CN110596715B - 一种水线智能识别系统及定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种水线智能识别系统。包括激光雷达、云台、控制中枢和安装支柱；云台和控制中枢均安装在固定支柱上，激光雷达安装在云台上；所述云台为双自由度高精度自动化云台，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；所述控制中枢用于采集和处理激光雷达测距数据，并发送控制指令调整云台的水平角和垂直角。本发明还提供了一种水线智能识别的定位方法，包括空间初始化、水位获取、断面水线点预测、水线点实测对比、水线点预测位置调整、对断面水线点校核以及对断面水线点确认等步骤；本发明运用智能识别算法，达到水线智能识别和定位的目的。通过依次进行前向拟合和后向拟合，对断面水线点校核，减少了测量误差，水线定位更加精准。

Description

一种水线智能识别系统及定位方法
技术领域
本发明涉及信息、数控、测绘、数学技术领域，针对水体边坡、干滩等涉及一种水线智能识别系统及定位方法。
背景技术
随着安全监测的普及和推广，对坝体边坡、干滩的安全稳定性提出了原来越来越高的要求，如对干滩的坡比进行监测，需要对滩顶高程、干滩长度进行测量，干滩长度是滩顶距水线的水平距离，所以精准的识别水线和判定水线位置信息是确保干滩长度准确的关键信息。
目前主要采用人工观测、通过坡比进行折算、影像识别、红外识别等手段。但都有一定的局限性，人工观测不够智能化；通过坡比进行折算，无法真实反映实际的干滩长；影像识别和红外识别受天气和温度变化影响大。
综上所述，急需一种水线智能识别系统及定位方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种水线智能识别系统及定位方法，以解决精准识别水线和判定水线位置信息问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种水线智能识别系统，包括激光雷达、云台、控制中枢和安装支柱；云台和控制中枢均安装在固定支柱上，激光雷达安装在云台上；所述云台为双自由度高精度自动化云台，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；所述激光雷达采用单线高精度激光雷达；所述控制中枢用于采集和处理激光雷达测距数据，并发送控制指令调整云台的水平角和垂直角。
本发明还提供了一种水线智能识别的定位方法，采用了上述的一种水线智能识别系统，包括以下步骤：
步骤一：空间初始化；在监控区域设定一个控制网格；设定坐标系，设水线识别系统的运动中心为坐标原点，面朝干滩正前视向为X轴，左边为Y轴，垂直向上为Z轴；
步骤二：水位获取；通过渗压计或物位仪获得当前液面水位高程；
步骤三：断面水线点预测；通过智能识别算法获得待测断面水线点的预测坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
；控制中枢根据预测坐标信息换算出云台需旋转角度，并向云台发送旋转指令；
步骤四：水线点实测对比；云台带动激光雷达旋转并瞄准断面水线点进行测距，通过测得距离和云台水平角和垂直角计算得到断面水线点的实际高程
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，进而得到预测的断面水线点坡比为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
，对实际高程
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
与水面高程
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
进行比较；
步骤五：水线点预测位置调整；获得高差
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
，X轴线的预测值更新
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
，更新后断面水线点的预测位置为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
；依次往复，直至
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
；
步骤六：对断面水线点校核；设定断面的水线前向为水面，水线后向为干滩，对断面水线点依次进行前向拟合和后向拟合；
步骤七：重复步骤三至步骤六，测得下一个断面水线点的坐标；
步骤八：水线点确认；将所有断面水线点依序进行连接，及生成该监测区域的水线。
进一步地，所述步骤三中，智能识别算法获得预测坐标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002A
的计算公式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
为本次测量水位高程，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
为上次测量水位高程，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
为前序测量断面当次测量水线
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
轴向长度
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
为前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
轴向长度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
为前前序测量断面当次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AA
轴向长度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为前前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAA
