CN115079166A - 毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备 - Google Patents

毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备 Download PDF

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CN115079166A CN202210890685.6A CN202210890685A CN115079166A CN 115079166 A CN115079166 A CN 115079166A CN 202210890685 A CN202210890685 A CN 202210890685A CN 115079166 A CN115079166 A CN 115079166A
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Abstract

本申请公开了一种毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备，属于雷达检测技术领域，该方法首先通过雷达反射器的第一经纬数度数据和第二经纬度数据的变化判定是否具有灾害风险，当经纬度数据的变化值未超过预定阈值，则将经纬度数据作为坐标转换原点，对坐标系统进行转换，通过毫米波雷达测量雷达反射器得到的点云数据进一步判定监测区域是否具有灾害风险；通过采用两种监测数据对监测区域的灾害风险进行判定，能够为灾害预报提供更加准确的信息；该系统利用毫米波雷达与雷达反射器配合，能够在远端检测岩体、土壤等位移或变形，不但具有高精度，而且能同时解决连续、自动监测、三维坐标测定、实时测量等问题。

Description

毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备
技术领域
本申请属于雷达检测技术领域，具体涉及一种毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备。
背景技术
危岩体指一些岩体虽然还没有发生崩塌，但具备发生崩塌的主要条件，而且已出现崩塌前兆现象，由于斜坡高差大，一旦其失稳会导致斜坡下部基础设施及居民的生命财产安全。现有技术多采用内观测量法检测潜在的崩塌危险。所谓内观法是用岩土工程仪器和方法，测量岩土内部的温度、应力、应变、渗透、扬压力与收敛等等，它能较好地反映局部的状况及其变化，便于自动监测，但是不能直观反映出岩体整体的变形与移动。
发明内容
发明目的：本申请实施例提供一种毫米波雷达灾害监测方法，旨在解决现有技术无法直观反映出岩体整体的变形与移动的技术问题；本申请实施例的另一目的是提供一种毫米波雷达灾害监测系统；本申请实施例的第三个目的是提供一种电子设备；本申请实施例的第四个目的是提供一种存储介质。
技术方案：本申请实施例提供一种毫米波雷达灾害监测方法，包括：
获取设置于监测区域的雷达反射器的经纬度数据，所述经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，所述第一时刻和所述第二时刻之间间隔预定时间；
获取毫米波雷达在所述第一时刻和所述第二时刻测量所述雷达反射器所获得的点云数据；
当所述第一经纬度数据和所述第二经纬度数据的变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
当所述变化值未超过预定阈值，则将所述经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，所述第二坐标系统为所述第二时刻测得的所述点云数据对应的坐标系，所述第一坐标系统为所述第一时刻测得的所述点云数据对应的坐标系；
处理所述点云数据，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险。
在一些实施例中，所述监测区域设置至少三个所述雷达反射器。通过至少三个所述雷达反射器限定一个地表面，通过计算第一时刻和第二时刻毫米波雷达测试所获得点云数据，可以确定该地表面的差异，如果有差异则可判定为具有灾害风险，如果无差异则进行下一轮测试。
在一些实施例中，所述雷达反射器具有无线信号单元。
在一些实施例中，所述无线信号单元包括定位模块，所述定位模块生成所述经纬度数据。
在一些实施例中，所述定位模块为GPS模块。
在一些实施例中，所述经纬度数据包括用于区分所述雷达反射器的身份标志号。
在一些实施例中，所述坐标转换原点是指将所述第二经纬度数据转换到所述第一经纬度数据所在的第一坐标系统中。
在一些实施例中，所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标向量
Figure 906780DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 620659DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 134816DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 202130DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 750923DEST_PATH_IMAGE005
为所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标值；
所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标向量
