CN114821345B - 一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统及方法,系统至少包括:遥感影像采集端,用于以设置在无人机的方式采集建筑物的遥感影像数据;处理器,用于根据遥感影像数据提取建筑物的三维偏移特征,在遥感影像采集端再次发送其所采集的建筑物的遥感影像数据的情况下,处理器以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息,并且处理器基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级。现有技术只能检测建筑物的静态损毁情况,无法通过建筑物的动态偏移来判断建筑物的安全等级。本发明通过基于建筑物的动态损毁特征来检测安全等级,有利于降低救援人员的救援风险,从而提高灾后救援人员的救援效率。
Description
技术领域
本发明涉及安全检测技术领域,尤其涉及灾后建筑物的安全检测系统及方法。
背景技术
自然灾害发生后,如何快速地对灾害中的房屋损毁情况做出检测评价,具有重要的意义。特别是对于需要人进入建筑物中进行救援的活动,建筑物的安全检测影响到救援人员的生命安全。因此,如何提高灾后建筑物的安全检测精确度,保证救援人员的安全,及时对救援人员发出安全预警以保证救援人员及时撤出是非常重要的。
当前现有技术仅停留在对灾后的大面积建筑物的建筑物损毁检测上,而不对单一的建筑物进行安全检测,从而无法对救援人员发出预警。
例如,专利文献CN111126308B(G06K9/00)公开了一种结合灾前和灾后遥感影像信息的损毁建筑物自动识别方法,首先通过人工解译的方式制作基于FCN的灾前建筑物提取和基于CNN的灾后损毁建筑识别样本库,并对构建的FCN模型和CNN模型进行训练。利用训练好的FCN模型提取灾前影像中的建筑物,获得灾前影像建筑区域,并采用基于对象分割策略分割灾前影像建筑区域,得到灾前建筑物分割对象,最后利用训练好的CNN模型处理灾后影像得到对应灾后影像的损毁建筑物置信矩阵,用于判断每个灾前建筑物分割对象是否损毁,得到灾后损毁建筑图。
该专利仅利用卫星采集数据的数据传输时间长,数据延迟明显,导致即使得到灾后损毁建筑图,也无法及时对进入危险建筑物的救援人员发出实时预警,而延迟的预警不利于救援人员的安全撤出。
因此,本发明希望提供一种能够对灾后建筑物的安全程度进行实时检测和评估,并且能够对进入危险建筑物的救援人员发出实时预警的一种系统。
此外,一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异;另一方面由于申请人做出本发明时研究了大量文献和专利,但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容,然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征,相反本发明已经具备现有技术的所有特征,而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。
发明内容
现有技术中的灾后建筑物的检测,仅停留在对灾后建筑物的损毁程度检测以及建筑物的轮廓采集,没有对灾后建筑物的安全程度、倒塌情况进行监测和预测,特别是没有对处于救援时间段、救援地理范围内的建筑物的安全程度进行预测,由于救援人员对于灾后建筑物的损毁程度不清楚,容易采用危险线路对建筑物内的人进行救援,使得救援人员在进行救援时容易被危险墙体砸伤。
本发明基于现有技术的空白,希望能够通过遥感影像实时监测建筑物的损毁图像、建筑物的墙体变化角度来对灾后建筑物的安全程度进行检测,并且能够根据建筑物的墙体的安全程度为救援人员提供安全的救援路线,使得救援人员对灾后人员进行救援的同时也具有更高的安全保障。
针对现有技术之不足,本发明提供了一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统,至少包括:
遥感影像采集端,用于以设置在无人机的方式采集建筑物的遥感影像,