轴向长度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
为断面切割标准点，
Figure DEST_PATH_IMAGE032A
是固定值。
进一步地，所述断面水线点前向拟具体是：设定测量精度为m，将预测位置往水线前向移动m，测量Z值是否等于H，若Z=H，则前向拟合达到要求；若Z不等于H，则复测，如复测属实，则判定为测得水线点有误，将预测位置继续往水线前向推进m，直至前向拟合达到要求。
进一步地，所述断面水线点的后向拟合包括以下步骤：
步骤a：设定测量精度为m，将预测位置往水线后向移动2m；
步骤b：测量Z值是否等于H，若Z>H，则执行步骤c；若Z=H，则执行步骤d；
步骤c：将预测位置往水线前向移动m，继续测量Z值，若Z值等于H则获得终值，否则继续往水线前向移动，且每次移动距离为上一次移动距离的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
，直到Z=H；
步骤d：将预测位置继续往水线后向移动2m，直至Z>H，然后执行步骤c，获得终值。
应用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
本发明中，采用激光雷达测距距离能达到数百米，精度能达到毫米级，可靠性高，环境适应性强；配合双自由度高精度自动化云台，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；运用智能识别算法，达到水线智能识别和定位的目的。通过依次进行前向拟合和后向拟合，对断面水线点校核，减少了测量误差，水线定位更加精准。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是水线智能识别系统效果图；
图2是水线智能识别原理示意图；
图3是水线智能识别系统操作流程图；
其中，1、双自由度高精度自动化云台，2、单线高精度激光雷达，3、控制中枢，4、安装支柱。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1：
参见图1~图3，本实施例应用于干滩断面水线的测量。
一种水线智能识别系统，包括激光雷达、云台、控制中枢和安装支柱；云台和控制中枢3均安装在固定支柱4上，激光雷达安装在云台上；如图1所示。
所述云台为双自由度高精度自动化云台1，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；所述激光雷达采用单线高精度激光雷达2。
所述控制中枢3用于采集激光雷达测距数据、云台的水平角和垂直角；控制中枢能根据需要进行角度调整；控制中枢具有计算功能，能通过采集的数据通过智能识别算法进行对数据进行处理，并对云台和激光雷达发送控制指令。
采用上述的水线智能识别系统的水线定位方法，包括以下步骤：
步骤一：空间初始化；在监控区域设定一个控制网格；网格密度根据测量精度来设定，精度越高，网格越密；设定坐标系，设水线识别系统的运动中心（即云台旋转中心）为坐标原点，面朝干滩正前视向为X轴，左边为Y轴，垂直向上为Z轴。
步骤二：水位获取；通过渗压计或物位仪获得当前液面水位高程。
步骤三：断面水线点预测；水线识别系统调节两个自由度垂直角和水平角来使激光雷达瞄准目标点，本实施例设置五个目标点，即A、B、C、D、E，如图2所示。设水线起始点为A，即A点位于监测范围竖向边界线上，A点预测位置即根据上次测量位置、该断面上次坡比、水位差、前序及前前序断面坡比变化率进行智能预测。
通过智能识别算法获得待测断面水线点的预测坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
；控制中枢根据预测坐标信息换算出云台需旋转角度，并向云台发送旋转指令。
智能识别算法获得预测坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAA
的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008AA
为本次测量水位高程，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020A
为上次测量水位高程，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022A
为前序测量断面当次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAA
轴向长度
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
为前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAA
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
为前前序测量断面当次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAAA
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
为前前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAAAA
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE032AA
为断面切割标准点，
Figure DEST_PATH_IMAGE032AAA
是固定值。
步骤四：水线点实测对比；云台带动激光雷达旋转并瞄准断面水线点进行测距，通过测得距离和云台水平角和垂直角计算得到断面水线点的实际高程
Figure DEST_PATH_IMAGE004AA
，进而得到预测的断面水线点坡比为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006A
，对实际高程
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAA
与水面高程
