CN108548497A - 一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统及监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统及监测方法。监测系统由雷达、红外线监测仪、供能单元、数据采集转化单元和分析单元组成。雷达可以对高陡边坡进行全覆盖、全天时、全天候、高精度、智能化的远距离变形监测,红外线监测仪能够识别人或动物闯入边坡引起的误报,通过结合雷达和红外线监测仪在高陡边坡监测方面的优势,形成了一种高陡边坡变形监测领域更加科学合理的新方法。本发明可有效地克服现有雷达监测边坡变形存在误报的缺陷,为高陡边坡变形监测提供一种更加科学的监测方式,提高了监测结果的准确性,减少了误报概率,极大程度避免了扰乱居民生活和社会经济秩序。
Description
技术领域
本发明涉及岩土工程高陡边坡稳定性监测技术领域,尤其是一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统及监测方法。
背景技术
高陡边坡治理的难度、造价及工程量极大,因此稳定性监测已经成为高陡边坡科学经济治理的发展趋势。近些年来随着我国对西部的不断开发和利用,大量的高陡边坡出现在各项建设工程中,大部分建设工程及交通设施具有重大战略意义。这些区域地震频发、极端气候常见,为发生崩塌、落石、滑坡等地质灾害提供了诱发条件,都将严重威胁建设工程的运营安全和人员生命安全,同时带来不可估量的损失。人员难以攀爬高陡边坡和通过埋置传感器进行监测,传统监测方法又难以突破实现全天候、全天时、智能化、高精度的监测,因此高陡边坡的监测预警问题仍然是一个十分严峻的课题。
对于这种不易整治、无法采用接触式监测方法的危险型高陡边坡,可对高陡边坡进行远距离监测,根据坡面变形对地质灾害及时预警,提前做好应对措施,能够极大程度的减少人员的生命经济损失,具有重要的应用价值和社会意义。
目前,边坡变形监测手段主要有:大地测量法、近景拍摄法、GPS法、激光法等。上述监测方法均存在一定的局限性,如大地测量法需要在被测物体表面布置测量点,通过对测量点的监测实现对被测物体的变形监测。近景拍摄法需要在近距离拍摄目标物体,将获取的影像经过处理分析得到变形信息。大地测量法和近景拍摄法难以在高陡岩质边坡变形监测中实施,且这些方法无法全面快速地得到待测坡面的变形情况,并对高陡岩质边坡存在的安全隐患及时作出预警。GPS法的精度易受监测地区地形条件的影响,在高边坡内GPS接受信号较差。激光的测距和监测范围较小,风雪天气对监测精度影响较大。
由此可见,对高陡边坡采用远程非接触式的监测方法已成为未来发展趋势。雷达可对高陡边坡实现远距离、大范围、全天候、全天时、高精度的变形监测,具有一定的地表穿透性,在所有天气条件下均能正常工作,但是无法自动识别人或动物的闯入而产生的误报,误报将会严重扰乱居民的生活和经济发展秩序。红外线具有热效应,穿透云雾的能力强,人、动物等能够清楚观察到。目前边坡稳定性监测手段都是单一基于雷达或红外线,而没有将两者优点结合起来判断边坡稳定性。因此,无法准确全面监测边坡的变形,减少误报概率。
发明内容
鉴于现有技术的以上不足,本发明的目的是提供一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统及监测方法,既可以对高陡边坡进行远距离、全天候、非接触、全天候、全天时、高精度的连续监测坡面变形,又可以避免人、动物进入边坡区域内产生的预警误报,使之克服现有技术的以上缺点。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统,包括雷达和红外线监测仪;所述雷达和红外线监测仪分别连接到数据采集转化单元,数据转化单元连接到分析单元。
一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测方法,包括
雷达对边坡区域进行全天时、全天候、智能化的监测,数据采集转化单元采集电磁波信号,转化后实时传输到分析单元,分析单元绘制原始边坡图像或变形图像;红外线监测仪对边坡区域进行同步监测,数据采集转化单元采集红外线信号,转化后实时传输到分析单元;
若雷达未检测到变形图像,则分析单元发出预警信号为绿色,表示高陡边坡安全;若雷达检测到变形图像,分析单元根据红外线监测仪的信号判断雷达监测的变形是否为坡面位移;
分析单元确定雷达监测的变形为边坡区域产生的坡面位移,发出控制命令,雷达对变形区域进行集中的、高频率监测;同时分析单元发出黄色预警信号;分析单元根据实时得到的数据对边坡的稳定性作出判断,一旦变形大于预警值,分析单元发出红色预警信号,并预报滑坡范围、滑体量信息。
本发明的有益效果在于,可有效地克服现有雷达监测边坡变形技术存在误报的缺陷,为边坡变形监测提供一种更加科学的管理方法,从而能够有效地避免误报扰乱人民的生活和社会经济秩序,更加准确的预报崩塌、落石、滑坡等地质灾害,为进一步制定防灾减灾措施、及时疏散人员和转移财产提供重要的技术支撑。
附图说明
图1为基于雷达和红外线的边坡监测系统及监测方法的示意图。
图2为基于雷达和红外线的边坡监测系统的结构示意图。
图3为监测方法流程图。
附图标记说明:
1—雷达;2—电磁波;3—红外线监测仪;4—红外线;5—供能单元;6—数
据采集转化单元;7—分析单元;8—待测坡面;9—交通设施。
具体实施方式
一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统,包括雷达、红外线监测仪、供能单元、数据采集转化单元、分析单元。雷达和红外线监测仪与数据采集转化单元连接,雷达和红外线监测仪同步发射电磁波和红外线对高陡边坡进行全覆盖、全天候、全天时、高精度的监测,采集的数据实时传输到数据采集转化单元,经过处理后传输到分析单元进行分析判断。如果雷达采集到变形数据,根据红外线监测仪同步接收数据快速判断变形的来源。如果是由高陡边坡产生的变形,雷达细化监测区域,对变形区域进行集中监测。如果是人或动物闯入产生的变形,雷达和红外线监测仪继续保持原有的监测状态。