处理器,用于根据所述遥感影像提取建筑物的三维偏移特征,
在所述遥感影像采集端再次发送其所采集的建筑物的遥感影像数据的情况下,所述处理器以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息,并且所述处理器基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级。
本发明中,处理器通过按照预设变化值来记录和显示变化时间周期,使得处理器能够实时监测到灾后建筑特别是地震灾后的建筑物的偏移变化,从而能够监测建筑物的立面的倒塌风险,为救援人员提供建筑物偏移的预警信息,减少救援人员的损伤。
优选地,用于记录偏移特征信息的预设变化值是以随偏移特征信息的偏移量变大而缩小方式来设定的。建筑物的偏移量越大,建筑物发生倒塌伤人的风险就越高。因此,随着建筑物偏移量大而缩短预设变化值的监测,从而提高建筑物的偏移的监测密度,有利于及时发现建筑物的风险。
优选地,所述处理器至少包括偏移分析模块和安全检测模块,所述偏移分析模块接收由所述遥感影像采集端发送的遥感影像数据并以建筑物的三维偏移特征发生预设变化值的时间为变化时间周期来记录建筑物的偏移特征信息,所述安全检测模块基于建筑物的类别、偏移特征的变化速度和/或偏移特征的量值来检测建筑物的安全等级。如此设置,有利于安全检测模块通过建筑物的偏移特征来能够快速确定建筑物的稳定性、在救援人员经过时发生倒塌的概率,从而为救援人员的行动提供数据支持。
优选地,所述偏移分析模块向所述显示终端发送能够在所述显示终端并行显示的建筑物的偏移图像和偏移特征曲线,其中,所述偏移特征曲线是由预设变化值和时间周期构成的曲线。
优选地,响应于由用户在显示终端指定的偏移图像的偏移位置,所述偏移分析模块以并行于偏移图像的方式向显示终端发送与选定的偏移位置对应的偏移特征曲线。
一般情况下,偏移分析模块需要将偏移特征曲线的数据全部发送至显示终端以便在需要时打开和查看,这就使得数据传输量增大,数据延迟明显。对于灾后救援来说,时间是重要的因素,分秒延迟都可能会影响被救人员的生存。本发明通过并行显示偏移特征曲线和偏移图像,用户或者救援人员能够通过偏移图像的点选来选择偏移位置的偏移特征曲线,减少了偏移分析模块与显示终端之间的数据传输量,降低了数据延迟效应,提高救援人员查看建筑物图像和了解建筑物偏移的时间效率。偏移分析模块有目的地选取数据和发送数据,效率更高。
优选地,安全检测模块基于建筑物的偏移特征信息预测建筑物的倒塌概率,并且在建筑群的倒塌概率大于倒塌阈值且建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离小于安全距离阈值时,安全检测模块向显示终端或便携终端发送预警信息,所述预警信息至少包括建筑物偏移方向和倒塌概率。对于灾后救援的情况,救援人员以及被救人员在经过具有偏移位置的建筑物时,建筑物的偏移位置是否会在救援人员经过时倒塌是至关重要的评估或检测因素,为救援人员提供正确的路线引导,降低救援人员的救援风险。
优选地,安全检测模块与所述显示终端和至少一个便携终端建立连接,所述安全检测模块基于建筑物的偏移特征信息和由所述便携终端发送的定位信息计算建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离,并且根据所述相对距离评估或检测建筑物相对于救援人员的安全等级。如此设置,救援人员能够躲避倒塌风险较高的建筑物的偏移位置,并且能够评估救援人员当前能否平安经过建筑物的偏移位置,为救援人员提供了可靠的数据参考。
优选地,安全检测模块基于建筑物的三维图像和偏移特征信息确定至少一个行动建议路线并发送至便携终端。本发明通过为救援人员提供移动路线的建议方案,使得救援人员能够及时远离危险的偏移位置。
优选地,在建筑物的三维偏移特征每次发生偏移时,偏移分析模块以缩小三维偏移特征的预设变化值的方式更新所述预设变化值及其对应的时间周期。如此设置,提高了建筑物的偏移位置的监测密度,使得建筑物的偏移位置具有倒塌风险时能够及时发现并发出预警。