Figure 104544DEST_PATH_IMAGE006
为：
Figure 43681DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 977002DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 442618DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 170403DEST_PATH_IMAGE010
为所述雷达反射器在所述第二坐标系统的坐标值；
所述第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量
Figure 596836DEST_PATH_IMAGE011
，表达式如下：
Figure 68269DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 388391DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 552657DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 466386DEST_PATH_IMAGE015
为所述第二坐标系统在所述第一坐标系统的坐标值。
在一些实施例中，所述第二坐标系统与所述第一坐标系统的旋转矩阵为：
Figure 741509DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 119401DEST_PATH_IMAGE017
为绕第一坐标系统的X轴旋转的预定角度，
Figure 251305DEST_PATH_IMAGE018
为绕第一坐标系统的Y轴旋 转的预定角度，
Figure 714648DEST_PATH_IMAGE019
为绕第一坐标系统的Z轴旋转的预定角度。
在一些实施例中，所述点云数据包括第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据为所述毫米波雷达在所述第一时刻测量所述雷达反射器得到，所述第二点云数据为所述毫米波雷达在所述第二时刻测量所述雷达反射器得到；
处理所述点云数据包括：对所述第一点云数据和所述第二点云数据去噪处理；利用不规则三角网模型，将所述第一点云数据转换成第一数字高程模型，将所述第二点云数据转换成第二数字高程模型。
在一些实施例中，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险包括：
将所述第二数字高程模型导入所述第一坐标系统中；
获得所述第一数字高程模型中所有的三角网格顶点坐标及顶点坐标延伸垂直轴方向与第二数字高程模型交点坐标的距离；
根据所述距离判定所述监测区域是否具有灾害风险。
在一些实施例中，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险还包括：
分析所述距离，其中大于平均距离量所构成的区域即所述监测区域中地形发生变化的区域。
在一些实施例中，当所述距离等于0，则所述监测区域的地表无变化；当所述距离大于0，所述监测区域的地表隆起；当所述距离小于0所述监测区域的地表塌陷。
在一些实施例中，所述距离的计算方法如下：
在不规则三角网所构成的数字高程模型中任意三角面的面方程式假设为AX+BY+CZ+D=0，所述三角面的三个顶点在第一坐标系统中的坐标分别为I(X 1,Y 1,Z 1)、J(X 2,Y 2,Z 2)、K(X 3,Y 3,Z 3)，所述面方程式中的系数A、B、C、D分别表示为：
Figure 465566DEST_PATH_IMAGE020
Figure 963543DEST_PATH_IMAGE021
Figure 469611DEST_PATH_IMAGE022
Figure 216987DEST_PATH_IMAGE023
其中，T为转置；
所述三角面上任意一点表示为：
Figure 833913DEST_PATH_IMAGE024
空间中点
Figure 855571DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 532540DEST_PATH_IMAGE026
组成的空间直线L的方程表示为：
Figure 767213DEST_PATH_IMAGE027
其中，t为直线方程中的参数，R是实数集，代表t是实数；
空间直线L平行于第一坐标系统的Z轴，将方程简化为：
Figure 594354DEST_PATH_IMAGE028
空间直线L上任意一点
Figure 801345DEST_PATH_IMAGE029
到空间直线与所述三角面的交点
Figure 711532DEST_PATH_IMAGE030
的距离为：
Figure 371183DEST_PATH_IMAGE031
Figure 267595DEST_PATH_IMAGE032
其中，G为所述距离。
相应的，本申请实施例提供的一种毫米波雷达灾害监测系统，包括获取模块、数据处理模块和判定模块；
所述获取模块用于获取设置于监测区域的雷达反射器的经纬度数据，所述经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，所述第一时刻和所述第二时刻间隔预定时间；所述获取模块还用于获取毫米波雷达在所述第一时刻和所述第二时刻测量的点云数据；
所述数据处理模块用于将所述第一经纬度数据和所述第二经纬度数据的变化值与预定阈值比较；
