CN109919104A - 基于图像识别的高支模变形实时监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统及方法，属于建筑施工技术领域，系统包括至少一个摄像头、存储控制单元和中心处理单元，所述中心处理单元包括图像处理模块、判断模块。方法包括以下步骤：摄像头采集高支模图像信息；图像处理模块对高支模图像信息进行处理；判断模块判断高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度；存储控制单元根据相似度判断结果控制报警模块的工作状态。本发明能够自动全面的监测高支模的变形情况，且线路简单，可靠性高。

Description

基于图像识别的高支模变形实时监测系统及方法

技术领域

本发明涉及建筑施工技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统及方法。

背景技术

目前，经济的快速发展带动了建筑施工领域的发展，越来越多的大型建筑映入眼帘，在民用建筑、工业建筑和路桥建筑等大型建筑工程中，为了支撑建筑模板、搭设施工平台，需要在建筑物和构筑物施工时搭设模板支撑架即高支模。随着高支模在建筑领域的应用越来越广泛，因高支模坍塌而出现的安全事故所占比例也越来越高，因此，发明一种可用于实时监测高支模变形程度的装置显得很有必要。

在现有技术中，对于高支模的监测技术都是通过传感器实现的，需要安装的各类传感器数量繁多，导致了监测装置设计、安装、使用的复杂性；另一方面，由于各类传感器数量较多，出错的几率也大大增加了，降低了检测装置的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中高支模全面自动监测装置线路复杂、且监测可靠性低的问题，提供一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统，系统包括至少一个摄像头、存储控制单元、中心处理单元，中心处理单元包括图像处理模块、判断模块。

具体地，摄像头与中心处理单元输入端连接，设于高支模立杆和/或横杆上，保证能够采集到高支模薄弱部位的图像信息。

具体地，中心处理单元与存储控制单元双向连接，用于处理摄像头获取的图像信息并判断高支模的图像信息是否大于第一阈值并输出到存储控制单元。

具体地，高支模薄弱部位包括跨度较大的主梁、跨度较大的双向桥板、支架固结点、跨度较大的拱桥及拱脚和其他重要构件承受荷载最大的部位。

具体地，系统包括至少一个三轴传感器，三轴传感器输出端与存储控制单元连接，设于摄像头上且每个摄像头对应一个三轴传感器，用于检测摄像头的位置是否发生偏移以消除环境因素对摄像头位置的影响。其中，环境因素包括但不限于鸟类停留在摄像头、风、或其他外力引起的摄像头偏移及下沉。

具体地，摄像头与中心处理单元经无线网络连接，所述无线网络包括zigbee网络、4G网络、蓝牙模块。

具体地，图像信息包括样本图像信息和实时图像信息，所述样本图像信息是高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息；所述实时图像信息是摄像头按照时间顺序采集的高支模图像信息，包括高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息和高支模支撑架变形状态下的高支模参数数据信息。

具体地，第一阈值是高支模样本图像信息与实时图像信息的相似度上限值。

具体地，系统还包括气象监测器，所述气象监测器输出端与存储控制单元连接，所述气象监测器监测实时气象信息经存储控制模块传输至中心处理单元，中心处理单元根据实时天气信息控制图像处理的精度。

具体地，系统还包括报警单元，所述报警单元与存储控制单元的输出端连接。

具体地，系统还包括数据查询单元，所述数据查询单元与存储控制单元的输出端连接，用于查询高支模的样本数据信息数据和高支模实时图像信息数据。

本发明还包括基于上述系统的基于图像识别的高支模变形实时监测方法，方法包括以下步骤：

S01：摄像头采集高支模样本图像信息和实时图像信息；

S02：图像处理模块根据气象监测器采集的实时气象信息对高支模图像信息进行处理；

S03：判断模块判断高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度是否大于第一阈值，并将判断结果输出到存储控制单元；

S04：存储控制单元根据所述判断结果控制报警模块的工作状态，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度大于第一阈值，报警模块不工作，否则，报警模块工作开始报警。