本发明还提供一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测方法,所述方法至少包括:
遥感影像采集端以设置在无人机的方式采集建筑物的遥感影像数据,
处理器根据所述遥感影像数据提取建筑物的三维偏移特征,
在所述遥感影像采集端再次发送其所采集的建筑物的遥感影像数据的情况下,所述处理器以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息,并且
所述处理器基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级。
所述方法至少包括:用于记录偏移特征信息的预设变化值是以随偏移特征信息的偏移量变大而缩小的方式来设定的。
本发明的安全检测方法,能够基于灾后建筑物的损毁特征评估或检测其安全程度,并且能够基于偏移位置的变化来引导救援人员远离危险位置,提高救援人员的救援质量和救援安全,降低救援的风险。
附图说明
图1是本发明提供的一种优选实施方式的安全检测系统的通信连接关系示意图;
图2是本发明提供的一种优选实施方式的安全检测系统的简化模块连接关系示意图;
图3是本发明的偏移分析模块与安全检测模块的简化模块连接关系示意图。
附图标记列表
10:遥感影像采集端;20:处理器;30:偏移分析模块;40:安全检测模块;50:显示终端;60:便携终端;70:轮廓提取模块;31:数据处理模块;32:图像处理模块;41:相对位置计算模块;42:路径规划模块;43:预警模块。
具体实施方式
下面结合附图进行详细说明。
针对现有技术不足,本发明提供一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统,如图1和图2所示,至少包括:携带有遥感影像采集端10的无人机和处理器20。
利用无人机携带的遥感影像采集端10拍摄多角度的建筑物的遥感影像并发送至处理器20。处理器20用于根据建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级。
处理器20可以是具有数据处理功能的处理器、专用集成芯片、单片机、逻辑计算器中的一种或几种。
其中,处理器20至少包括轮廓提取模块70、偏移分析模块30和安全检测模块40。轮廓提取模块70、偏移分析模块30和安全检测模块40均可以是具有数据处理功能的处理器、专用集成芯片、单片机、逻辑计算器中的一种或几种,也可以是若干芯片的组合。
轮廓提取模块70与遥感影像采集端10以无线传输的方式建立连接。偏移分析模块30与安全检测模块40和轮廓提取模块70分别建立连接以传输信息。处理器20与至少一个显示终端50连接以用于显示数据信息和/或图像信息。处理器20以有线和/或无线的方式与救援人员使用的便携终端60连接。
便携终端60可以是便携智能设备、计算机中的一种或几种。便携智能设备例如是智能手环、智能眼镜、智能手机、智能手表等能够接收和显示信息的电子设备。
显示终端50为能够显示信息和接收信息的电子设备。
本发明中的遥感影像采集端10、处理器20、显示终端50、便携终端60均设置有通讯模块,使得遥感影像采集端10、处理器20、显示终端50、便携终端60彼此之间能够以有线或无线的方式建立连接关系。
通讯模块包括但不限于无线电通讯模块、光通讯模块、WIFI通讯模块、Zigbee通讯模块、蓝牙通讯模块、红外通讯模块。
在接收到遥感影像采集端10发送的建筑物的遥感影像后,轮廓提取模块70对建筑物的轮廓线进行提取。
基于无人机的飞行角度和飞行周期的配合,遥感影像采集端10用于采集含有建筑物的若干遥感影像并将含有采集时间的遥感影像发送至轮廓提取模块70。
轮廓提取模块70提取与时间关联的建筑物的精确轮廓。
轮廓提取模块70对建筑物的轮廓线提取的方法包括:
S1:利用空三对无人机遥感影像进行平差,同时利用GPU加速后的PMVS 算法对影像密集匹配,最后得到精度高的密集彩色点云;
S2:对平差后的无人机遥感影像进行拼接;
S3:对彩色点云进行滤波;先利用改进的形态学滤波算法进行地面和非地面 分离,然后利用颜色不变量对地面点中的植被滤除,最后利用高程和面积作为阈值滤除非建筑物;