所述判定模块用于当所述变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
所述数据处理模块还用于当所述变化值未超过预定阈值时，将所述经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，所述第二坐标系统为所述第二时刻测得的所述点云数据对应的坐标系，所述第一坐标系统为所述第一时刻测得的所述点云数据对应的坐标系；
所述数据处理模块还用于处理所述点云数据；
所述判定模块还用于根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险。
相应的，本申请实施例提供的一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上执行时实现以上任一项所述的毫米波雷达灾害监测方法。
相应的，本申请实施例提供的一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时实现以上任一项所述的毫米波雷达灾害监测方法。
有益效果：与现有技术相比，本申请实施例提供的一种毫米波雷达灾害监测方法，首先通过雷达反射器的第一经纬数度数据和第二经纬度数据的变化判定是否具有灾害风险，当经纬度数据的变化值未超过预定阈值，则将经纬度数据作为坐标转换原点，对坐标系统进行转换，通过毫米波雷达测量雷达反射器得到的点云数据进一步判定监测区域是否具有灾害风险；通过采用两种监测数据对监测区域的灾害风险进行判定，能够为灾害预报提供更加准确的信息。
与现有技术相比，本申请实施例提供的一种毫米波雷达灾害监测系统，利用毫米波雷达与雷达反射器配合，能够在远端检测岩体、土壤等位移或变形，不但具有高精度，而且能同时解决连续、自动监测、三维坐标测定、实时测量等问题；并且，该系统可以通过雷达反射器的第一经纬数度数据和第二经纬度数据的变化判定是否具有灾害风险，当经纬度数据的变化值未超过预定阈值，则将经纬度数据作为坐标转换原点，对坐标系统进行转换，通过毫米波雷达测量雷达反射器得到的点云数据进一步判定监测区域是否具有灾害风险；通过采用两种监测数据对监测区域的灾害风险进行判定，能够为灾害预报提供更加准确的信息。
可以理解的是，与现有技术相比，本申请实施例提供的电子设备以及存储介质可以具有上述毫米波雷达灾害监测方法的所有技术特征以及有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的毫米波雷达灾害监测方法的流程图；
图2是该毫米波雷达灾害监测方法的空间坐标系转换示意图；
图3是本申请实施例提供的毫米波雷达灾害监测系统的结构示意图；
图4是本申请实施例中实施该毫米波雷达灾害监测方法的装置示意图；
附图标记：100-毫米波雷达；200-雷达反射器；210-无线信号单元；300-计算机；400-服务器；500-无线接入点。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参阅图1-图4，图1示出了本申请实施例提供的毫米波雷达灾害监测方法的流程图，图2示出了该毫米波雷达灾害监测方法的空间坐标系转换示意图，图3示出了本申请实施例提供的毫米波雷达灾害监测系统的结构示意图；图4示出了本申请实施例中实施该毫米波雷达灾害监测方法的装置示意图。
该毫米波雷达灾害监测方法的步骤包括：
首先，获取设置于监测区域的雷达反射器200（也称角反）的经纬度数据，该经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，第一时刻和第二时刻间隔预定时间，可以理解的是，第一时刻和第二时刻可以为具有预定时间间隔的任意两个时刻，间隔的预定时间根据实际需要进行设置；同时，获取毫米波雷达100在第一时刻和第二时刻测量雷达反射器200所获得的点云数据；
将第一经纬度数据和第二经纬度数据的变化值和预定阈值作比较，当该变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
当变化值未超过预定阈值，则将经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，第二坐标系统为毫米波雷达100在第二时刻测得的点云数据对应的坐标系，第一坐标系统为毫米波雷达100在第一时刻测得的点云数据对应的坐标系；
处理点云数据，根据第二时刻和第一时刻的数据差异判定监测区域是否具有灾害风险。
在一些实施例中，如图4所示，监测区域为山体，在待监测的山体上设置带无线信号单元210的雷达反射器200，无线信号单元210带有GPS模块，并且可以通过WLAN连接到无线接入点500，无线接入点500通过WLAN连接用户侧计算机300，毫米波雷达100也连接到计算机300，从而可以将测量所得的数据发送给计算机300，计算机300可通过网线连接到服务器400，将所测得的数据发送给服务器400或者通过服务器400设置的云服务获得计算结果。
一般地，为了更准确地对灾害进行监测，可至少布置三个雷达反射器200，具体可以将三个雷达反射器200布置在三角形区域的三个顶点位置，这种布置方式使得三个雷达反射器200作为三个顶点，能够限定出一个三角形的待监测地表面，能够更加准确的反映出山体的实际灾害风险。
优选的，可以将三个雷达反射器200按照等边三角形布置，进一步的，可以设置更多的雷达反射器200，这样能使精度更高。
毫米波雷达100向布置雷达反射器200的山体发送信号，获取雷达反射器200在第一时刻反射回来的第一反射信号，并通过WLAN获取每个雷达反射器200的无线信号单元210发送过来的第一时刻的第一经纬度数据。
然后在与第一时刻间隔预定时间的第二时刻，获取雷达反射器200的第二反射信号，并通过WLAN获取每个雷达反射器200的无线信号单元210发送过来的第二时刻的第二经纬度数据。