供能单元对雷达、红外线监测仪和数据采集系统提供电能,包括交流电、蓄电池,有电的时候采用交流电供电,没电的时候采用蓄电池供电,保证雷达、红外线监测仪可以24小时工作。
一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测方法,包括以下步骤:
S1:将雷达和红外线及配套的数据采集转化单元、供能单元、分析单元安装就位,调试雷达和红外线监测仪,以保证能够同步扫描整个待测边坡区域。
S2:雷达对待测边坡区域进行全天时、全天候、智能化的监测,并将反馈的电磁波信号实时传输到数据采集转化单元,通过将电磁波信号采集转化后实时传输到分析单元,并绘制原始边坡图像和变形图像,若无变形信号,则分析单元发出预警信号始终为绿色,表示高陡边坡安全。
S3:同时,红外线监测仪对待测边坡区域进行同步监测,并将反馈的红外线信号实时传输到数据采集转化单元,经过数据处理后再实时传输到分析单元,分析单元根据红外线监测仪的监测结果判断雷达监测的变形是否为坡面位移。
S4:分析单元确定雷达监测的变形为高陡边坡产生的,分析单元发出控制命令,雷达对变形区域进行集中的、高频率监测,同时分析单元发出黄色预警信号。分析单元根据实时得到得数据不断对待测高陡边坡的稳定性作出判断,一旦变形大于预警值,分析单元发出红色预警信号,并预报滑坡范围、滑体量等信息。S5:当分析单元得到的数据表示无变形,则雷达保持原有监测状态,分析单元发出的预警信号为绿色,否则继续保持S4的监测状态。
本发明的监测方法可有效的克服现有雷达监测边坡变形技术存在误报的缺陷,为边坡变形监测提供一种更加科学的管理方法,从而能够有效地避免误报扰乱人民的生活和社会经济秩序,更加准确地预报崩塌、落石、滑坡等地质灾害,为进一步制定防灾减灾措施、及时疏散人员和转移财产提供重要的技术支撑。
具体地,雷达1发射的电磁波2对待测坡面8进行变形扫描。雷达1接收的电磁波信号传输到数据采集转化单元6,数据经过转化处理后再传输至分析单元7。分析单元7根据获得的雷达监测数据绘制边坡图像,并对雷达扫描单元划分区域ID。雷达1对待测坡面8进行全覆盖、全天候、全天时、高精度的变形扫描,相邻两次监测同一区域的相位差,即可得到该区域的变形和变形速率。
红外线监测仪3与雷达1同步对待测坡面8进行监测。当雷达1监测到某区域内发生变形时,分析单元7根据红外线监测仪3的同步监测数据判断变形的来源。如果变形来源于坡面,则分析单元7对雷达1发出控制命令,使其根据区域ID对变形区域进行集中监测,并不断更新变形速率图,否则保持原有监测状态。当变形大于预警值时,分析单元7作出红色预警信号,警示交通设施9上的行人和车辆等,从而保证安全运营。
供能单元5为雷达1、红外线监测仪3、数据采集转化单元6和分析单元7提供电能,供能单元5采用蓄电池和交流电两种供电方式,保证了24小时不断电,实现全天时监测。雷达1和红外线监测仪3的监测数据传输到数据采集转化单元6,再传输到分析单元7。分析单元7分析待测坡面8无变形,预警信号为绿色;分析结果为坡面有变形,但未达到预警值,预警信号为黄色;分析结果为变形大于预警值时,预警信号为红色。
Claims (2)
1.一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测系统,其特征在于,包括雷达和红外线监测仪;所述雷达和红外线监测仪分别连接到数据采集转化单元,数据转化单元连接到分析单元。
2.一种基于雷达和红外线的高陡边坡监测方法,其特征在于,包括
雷达对边坡区域进行全天时、全天候、智能化的监测,数据采集转化单元采集电磁波信号,转化后实时传输到分析单元,分析单元绘制原始边坡图像或变形图像;红外线监测仪对边坡区域进行同步监测,数据采集转化单元采集红外线信号,转化后实时传输到分析单元;
若雷达未检测到变形图像,则分析单元发出预警信号为绿色,表示高陡边坡安全;若雷达检测到变形图像,分析单元根据红外线监测仪的信号判断雷达监测的变形是否为坡面位移;
分析单元确定雷达监测的变形为边坡区域产生的坡面位移,发出控制命令,雷达对变形区域进行集中的、高频率监测;同时分析单元发出黄色预警信号;分析单元根据实时得到的数据对边坡的稳定性作出判断,一旦变形大于预警值,分析单元发出红色预警信号,并预报滑坡范围、滑体量信息。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111243240A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 内蒙古工业大学 | 一种滑坡预警方法及装置 |
CN111854596A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-10-30 | 中国地质大学(北京) | 基于地基干涉雷达数据的地表形变实时监测方法及系统 |
CN112462362A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-03-09 | 苏州锐思突破电子科技有限公司 | 一种基于真实孔径雷达的配准和预警算法 |
CN112541665A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-23 | 鞍钢集团矿业有限公司 | 一种基于多源信息融合的边坡稳定性精细化评价方法 |
CN113585216A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-02 | 江苏交水建智能装备研究院有限公司 | 一种基于红外技术的边坡加固性能智能监测装置及方法 |