S4:利用区域增长算法检测点云中的建筑物;
S5:删除建筑物的墙面,通过对顶面边界拟合最后得到建筑物的粗轮廓信息;
S6:利用步骤S5得到的建筑物粗轮廓作为叠加在拼接影像上,形成建筑物轮 廓提取的缓冲区;
S7:同时利用建筑物粗轮廓的形状作为先验信息,在缓冲区内用水平集算法演化出建筑物精确轮廓。
优选地,轮廓提取模块70将建筑物精确轮廓以三维坐标记录。
在无人机遥感影像采集端10按照时间周期发送建筑物的遥感影像的情况下,轮廓提取模块70提取含有采集时间的建筑物精确轮廓并形成与时间关联的建筑物轮廓特征信息。
轮廓提取模块70将与时间关联的建筑物轮廓特征信息发送至偏移分析模块30。轮廓提取模块70将不相邻采集时间的建筑物精确轮廓的三维坐标进行比较,从而确定得到建筑物的精确轮廓是否发生偏移。偏移特征信息为矢量信息。轮廓提取模块70仅将建筑物轮廓发生偏移的与时间关联的建筑物轮廓特征信息发送至偏移分析模块30,不发送不具有偏移特征的建筑物精确轮廓信息,减少了轮廓提取模块70与偏移分析模块30之间的数据传输量,提高偏移分析模块30的偏移分析效率。
在建筑物的精确轮廓出现偏移特征的情况下,轮廓提取模块70通过通讯模块向显示终端50发送缩短时间周期的请求。偏移特征可以是角度偏移特征和/或位移偏移特征。建筑物精确轮廓的角度变化或位移变化统称为建筑物精确轮廓的变化。
响应于缩短时间周期的请求,显示终端50的工作人员调节无人机的飞行周期以按照缩短的预设时间周期采集建筑物的遥感影像。通过缩短遥感影像采集端10的采集时间周期,能够进一步获取建筑物的精确轮廓的偏移信息,提高建筑物的数据采集时间密度,有利于提高建筑物的轮廓的偏移准确程度。
优选地,在形成建筑物的轮廓的偏移特征曲线时,偏移分析模块30按照建筑物的精确轮廓发生预设变化值的时间为变化周期来记录建筑物的偏移特征信息。偏移特征曲线为矢量变化曲线,即每个偏移值都标注有偏移方向。
例如,预设变化值设置为5厘米。当建筑物在某个方向的偏移达到5厘米时或者超过5厘米时,偏移分析模块30标记该偏移特征以及对应的采集时间。同理,预设角度变化设置为2°。当建筑物在某个方向的偏移达到2°时或者超过2°时,偏移分析模块30标记该偏移特征以及对应的采集时间,使得建筑物的轮廓的偏移特征曲线不是按照预设时间周期形成,而是按照发生预设变化的时间形成时间周期。即连续发生三次偏移的之间的两个时间周期可能相同,也可能不同。本发明的建筑物的轮廓偏移特征曲线能够客观地显示建筑物的精确轮廓的变化以及变化速度,消除了不发生偏移的数据的显示,使得灾后建筑物的偏移表现的更明显,尤其是在持续灾情发生中,灾后建筑物的轮廓偏移变化更有利于监测建筑物的安全。
优选地,用于记录偏移特征信息的预设变化值是以随偏移特征信息的偏移量变大而缩小的方式来设定的。优选地,在建筑物每次发生偏移时,偏移分析模块30以缩小偏移特征的预设变化值的方式更新所述预设变化值及其对应的时间周期。
例如,在预设偏移量为2厘米时,第一时间周期内建筑物的精确轮廓在某个方向偏移量为2厘米,第二时间周期内建筑物的精确轮廓在同一方向偏移量为1厘米,第三时间周期内建筑物的精确轮廓在同一方向偏移量为1厘米。表示建筑物的精确轮廓是在持续偏移的,其轮廓整体的偏移量在增大。此时,偏移分析模块30调节预设偏移量为1厘米,并且按照预设偏移量为1厘米的方式更新建筑物的轮廓的偏移特征曲线。这样能够提高建筑物的轮廓的偏移准确性,从而为安全检测模块40提供更准确的检测数据。
优选的,偏移分析模块30向显示终端50发送能够在显示终端50并行显示的建筑物的偏移图像和/或偏移特征曲线。其中,偏移特征曲线是由预设变化值和发生预设变化值的时间周期构成的曲线。
偏移图像是能够显示建筑物轮廓偏移情况的图像,包括二维偏移图像和三维偏移图像。偏移图像包括黑白图像、彩色图像、云图像等等。优选地,在显示终端50中,偏移图像和偏移特征曲线以并行的画面显示。监测人员能够同时看到建筑物的偏移图像和偏移特征曲线。
监测人员能够通过以划定偏移图像局部范围的方式查看与指定范围对应部位的偏移特征曲线,使得监测人员能够根据需要重点查看指定范围内的偏移特征曲线,从而重点关注建筑物的偏移情况。