其中，第一反射信号和第二反射信号的点云数据、第一经纬度数据和第二经纬度数据均被传输至计算机300和服务器400，其中，第一经纬度数据和第二经纬度数据均包括用于区分各雷达反射器200的身份标志号（Identity document，简称ID），各雷达反射器200具有不同的ID，可通过ID对雷达反射器200进行区分。
然后，在计算机300和服务器400中，比对第一经纬度数据和第二经纬度数据的变化值是否超过预定阈值，如果是则判定为监测区域具有灾害风险，如果未超过预定阈值，则将该雷达反射器200对应的经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，即将经纬度数据没怎么变化的雷达反射器200坐标作为坐标转换的共同点，用于计算转换参数。
其中，坐标转换原点是指将第二经纬度数据转换到第一经纬度数据所在的第一坐标系统中。如图2所示，S点为毫米波雷达100的实际位置，P点为雷达反射器200的位置，O点为毫米波雷达100的基准位置，ρ值为S点到P点之间的斜距，α为S点和P点之间的垂直夹角，θ为水平夹角，坐标转换过程如下所示：
首先定义三个坐标向量：雷达反射器200在第二坐标系统的坐标向量
Figure 63513DEST_PATH_IMAGE006
、雷达反 射器200在第一坐标系统的坐标向量
Figure 144601DEST_PATH_IMAGE001
、第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量
Figure 291549DEST_PATH_IMAGE011
，表达式如下：
Figure 991652DEST_PATH_IMAGE007
Figure 173234DEST_PATH_IMAGE002
Figure 97328DEST_PATH_IMAGE012
其中，T为转置；
Figure 793889DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 94420DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 396088DEST_PATH_IMAGE005
为所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标值；
Figure 163187DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 347044DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 451266DEST_PATH_IMAGE033
为所述雷达反射器在所述第二坐标系统的坐标值；
Figure 13966DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 545441DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 951015DEST_PATH_IMAGE015
为所述第 二坐标系统在所述第一坐标系统的坐标值。
M为分别绕第一坐标系统X、Y、Z轴旋转预定角度的旋转矩阵，其中预定角度用（
Figure 858928DEST_PATH_IMAGE017
Figure 541713DEST_PATH_IMAGE018
Figure 244090DEST_PATH_IMAGE019
）表示，第二坐标系统与第一坐标系统的旋转矩阵M为：
Figure 340222DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 848563DEST_PATH_IMAGE017
为绕第一坐标系统的X轴旋转的预定角度，
Figure 448172DEST_PATH_IMAGE018
为绕第一坐标系统的Y轴旋 转的预定角度，
Figure 259133DEST_PATH_IMAGE019
为绕第一坐标系统的Z轴旋转的预定角度。
此外，将第一反射信号的第一点云数据和第二反射信号中的第二点云数据去噪处理后，利用不规则三角网(TIN，Triangulated Irregular Network)模型，将第一点云数据转换成第一数字高程模型(DEM，Digital Elevation Model)，将第二点云数据转换成第二数字高程模型，然后再将第二数字高程模型导入第一坐标系统中，通过计算获得第一数字高程模型中所有的三角网格顶点坐标及顶点坐标延伸垂直轴方向与第二数字高程模型交点坐标的距离，即单点变化量，根据距离判定监测区域是否具有灾害风险，并通过分析距离，其中大于平均距离量所构成的区域即地形发生变化的区域。
进一步说明其详细的计算方式如下：在不规则三角网所构成的数字高程模型中任意三角面的面方程式假设为AX+BY+CZ+D=0。然而，构成此三角面的三个顶点分别为I(X 1,Y 1,Z 1)、J(X 2,Y 2,Z 2)、K(X 3,Y 3,Z 3)，如此面方程式中的系数A、B、C、D可以分别表示为：
Figure 576982DEST_PATH_IMAGE020
Figure 826698DEST_PATH_IMAGE021
Figure 608709DEST_PATH_IMAGE022
Figure 652888DEST_PATH_IMAGE034
其中，T为转置；
三角面上任意一点表示为：
Figure 416224DEST_PATH_IMAGE024
空间中点
Figure 204052DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 43832DEST_PATH_IMAGE026