CN115115146A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 西南交通大学 | 基于地震作用的边坡预警方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100081929A1 (en) * | 2005-09-14 | 2010-04-01 | Takao Suzuki | Position tracking method, position tracking device, and ultrasonograph |
CN104515988A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-15 | 中国安全生产科学研究院 | 一种基于地基合成孔径雷达的边坡安全监测预警方法 |
CN105116440A (zh) * | 2015-09-11 | 2015-12-02 | 中铁十九局集团矿业投资有限公司 | 一种边坡岩体监测系统及监测方法 |
CN206248829U (zh) * | 2016-12-15 | 2017-06-13 | 长沙理工大学 | 一种基于地基合成孔径雷达遥感技术的路域滑坡监测装置 |
CN107301756A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-10-27 | 苏州马尔萨斯文化传媒有限公司 | 一种滑坡灾害监测与防护设备与方法 |
CN108062848A (zh) * | 2017-03-01 | 2018-05-22 | 湖南科技大学 | 基于激光测距的滑坡自动监测与紧急预警装置及预警方法 |
-
2018
- 2018-06-12 CN CN201810597506.3A patent/CN108548497A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100081929A1 (en) * | 2005-09-14 | 2010-04-01 | Takao Suzuki | Position tracking method, position tracking device, and ultrasonograph |
CN104515988A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-15 | 中国安全生产科学研究院 | 一种基于地基合成孔径雷达的边坡安全监测预警方法 |
CN105116440A (zh) * | 2015-09-11 | 2015-12-02 | 中铁十九局集团矿业投资有限公司 | 一种边坡岩体监测系统及监测方法 |
CN206248829U (zh) * | 2016-12-15 | 2017-06-13 | 长沙理工大学 | 一种基于地基合成孔径雷达遥感技术的路域滑坡监测装置 |
CN108062848A (zh) * | 2017-03-01 | 2018-05-22 | 湖南科技大学 | 基于激光测距的滑坡自动监测与紧急预警装置及预警方法 |
CN107301756A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-10-27 | 苏州马尔萨斯文化传媒有限公司 | 一种滑坡灾害监测与防护设备与方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
储征伟等: "《长江漫滩地面沉降监测与应用-以南京河西地区为例》", 30 September 2015, 武汉大学出版社 * |
石先明: "《信号、通信及信息系统工程》", 31 December 2015, 湖北科学技术出版社 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111243240A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 内蒙古工业大学 | 一种滑坡预警方法及装置 |
CN111243240B (zh) * | 2020-01-20 | 2021-09-10 | 内蒙古工业大学 | 一种滑坡预警方法及装置 |
CN112462362A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-03-09 | 苏州锐思突破电子科技有限公司 | 一种基于真实孔径雷达的配准和预警算法 |
CN111854596A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-10-30 | 中国地质大学(北京) | 基于地基干涉雷达数据的地表形变实时监测方法及系统 |
CN112541665A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-23 | 鞍钢集团矿业有限公司 | 一种基于多源信息融合的边坡稳定性精细化评价方法 |
CN113585216A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-02 | 江苏交水建智能装备研究院有限公司 | 一种基于红外技术的边坡加固性能智能监测装置及方法 |
CN115115146A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 西南交通大学 | 基于地震作用的边坡预警方法、装置、设备及存储介质 |
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