_i2的横坐标和纵坐标，x_bi1和y_bi1分别为模板图像中参考点靶标的质心B_i1的横坐标和纵坐标，x_bi2和y_bi2分别为实时图像中参考点靶标的质心B_i2的横坐标和纵坐标，M_i为待测点靶标到相机的距离，N_i为参考点靶标到待测点靶标的距离。