组成的空间直线L的方程表示为：
Figure 321229DEST_PATH_IMAGE027
其中，t为直线方程中的参数t，R是实数集，代表t是实数。
如果空间直线L平行于Z轴，则
Figure 348091DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 877293DEST_PATH_IMAGE036
空间直线方程可以简化为：
Figure 306000DEST_PATH_IMAGE028
空间直线L上任意一点
Figure 754299DEST_PATH_IMAGE029
到空间直线与上述三角面的交点
Figure 534036DEST_PATH_IMAGE030
的距离为：
Figure 601349DEST_PATH_IMAGE031
Figure 884563DEST_PATH_IMAGE032
其中，距离G反映了毫米波雷达100在第一时刻和第二时刻前后两次测试雷达反射 器200所获得的点云数据的差异，也就反映出至少三个雷达反射器200限定的地表区域之间 的前后差异，如果
Figure 972605DEST_PATH_IMAGE037
>0，表示该区域的地表隆起，
Figure 36376DEST_PATH_IMAGE037
=0表示该区域的地表无 变化，
Figure 969697DEST_PATH_IMAGE037
<0则表示该区域的地表塌陷。
进一步的，在一些实施例中，还可以通过拍摄监测区域的实时图像，将第一时刻拍摄的第一图像和第二时刻拍摄的第二图像作为参考，进行更进一步的比对分析，更能避免误判情形的发生。
其中，所获得的形变数据还可以发送给服务器备份与发布。
申请人发现，理想的变形监测系统要同时满足高的测量精度、自动化程度、可视化程度、可靠性和实时性，并能测定三维坐标等，还要满足安全监测的各项要求，特别是测量精度，越高越好，能够实时报警，早期发现异常变形及变形的规律，及时解决问题。
相应的，本申请实施例还公开了一种毫米波雷达灾害监测系统，如图3所示，该系统包括获取模块、数据处理模块和判定模块；
获取模块用于获取设置于监测区域的雷达反射器的经纬度数据，经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，第一时刻和第二时刻间隔预定时间；获取模块还用于获取毫米波雷达在第一时刻和第二时刻测量的点云数据；
数据处理模块用于将第一经纬度数据和第二经纬度数据的变化值与预定阈值比较；
判定模块用于当变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
数据处理模块还用于当变化值未超过预定阈值时，将经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，第二坐标系统以毫米波雷达的实际位置为原点，第一坐标系统以毫米波雷达的基准位置为原点；
数据处理模块还用于处理点云数据；
判定模块还用于根据第二时刻和第一时刻的数据差异判定监测区域是否具有灾害风险。
上述毫米波雷达灾害监测系统用于执行前述实施例提供的毫米波雷达灾害监测方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。该系统能够在远端检测岩体、土壤等位移或变形，不但具有高精度，而且能同时解决连续、自动监测、三维坐标测定、实时测量与等问题，为灾害预报提供准确的信息。
相应的，本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，PDA)、服务器等，该电子设备包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，计算机程序在处理器上执行时实现上述的毫米波雷达灾害监测方法。其中，存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(ElectricErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器用于读取并运行存储于存储器中的毫米波雷达灾害监测方法对应的计算机程序指令。其中，处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
此外，本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序在处理器上执行时实现上述的毫米波雷达灾害监测方法。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上对本申请实施例所提供的毫米波雷达灾害监测方法、系统和电子设备进行了详细介绍，并应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的技术方案及其核心思想；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例的技术方案的范围。

Claims (14)

1.一种毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，包括：
获取设置于监测区域的雷达反射器的经纬度数据，所述经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，所述第一时刻和所述第二时刻之间间隔预定时间；
获取毫米波雷达在所述第一时刻和所述第二时刻测量所述雷达反射器所获得的点云数据；
当所述第一经纬度数据和所述第二经纬度数据的变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