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAA
进行比较；
步骤五：水线点预测位置调整；获得高差
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
，X轴线的预测值更新
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012A
，更新后断面水线点的预测位置为
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
；依次往复，直至
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
；即预测位置与实际水线位重合一致，证明该点位于水面。
步骤六：对断面水线点校核；设定断面的水线前向为水面，水线后向为干滩，对断面水线点依次进行前向拟合和后向拟合；所述断面水线点前向拟具体是：设定测量精度为m，将预测位置往水线前向移动m，测量Z值是否等于H，若Z=H，则前向拟合达到要求；若Z不等于H，则复测，如复测属实，则判定为测得水线点有误，将预测位置继续往水线前向推进m，直至前向拟合达到要求。
所述断面水线点的后向拟合包括以下步骤：步骤a：设定测量精度为m，将预测位置往水线后向移动2m；步骤b：测量Z值是否等于H，若Z>H，则执行步骤c；若Z=H，则执行步骤d；步骤c：将预测位置往水线前向移动m，继续测量Z值，若Z值等于H则获得终值，否则继续往水线前向移动，且每次移动距离为上一次移动距离的
Figure DEST_PATH_IMAGE034A
，直到Z=H；步骤d：将预测位置继续往水线后向移动2m，直至Z>H，然后执行步骤c，获得终值。
步骤七：重复步骤三至步骤六，依次得到断面水线点B、C、D、E的坐标。
步骤八：水线点确认；将断面水线点A、B、C、D、E依序进行连接，及生成该监测区域的水线。
本发明中，采用激光雷达测距距离能达到数百米，精度能达到毫米级，可靠性高，环境适应性强；配合双自由度高精度自动化云台，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；运用智能识别算法，达到水线智能识别和定位的目的。通过依次进行前向拟合和后向拟合，对断面水线点校核，减少了测量误差，水线定位更加精准。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种水线智能识别的定位方法，其特征在于，采用了一种水线智能识别系统，所述水线智能识别系统包括激光雷达、云台、控制中枢和安装支柱；云台和控制中枢均安装在固定支柱上，激光雷达安装在云台上；
所述云台为双自由度高精度自动化云台，能实现高精度的水平角及垂直角旋转；
所述激光雷达采用单线高精度激光雷达；
所述控制中枢用于采集和处理激光雷达测距数据，并发送控制指令调整云台的水平角和垂直角；
水线智能识别的定位方法包括以下步骤：
步骤一：空间初始化；在监控区域设定一个控制网格；设定坐标系，设水线识别系统的运动中心为坐标原点，面朝干滩正前视向为X轴，左边为Y轴，垂直向上为Z轴；
步骤二：水位获取；通过渗压计或物位仪获得当前液面水位高程；
步骤三：断面水线点预测；通过智能识别算法获得待测断面水线点的预测坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；控制中枢根据预测坐标信息换算出云台需旋转角度，并向云台发送旋转指令；智能识别算法获得预测坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为本次测量水位高程，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为上次测量水位高程，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为前序测量断面当次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE012
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为前前序测量断面当次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE012AA
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为前前序测量断面上次测量水线
Figure DEST_PATH_IMAGE012AAA
轴向长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为断面切割标准点，
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
是固定值
步骤四：水线点实测对比；云台带动激光雷达旋转并瞄准断面水线点进行测距，通过测得距离和云台水平角和垂直角计算得到断面水线点的实际高程
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，进而得到预测的断面水线点坡比为
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，对实际高程
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
与水面高程
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
进行比较；
步骤五：水线点预测位置调整；获得高差
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，X轴线的预测值更新
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，更新后断面水线点的预测位置为
Figure DEST_PATH_IMAGE030
；依次往复，直至
Figure DEST_PATH_IMAGE032
；