优选地,如图3所示,偏移分析模块30包括数据处理模块31和图像处理模块32。数据处理模块31和图像处理模块32包括专用集成芯片和处理器。数据处理模块31用于对轮廓提取模块70发送的轮廓信息进行偏移计算。图像处理模块32用于根据由轮廓提取模块70发送的建筑物的轮廓信息及图像模板处理并形成偏移图像。
现有技术中,对于图像的显示,一般方式为:发送非清晰图像,响应于显示终端的请求再发送整体的高清晰图像。这种方式的弊端在于,显示终端只需要局部的高清晰数据,但是在形成高清晰图像时图像的全部清晰化又增加了无效数据的发送,使得数据量庞大并且图像更新速度慢。
优选地,图像处理模块32响应于数据处理模块31发送的偏移数据,在偏移图像中,对发生偏移的建筑物的部位的图像进行高清晰显示,对于未发生偏移的建筑物的部位的图像进行虚化显示,使得显示终端50的监测人员能够对于建筑物的偏移部位进行针对性的监测,也减少了偏移分析模块30发送至显示终端50的数据量,避免了偏移图像的延迟现象。本发明通过偏移部分范围的直接高清晰化,使得数据发送一次就能够显示建筑物的偏移部位的重要信息,也降低了无效高清数据的发送。
优选地,响应于显示终端50发送的与偏移图像相关的指定范围的请求信息,偏移分析模块30中的图像处理模块32将处于指定范围内的偏移图像数据发送至显示终端50,使得指定范围内的偏移图像形成高清晰图像。偏移分析模块30根据显示终端50的需求来发送高清晰数据,减少了无效部分的高清晰数据的发送,既减少了数据的发送量,又避免了全部高清晰数据形成导致的数据量庞大,图像显示延迟的缺陷。
本发明的指定范围,是指显示终端反馈的偏移图像中的圈定范围。监测人员通过输入组件或者触摸屏幕的方式,在显示终端划定指定范围。例如,监测人员通过鼠标或者触摸屏的输入方式,在偏移图像的非高清图像部分划定一个圈来指定高清范围。图像处理模块向显示终端再次发送处于指定范围内的图像部分的高清图像数据。
本发明的处理器20还包括安全检测模块40。安全检测模块40用于基于建筑物的类别、偏移特征的变化速度和/或偏移特征的量值来检测建筑物的安全等级。
优选地,安全检测模块40内预设有安全检测策略。安全检测策略将建筑物的轮廓偏移方向、偏移量与安全等级建立关联关系。安全检测模块40基于建筑物的轮廓偏移方向、偏移量与安全等级之间的关联关系确认当前建筑物的安全等级。安全检测模块40与所述显示终端50和至少一个便携终端60以有线或者无线的方式建立连接。当建筑物的安全等级降低至安全阈值时,安全检测模块40向显示终端50和/或便携终端60发送安全预警。
安全检测模块40包括相对位置计算模块41、路径规划模块42和预警模块43。
路径规划模块42基于当前建筑物的轮廓偏移信息,尤其是偏移方向来设置救援人员的安全路径。预警模块43用于向显示终端50或便携终端60发送预警信息。
优选地,路径规划模块42基于建筑物的偏移特征信息预测建筑物的倒塌概率。路径规划模块42基于预设的安全检测策略,基于建筑物的偏移特征信息和建筑物倒塌公式来计算建筑物的倒塌概率。建筑物倒塌公式包括震后建筑物倒塌计算方法、火灾建筑物倒塌计算方法等等。路径规划模块42根据建筑物的可能的倒塌方向设置安全的移动轨迹。
相对位置计算模块41能够基于建筑物的位置信息和便携终端60发送的定位信息确定建筑物与救援人员之间的相对距离。
在建筑物的倒塌概率大于倒塌阈值且建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离小于安全距离阈值时,预警模块43向显示终端50或便携终端60发送预警信息。所述预警信息至少包括建筑物偏移方向和倒塌概率。
优选地,所述安全检测模块40基于建筑物的偏移特征信息和由所述便携终端60发送的定位信息计算建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离,并且根据所述相对距离评检测建筑物相对于救援人员的安全等级。当建筑物的偏移位置可能导致的倒塌方向与救援人员所在方向相反时,只有救援人员与建筑物之间的距离不小于第一距离阈值,则救援人员就是安全的。