当所述变化值未超过预定阈值，则将所述经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，所述第二坐标系统为所述第二时刻测得的所述点云数据对应的坐标系，所述第一坐标系统为所述第一时刻测得的所述点云数据对应的坐标系；
处理所述点云数据，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险。
2.根据权利要求1所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述监测区域设置至少三个所述雷达反射器。
3.根据权利要求2所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述经纬度数据包括用于区分各所述雷达反射器的身份标志号。
4.根据权利要求1所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述坐标转换原点是指将所述第二经纬度数据转换到所述第一经纬度数据所在的第一坐标系统中。
5.根据权利要求1所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述雷达反射器在所 述第一坐标系统的坐标向量
Figure DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标值；
所述雷达反射器在所述第一坐标系统的坐标向量
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为所述雷达反射器在所述第二坐标系统的坐标值；
所述第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为所述第二坐标系统在所述第一坐标系统的坐标值。
6.根据权利要求1所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述第二坐标系统与所述第一坐标系统的旋转矩阵为：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为绕第一坐标系统的X轴旋转的预定角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为绕第一坐标系统的Y轴旋转的 预定角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为绕第一坐标系统的Z轴旋转的预定角度。
7.根据权利要求1所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述点云数据包括第一点云数据和第二点云数据，所述第一点云数据为所述毫米波雷达在所述第一时刻测量所述雷达反射器得到，所述第二点云数据为所述毫米波雷达在所述第二时刻测量所述雷达反射器得到；
处理所述点云数据包括：对所述第一点云数据和所述第二点云数据去噪处理；利用不规则三角网模型，将所述第一点云数据转换成第一数字高程模型，将所述第二点云数据转换成第二数字高程模型。
8.根据权利要求7所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险包括：
将所述第二数字高程模型导入所述第一坐标系统中；
获得所述第一数字高程模型中所有的三角网格顶点坐标及顶点坐标延伸垂直轴方向与第二数字高程模型交点坐标的距离；
根据所述距离判定所述监测区域是否具有灾害风险。
9.根据权利要求8所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险还包括：
分析所述距离，其中大于平均距离量所构成的区域即所述监测区域中地形发生变化的区域。
10.根据权利要求8或9所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，当所述距离等于0，则所述监测区域的地表无变化；当所述距离大于0，所述监测区域的地表隆起；当所述距离小于0所述监测区域的地表塌陷。
11.根据权利要求10所述的毫米波雷达灾害监测方法，其特征在于，所述距离的计算方法如下：
在不规则三角网所构成的数字高程模型中任意三角面的面方程式假设为AX+BY+CZ+D=0，所述三角面的三个顶点在第一坐标系统中的坐标分别为I(X 1,Y 1,Z 1)、J(X 2,Y 2,Z 2)、K(X 3,Y 3,Z 3)，所述面方程式中的系数A、B、C、D分别表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
Figure DEST_PATH_IMAGE021
Figure DEST_PATH_IMAGE022
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中，T为转置；
所述三角面上任意一点表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
空间中点
Figure DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure DEST_PATH_IMAGE026
组成的空间直线L的方程表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
其中，t为直线方程中的参数，R是实数集，代表t是实数；
空间直线L平行于第一坐标系统的Z轴，将方程简化为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