具体地，图像处理模块对高支模图像信息进行处理的算法为SSIM算法。

具体地，图像处理模块对高支模图像信息进行处理的算法还包括感知哈希算法。

与现有技术相比，本发明有益效果是：

(1)本发明采用摄像头获取高支模薄弱部位的图像信息以实现高支模实时监测，装置使用简单，安装方便，且能够对高支模变形的情况进行实时监测。

(2)本发明采用中心处理单元对高支模图像信息进行处理以实现高支模变形情况的实时监测，可靠性高。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图中：

图1为本发明实施例2的系统图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，属于“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系为基于附图所述的方向或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的系统或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，属于“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，属于“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

实施例1

在实施例1中，一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统，系统包括至少一个摄像头、中心处理单元、存储控制单元、报警单元、数据查询单元。所述中心处理单元包括图像处理模块、判断模块。

进一步地，摄像头与中心处理单元输入端连接，设于高支模立杆和/或横杆上，保证能够采集到高支模薄弱部位的图像信息。其中，摄像头与中心处理单元经无线网络连接，所述无线网络包括但不限于zigbee网络、4G网络、蓝牙模块。高支模薄弱部位包括跨度较大的主梁、跨度较大的双向桥板、支架固结点、跨度较大的拱桥及拱脚和其他重要构件承受荷载最大的部位。更进一步地，图像信息包括样本图像信息和实时图像信息，所述样本图像信息是高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息，即搭建合格的高支模第一时间被摄像头采集的图像信息；所述实时图像信息是摄像头按照时间顺序采集的高支模图像信息，包括高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息和高支模支撑架变形状态下的高支模参数数据信息。

进一步地，中心处理单元中的图形处理模块对高支模图像信息进行处理。其中，图形处理模块采用SSIM算法比较高支模样本图像信息和实时图像信息的相似度，从而确认高支模是否变形，并将高支模样本图像信息和实时图像信息的相似度结果输出到判断模块。

进一步地，判断模块用于判断高支模的图像信息是否大于第一阈值并输出到存储控制单元。其中，第一阈值是高支模样本图像信息与实时图像信息的相似度上限值。

进一步地，存储控制单元用于存储高支模的图像信息包括高支模样本图像信息和实时图像信息，并控制报警单元的工作状态。

进一步地，报警单元与存储控制单元输出端连接，报警单元包括但不限于LED灯报警、蜂鸣器报警、声光报警。

进一步地，数据查询单元，数据查询单元与存储控制单元的输出端经无线网络连接，用于查询高支模的样本数据信息数据和高支模实时图像信息数据，可根据高支模的变形速率预知高支模崩塌的危险。

实施例2

实施例2与实施例1具有相同的发明构造思想，如图1所示，提供了一种基于图像识别的高支模变形实时监测系统，系统至少一个摄像头、中心处理单元、存储控制单元、报警单元、数据查询单元、气象监测器、三轴传感器。所述中心处理单元包括图像处理模块、判断模块。

进一步地，摄像头与中心处理单元输入端连接，设于高支模立杆和/或横杆上，保证能够采集到高支模薄弱部位的图像信息。其中，摄像头与中心处理单元经无线网络连接，所述无线网络包括但不限于zigbee网络、4G网络、蓝牙模块。且摄像头上设有三轴传感器，三轴传感器输出端与存储控制单元连接，用于检测摄像头的位置是否发生偏移，若摄像头位置发生偏移，报警单元报警且摄像头位移后采集的高支模图像信息不进行图像处理。高支模薄弱部位包括跨度较大的主梁、跨度较大的双向桥板、支架固结点、跨度较大的拱桥及拱脚和其他重要构件承受荷载最大的部位。更进一步地，图像信息包括样本图像信息和实时图像信息，所述样本图像信息是高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息，即搭建合格的高支模第一时间被摄像头采集的图像信息；所述实时图像信息是摄像头按照时间顺序采集的高支模图像信息，包括高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息和高支模支撑架变形状态下的高支模参数数据信息。