当建筑物的偏移位置可能导致的倒塌方向与救援人员所在方向相同时,只有救援人员与建筑物之间的距离不小于第二距离阈值,则救援人员才是安全的。因此,安全检测模块40基于建筑物的偏移特征信息和由所述便携终端60发送的定位信息更新救援人员的距离阈值,并且根据更新的距离阈值检测救援人员的安全等级。在距离阈值范围内,救援人员与建筑物之间的距离越小,救援人员的安全等级越低。
本发明中,第一距离阈值小于第二距离阈值。第一距离阈值和第二距离阈值是由震后建筑物倒塌计算方法或火灾建筑物倒塌计算方法计算得到的。
现有技术中,由于灾后的地形变化,部分建筑物发生了偏移和损毁。前往灾区的救援人员在途经建筑物时,可能会被不需要入内救援的建筑物在倒塌时砸伤。因此,在不需要进入建筑物时,如何使得救援人员途经建筑物的路径是安全的,是重要的问题。
为了进一步保证救援人员的安全。安全检测模块40基于建筑物的轮廓特征图像和偏移特征信息确定至少一个行动建议路线并发送至便携终端60。例如,安全检测模块40向便携终端60发送建筑物的偏移方向信息以及途经建筑物的行动建议路线,使得救援人员能够不进入建筑物的倒塌范围,或者使得救援人员在建筑物的倒塌方向的反方向行动,提高救援人员的安全行动的概率。
需要注意的是,上述具体实施例是示例性的,本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案,而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白,本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。本发明说明书包含多项发明构思,诸如“优选地”、“根据一个优选实施方式”或“可选地”均表示相应段落公开了一个独立的构思,申请人保留根据每项发明构思提出分案申请的权利。
Claims (7)
1.一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测系统,至少包括:
遥感影像采集端(10),用于以搭载在无人机上的方式采集建筑物的遥感影像,
处理器(20),用于根据所述遥感影像 提取建筑物的三维偏移特征,其特征在于,
在所述遥感影像采集端(10)发送其所采集的建筑物的遥感影像数据的情况下,所述处理器(20)以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息,并且
所述处理器(20)基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级,
其中,用于记录偏移特征信息的预设变化值是以随偏移特征信息的偏移量变大而缩小的方式来设定的,在建筑物的三维偏移特征每次发生偏移时,偏移分析模块(30)以缩小三维偏移特征的预设变化值的方式更新所述预设变化值及其对应的时间周期,
所述处理器(20)至少包括偏移分析模块(30),所述偏移分析模块(30)接收由所述遥感影像采集端(10)发送的遥感影像数据并以建筑物的三维偏移特征发生预设变化值的时间为变化时间周期来记录建筑物的偏移特征信息,
所述偏移分析模块(30)包括数据处理模块(31)和图像处理模块(32),所述数据处理模块(31)用于对轮廓提取模块(70)发送的轮廓信息进行偏移计算,所述图像处理模块(32)用于根据由轮廓提取模块(70)发送的建筑物的轮廓信息及图像模板处理并形成偏移图像,
所述图像处理模块(32)响应于数据处理模块(31)发送的偏移数据,在偏移图像中,对发生偏移的建筑物的部位的图像进行高清晰显示,对于未发生偏移的建筑物的部位的图像进行虚化显示,使得显示终端(50)的监测人员能够对于建筑物的偏移部位进行针对性的监测,
响应于显示终端(50)发送的与偏移图像相关的指定范围的请求信息,所述图像处理模块(32)将处于指定范围内的偏移图像数据发送至显示终端(50),使得指定范围内的偏移图像形成高清晰图像。
2.根据权利要求1所述的安全检测系统,其特征在于,所述处理器(20)还包括安全检测模块(40),