步骤六：对断面水线点校核；设定断面的水线前向为水面，水线后向为干滩，对断面水线点依次进行前向拟合和后向拟合；所述断面水线点前向拟具体是：设定测量精度为m，将预测位置往水线前向移动m，测量Z值是否等于H，若Z=H，则前向拟合达到要求；若Z不等于H，则复测，如复测属实，则判定为测得水线点有误，将预测位置继续往水线前向推进m，直至前向拟合达到要求；
所述断面水线点的后向拟合包括以下步骤：
步骤a：设定测量精度为m，将预测位置往水线后向移动2m；
步骤b：测量Z值是否等于H，若Z>H，则执行步骤c；若Z=H，则执行步骤d；
步骤c：将预测位置往水线前向移动m，继续测量Z值，若Z值等于H则获得终值，否则继续往水线前向移动，且每次移动距离为上一次移动距离的
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，直到Z=H；
步骤d：将预测位置继续往水线后向移动2m，直至Z>H，然后执行步骤c，获得终值；
步骤七：重复步骤三至步骤六，测得下一个断面水线点的坐标；
步骤八：水线点确认；将所有断面水线点依序进行连接，及生成该监测区域的水线。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111060918B (zh) * 2019-12-27 2021-10-26 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种基于摄影测量与激光测距的干滩监测方法
CN113639822B (zh) * 2021-08-13 2024-01-16 湖北工业大学 测量机器人用于大坝变形监测时的辅助水位测量方法
CN115760850B (zh) * 2023-01-05 2023-05-26 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种利用机器视觉的无标尺识别水位的方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105488958A (zh) * 2015-12-02 2016-04-13 北京佳讯飞鸿电气股份有限公司 一种非接触式滑坡灾害监测系统及其方法
CN106871990A (zh) * 2017-04-26 2017-06-20 哈尔滨工业大学 一种测量水深的方法及激光雷达系统
CN108627847A (zh) * 2018-05-10 2018-10-09 天津大学 一种将微脉冲激光雷达快速对准船舶烟囱的方法
JP2018175971A (ja) * 2018-08-27 2018-11-15 ホーチキ株式会社 消火システム及び放水銃装置
CN109178234A (zh) * 2018-08-21 2019-01-11 苏州大学 一种船舶干舷高度测量系统及其测量方法
CN208398973U (zh) * 2018-07-13 2019-01-18 山东省水利科学研究院 一种地面积水深度测量系统
CN109709567A (zh) * 2018-12-25 2019-05-03 中国科学院半导体研究所 铁轨及边坡障碍物监测的装置
CN110133669A (zh) * 2019-05-24 2019-08-16 中铁科学技术开发有限公司 一种三维激光异物侵限监测方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8089617B2 (en) * 2009-01-21 2012-01-03 Raytheon Company Energy efficient laser detection and ranging system
US20100315654A1 (en) * 2009-06-11 2010-12-16 Marcia Jada Berger LIDAR Instrument System and Process
CA3000740C (en) * 2015-10-12 2022-09-06 Groundprobe Pty Ltd Slope stability lidar
CN105928453B (zh) * 2016-04-28 2018-12-21 西南大学 基于自适应标距的边坡变形失稳监测系统和方法
CN109341811B (zh) * 2018-10-23 2020-07-03 成都理工大学 一种滑坡监测方法
CN209214718U (zh) * 2018-12-25 2019-08-06 北京中农嘉源生态工程技术有限公司 雷达水位检测装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105488958A (zh) * 2015-12-02 2016-04-13 北京佳讯飞鸿电气股份有限公司 一种非接触式滑坡灾害监测系统及其方法
CN106871990A (zh) * 2017-04-26 2017-06-20 哈尔滨工业大学 一种测量水深的方法及激光雷达系统
CN108627847A (zh) * 2018-05-10 2018-10-09 天津大学 一种将微脉冲激光雷达快速对准船舶烟囱的方法
CN208398973U (zh) * 2018-07-13 2019-01-18 山东省水利科学研究院 一种地面积水深度测量系统
CN109178234A (zh) * 2018-08-21 2019-01-11 苏州大学 一种船舶干舷高度测量系统及其测量方法
JP2018175971A (ja) * 2018-08-27 2018-11-15 ホーチキ株式会社 消火システム及び放水銃装置
CN109709567A (zh) * 2018-12-25 2019-05-03 中国科学院半导体研究所 铁轨及边坡障碍物监测的装置
CN110133669A (zh) * 2019-05-24 2019-08-16 中铁科学技术开发有限公司 一种三维激光异物侵限监测方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
上游式尾矿坝的沉积规律;徐宏达等;《有色矿山》;20131031(第5期);全文 *
基于K波段雷达水位计的大城子水文站比测研究与应用;杨光等;《水土保持应用技术》;20171231(第3期);全文 *

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