空间直线L上任意一点
Figure DEST_PATH_IMAGE029
到空间直线与所述三角面的交点
Figure DEST_PATH_IMAGE030
的距离为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
Figure DEST_PATH_IMAGE032
其中，G为所述距离。
12.一种毫米波雷达灾害监测系统，其特征在于，包括获取模块、数据处理模块和判定模块；
所述获取模块用于获取设置于监测区域的雷达反射器的经纬度数据，所述经纬度数据包括在第一时刻的第一经纬度数据和在第二时刻的第二经纬度数据，所述第一时刻和所述第二时刻间隔预定时间；所述获取模块还用于获取毫米波雷达在所述第一时刻和所述第二时刻测量的点云数据；
所述数据处理模块用于将所述第一经纬度数据和所述第二经纬度数据的变化值与预定阈值比较；
所述判定模块用于当所述变化值超过预定阈值，判定监测区域具有灾害风险；
所述数据处理模块还用于当所述变化值未超过预定阈值时，将所述经纬度数据作为坐标转换原点，将第二坐标系统转换为第一坐标系统的坐标向量，其中，所述第二坐标系统为所述第二时刻测得的所述点云数据对应的坐标系，所述第一坐标系统为所述第一时刻测得的所述点云数据对应的坐标系；
所述数据处理模块还用于处理所述点云数据；
所述判定模块还用于根据所述第二时刻和所述第一时刻的数据差异判定所述监测区域是否具有灾害风险。
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上执行时实现权利要求1-11任一项所述的毫米波雷达灾害监测方法。
14.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时实现权利要求1-11任一项所述的毫米波雷达灾害监测方法。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09189762A (ja) * 1996-01-08 1997-07-22 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置を用いた地表変動観測方法並びにこの方法に用いる合成開口レーダ装置及びトランスポンダ
CN111522005A (zh) * 2020-06-05 2020-08-11 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种形变监测与地形重构方法
GB202012738D0 (en) * 2019-08-15 2020-09-30 China Institute Of Water Resources And Res System and method for monitoring deformation of dam slope
WO2021013680A2 (de) * 2019-07-19 2021-01-28 Geopraevent Ag Radargerät
CN112711033A (zh) * 2020-12-09 2021-04-27 中科视语(北京)科技有限公司 边坡安全监测预警装置和预警方法
CN113417699A (zh) * 2021-08-23 2021-09-21 辽宁工程技术大学 一种煤矿复合灾害分布式光纤动态监测系统及使用方法
CN114663501A (zh) * 2022-05-17 2022-06-24 深圳市华世智能科技有限公司 基于特征码图像位姿检测的地质灾害预警方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09189762A (ja) * 1996-01-08 1997-07-22 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置を用いた地表変動観測方法並びにこの方法に用いる合成開口レーダ装置及びトランスポンダ
WO2021013680A2 (de) * 2019-07-19 2021-01-28 Geopraevent Ag Radargerät
GB202012738D0 (en) * 2019-08-15 2020-09-30 China Institute Of Water Resources And Res System and method for monitoring deformation of dam slope
CN111522005A (zh) * 2020-06-05 2020-08-11 中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司 一种形变监测与地形重构方法
CN112711033A (zh) * 2020-12-09 2021-04-27 中科视语(北京)科技有限公司 边坡安全监测预警装置和预警方法
CN113417699A (zh) * 2021-08-23 2021-09-21 辽宁工程技术大学 一种煤矿复合灾害分布式光纤动态监测系统及使用方法
CN114663501A (zh) * 2022-05-17 2022-06-24 深圳市华世智能科技有限公司 基于特征码图像位姿检测的地质灾害预警方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周世峰: "微变监测雷达形变信息提取与预警方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

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