作为一选项，本系统还包括一监测杆，监测杆设于高支模的正面、和/或高支模的左面、和/或高支模的右面、和/或高支模的背面，摄像头可设于监测杆上且摄像头始终面向于高支模，在设立多个摄像头的基础上，多个摄像头能够采取到高支模的所有薄弱部位的图像信息。

进一步地，本系统还包括气象监测器，气象监测器输出端与存储控制单元连接，所述气象监测器监测实时气象信息经存储控制模块传输至中心处理单元，中心处理单元根据实时天气信息控制图像处理的精度。

进一步地，中心处理单元中的图形处理模块根据气象监测器采集的实时气象信息对高支模图像信息进行处理。其中，图形处理模块采用感知哈希算法比较高支模样本图像信息和实时图像信息的相似度，从而确认高支模是否变形，并将高支模样本图像信息和实时图像信息的相似度结果输出到判断模块。

进一步地，判断模块用于判断高支模的图像信息是否大于第一阈值并输出到存储控制单元。其中，第一阈值是高支模样本图像信息与实时图像信息的相似度上限值。

进一步地，存储控制单元用于存储高支模的图像信息包括高支模样本图像信息和实时图像信息，并控制报警单元的工作状态。

进一步地，报警单元与存储控制单元输出端连接，报警单元包括但不限于LED灯报警、蜂鸣器报警、声光报警。

进一步地，数据查询单元，数据查询单元与存储控制单元的输出端经无线网络连接，用于查询高支模的样本数据信息数据和高支模实时图像信息数据，可根据高支模的变形速率预知高支模崩塌的危险。

实施例3

本实施例与实施例2具有相同的发明构思，提供了一种基于图像识别的高支模变形实时监测方法，方法包括以下步骤：

S01：摄像头采集高支模样本图像信息和实时图像信息；

S02：图像处理模块对高支模图像信息进行处理；

S03：判断模块比较实时图像信息与样本图像信息的相似度是否大于第一阈值，并将判断结果输出到存储控制单元；

S04：存储控制单元根据判断结果控制报警模块的工作状态，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度大于第一阈值，报警模块不工作，否则，报警模块工作开始报警。

进一步地，在步骤S02中，图像处理模块对高支模图像信息进行处理的算法为SSIM算法。

进一步地，图像处理模块采用SSIM算法对高支模样本图像信息和实时图像信息进行相似度判断的具体公式为：

其中，x为高支模样本图像信息，y为高支模实时图像信息，μ_x是高支模样本图像亮度平均值，μ_y是高支模实时图像亮度平均值，是高支模样本图像对比度方差，是高支模实时图像对比度方差，σ_xy是高支模样本图像和高支模实时图像结构相似度协方差。c₁＝(k₁L)²，c₂＝(k₂L)²是用来维持稳定的常数，k₁＝0.01，k₂＝0.03，L为图像灰度级数，对于8-bit灰度图像，L＝255。若SSIM(x，y)高支模的样本图像与高支模的实时图像的相似度较高，如大于百分之九十，那么高支模并未变形，反之，高支模变形，即高支模出现了倾斜、沉降、偏移等情况。

进一步地，在步骤S04中，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度小于第一阈值且高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度逐渐减小，存储控制单元控制报警模块工作，否则，报警模块不工作。具体地，高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度逐渐减小是为了降噪，消除环境因素的影响。

实施例4

本实施例与实施例3具有相同的发明构思，提供了一种基于图像识别的高支模变形实时监测方法，方法包括以下步骤：

S11：摄像头采集高支模样本图像信息和实时图像信息；

S12：图像处理模块根据气象监测器采集的实时气象信息对高支模图像信息进行处理；

S13：判断模块比较实时图像信息与样本图像信息的相似度是否大于第一阈值，并将判断结果输出到存储控制单元；

S14：存储控制单元根据判断结果控制报警模块的工作状态，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度大于第一阈值，报警模块不工作，否则，报警模块工作开始报警。