所述安全检测模块(40)基于建筑物的类别、偏移特征的变化速度和/或偏移特征的量值来检测建筑物的安全等级。
3.根据权利要求2所述的安全检测系统,其特征在于,偏移分析模块(30)与至少一个显示终端(50)连接,
所述偏移分析模块(30)向所述显示终端(50)发送能够在所述显示终端(50)并行显示的建筑物的偏移图像和偏移特征曲线,
其中,所述偏移特征曲线是由预设变化值和时间周期构成的曲线。
4.根据权利要求3所述的安全检测系统,其特征在于,响应于由用户在所述显示终端(50)指定的偏移图像的偏移位置,所述偏移分析模块(30)以并行于所述偏移图像的方式向所述显示终端(50)发送与选定的偏移位置对应的偏移特征曲线。
5.根据权利要求1~4任一项所述的安全检测系统,其特征在于,安全检测模块(40)基于建筑物的偏移特征信息预测建筑物的倒塌概率,
并且在建筑群的倒塌概率大于倒塌阈值且建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离小于安全距离阈值时,所述安全检测模块(40)向显示终端(50)或便携终端(60)发送预警信息,
所述预警信息至少包括建筑物偏移方向和倒塌概率。
6.根据权利要求5所述的安全检测系统,其特征在于,
所述安全检测模块(40)基于建筑物的偏移特征信息和由所述便携终端(60)发送的定位信息计算建筑物的偏移位置与救援人员的相对距离,并且根据所述相对距离检测建筑物相对于救援人员的安全等级。
7.一种基于遥感影像的灾后建筑物的安全检测方法,所述方法至少包括:
遥感影像采集端(10)以设置在无人机的方式采集建筑物的遥感影像数据,
处理器(20)根据所述遥感影像 数据提取建筑物的三维偏移特征,
其特征在于,
在所述遥感影像采集端(10)发送其所采集的建筑物的遥感图像数据的情况下,所述处理器(20)以建筑物的三维偏移特征的预设变化值为驱动事件来记录建筑物的与时间相关的偏移特征信息,并且
所述处理器(20)基于建筑物的偏移特征信息检测建筑物的安全等级;
其中,用于记录偏移特征信息的预设变化值是以随偏移特征信息的偏移量变大而缩小的方式来设定的,在建筑物的三维偏移特征每次发生偏移时,偏移分析模块(30)以缩小三维偏移特征的预设变化值的方式更新所述预设变化值及其对应的时间周期,
所述处理器(20)至少包括偏移分析模块(30),所述偏移分析模块(30)接收由所述遥感影像采集端(10)发送的遥感影像数据并以建筑物的三维偏移特征发生预设变化值的时间为变化时间周期来记录建筑物的偏移特征信息,
所述偏移分析模块(30)包括数据处理模块(31)和图像处理模块(32),所述数据处理模块(31)用于对轮廓提取模块(70)发送的轮廓信息进行偏移计算,所述图像处理模块(32)用于根据由轮廓提取模块(70)发送的建筑物的轮廓信息及图像模板处理并形成偏移图像,
所述图像处理模块(32)响应于数据处理模块(31)发送的偏移数据,在偏移图像中,对发生偏移的建筑物的部位的图像进行高清晰显示,对于未发生偏移的建筑物的部位的图像进行虚化显示,使得显示终端(50)的监测人员能够对于建筑物的偏移部位进行针对性的监测,
响应于显示终端(50)发送的与偏移图像相关的指定范围的请求信息,所述图像处理模块(32)将处于指定范围内的偏移图像数据发送至显示终端(50),使得指定范围内的偏移图像形成高清晰图像。
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CN115359424B (zh) * | 2022-08-18 | 2023-04-07 | 中国人民公安大学 | 基于遥感图像的安全监控方法、装置、设备及存储介质 |
CN116753848B (zh) * | 2023-08-11 | 2023-12-01 | 济南市勘察测绘研究院 | 一种建筑物位移监测方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109544579A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-03-29 | 上海理工大学 | 一种利用无人机进行灾后损毁建筑物评估的方法 |