进一步地，在步骤S12中，图像处理模块对高支模图像信息进行处理的算法为感知哈希算法。

进一步地，图像处理模块采用感知哈希算法对高支模样本图像信息和实时图像信息进行相似度判断包括以下子步骤：

S211：缩小高支模样本图像与实时图像的尺寸；其中，缩小图像是为了去除图像细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异。

S212：将图像进行灰度转化；

S213：计算图像的灰度平均值；

S214：将每个图像的灰度值与灰度平均值比较，若图像的灰度值大于或等于灰度平均值记为1，反之，记为0，得到每幅图像的指纹序列；

S215：比较高支模样本图像与实时图像的指纹序列，得到高支模样本图像与实时图像的相似度。其中，若气象监测器监测到目前天气为晴天，那么图像处理模块将高支模样本图像与实时图像的尺寸缩小至8*8，即指纹序列有64个数据；若气象监测器监测到目前天气为雨天，那么图像处理模块将高支模样本图像与实时图像的尺寸缩小至16*16，即指纹序列有256个数据，图像处理的精度大大提高；若高支模的样本图像与高支模的实时图像的相似度较高，如大于百分之九十，那么高支模并未变形，反之，高支模变形，即高支模出现了倾斜、沉降、偏移等情况。

进一步地，在步骤S14中，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度小于第一阈值且高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度逐渐减小，存储控制单元控制报警模块工作，否则，报警模块不工作。具体地，高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度逐渐减小是为了降噪，消除环境因素的影响。

以上具体实施方式是对本发明的详细说明，不能认定本发明的具体实施方式只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演和替代，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述系统包括至少一个摄像头、存储控制单元、中心处理单元，所述中心处理单元包括图像处理模块、判断模块；

所述摄像头与中心处理单元输入端连接，设于高支模立杆和/或横杆上，保证能够采集到高支模薄弱部位的图像信息；

所述中心处理单元与存储控制单元双向连接，用于处理摄像头获取的图像信息并判断高支模的图像信息是否大于第一阈值并输出到存储控制单元。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述图像信息包括样本图像信息和实时图像信息，所述样本图像信息是高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息；所述实时图像信息是摄像头按照时间顺序采集的高支模图像信息，包括高支模支撑架正常状态下的高支模参数数据信息和高支模支撑架变形状态下的高支模参数数据信息。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述第一阈值是高支模样本图像信息与实时图像信息的相似度上限值。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述系统还包括至少一个三轴传感器，所述三轴传感器输出端与存储控制单元连接，所述三轴传感器设于摄像头上且每个摄像头对应一个三轴传感器，用于检测摄像头的位置是否发生偏移以消除环境因素对摄像头位置的影响。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述系统还包括气象监测器，所述气象监测器输出端与存储控制单元连接，所述气象监测器监测实时气象信息经存储控制模块传输至中心处理单元，中心处理单元根据实时天气信息控制图像处理的精度。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述系统还包括报警单元，所述报警单元与存储控制单元的输出端连接。

7.根据权利要求1所述的基于图像识别的高支模变形实时监测系统，其特征在于：所述系统还包括数据查询单元，所述数据查询单元与存储控制单元的输出端连接，用于查询高支模的样本数据信息数据和高支模实时图像信息数据。

8.采用权利要求1-7任意一项所述系统的基于图像识别的高支模变形实时监测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

摄像头采集高支模样本图像信息和实时图像信息；

图像处理模块根据气象监测器采集的实时气象信息对高支模图像信息进行处理；

判断模块判断高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度是否大于第一阈值，并将判断结果输出到存储控制单元；

存储控制单元根据所述判断结果控制报警模块的工作状态，若高支模实时图像信息与样本图像信息的相似度大于第一阈值，报警模块不工作，否则，报警模块工作开始报警。

9.根据权利要求8所述的基于图像识别的高支模变形实时监测方法，其特征在于：所述图像处理模块高支模图像信息进行处理的算法为SSIM算法。

10.根据权利要求8所述的基于图像识别的高支模变形实时监测方法，其特征在于：所述图像处理模块高支模图像信息进行处理的算法还包括感知哈希算法。