CN113129280A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-16 | 中国人民解放军63660部队 | 一种基于建筑物轮廓特征的目标落点测量方法 |
CN113422423A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-09-21 | 绵阳天仪空间科技有限公司 | 一种卫星蓄电池系统 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9323250B2 (en) * | 2011-01-28 | 2016-04-26 | Intouch Technologies, Inc. | Time-dependent navigation of telepresence robots |
US10740965B2 (en) * | 2018-06-01 | 2020-08-11 | Trx Systems, Inc. | Mapping complex building models |
US11287267B2 (en) * | 2019-03-13 | 2022-03-29 | Here Global B.V. | Maplets for maintaining and updating a self-healing high definition map |
CN112986948B (zh) * | 2021-04-20 | 2021-08-13 | 北京东方至远科技股份有限公司 | 基于InSAR技术的建筑形变监测方法和装置 |
CN113675934A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-19 | 绵阳天仪空间科技有限公司 | 一种模块化卫星电源系统 |
CN114548721A (zh) * | 2022-02-14 | 2022-05-27 | 宋乃硕 | 一种建筑施工安全数据指标处理系统 |
-
2022
- 2022-06-27 CN CN202210732188.3A patent/CN114821345B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109544579A (zh) * | 2018-11-01 | 2019-03-29 | 上海理工大学 | 一种利用无人机进行灾后损毁建筑物评估的方法 |
CN113129280A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-16 | 中国人民解放军63660部队 | 一种基于建筑物轮廓特征的目标落点测量方法 |
CN113422423A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-09-21 | 绵阳天仪空间科技有限公司 | 一种卫星蓄电池系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
于涵等.基于Voronoi图无人机影像快速拼接方法研究.《地理空间信息》.2016,(第04期), * |
罗学刚.面向灾害应急响应的无人机影像快速处理技术研究.《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2016,(第04期),I138-71. * |
郭一江.基于无人机遥感影像的建筑物轮廓目标检测系统设计.《计算机测量与控制》.2020,第28卷(第12期),32-36. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114821345A (zh) | 2022-07-29 |
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