CN115615344A - 一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115615344A CN115615344A CN202211552815.1A CN202211552815A CN115615344A CN 115615344 A CN115615344 A CN 115615344A CN 202211552815 A CN202211552815 A CN 202211552815A CN 115615344 A CN115615344 A CN 115615344A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- point
- point cloud
- current frame
- deformation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质。其中的方法包括:接收无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由激光雷达在初始阶段采集得到;对所述点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。本发明实施例可以提高形变监测结果的时效性。
Description
技术领域
本发明涉及地质灾害监测领域,尤其涉及一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
山体滑坡是很常见的地质灾害之一,具有预防难、救援难、危害大、治理难度大等特点。现在的山体由于环境破坏和过度开采,一旦遭遇极端恶劣天气,很容易出现山体滑坡灾害,给人们的生命财产安全带来很大的威胁,所以针对坡体的监测技术一直以来都受到人们的重视。随着信息技术的不断发展,针对坡体的监测仪器和方式也在更新迭代和不断改进。
现有技术可以对坡体进行长期监测,但需要采集数据完毕后,再整体进行点云拼接,识别坡体的形态变化,无法对坡体进行实时的变形监测,影响监测结果的时效性。
发明内容
本发明实施例提供一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质,可以对待测地貌进行实时监测,提高了形变监测结果的时效性。
第一方面,本发明实施例公开了一种地表形变监测方法,应用于地表形变监测系统中的远程处理平台,所述地表形变监测系统用于对待测地貌进行监测,所述地表形变监测系统还包括激光雷达和无线通信模块;所述方法包括:
接收所述无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由所述激光雷达在初始阶段采集得到;
对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
可选地,所述将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之后,所述方法还包括:
根据每个点的形变值确定形变值大于预设阈值的目标点的数目;
若所述目标点的数目大于或等于第一数目,则确定所述待测地貌发生形变,并向所述激光雷达发送第一控制指令,所述第一控制指令用于触发所述激光雷达将工作模式调整为目标工作模式;
若所述目标点的数目小于第一数目,则将所述目标点作为形变点并显示。
可选地,所述将工作模式调整为目标工作模式,包括以下至少一项:
将实时数据传输频率调整为目标传输频率;
将点频调整为目标点频;
将水平点密度调整为目标密度;
将水平分辨率调整为目标分辨率。
可选地,所述方法还包括:
若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则生成警报信号,所述警报信号用于对所述待测地貌进行滑坡灾害预警。
可选地,所述地表形变监测系统还包括图像模块,所述图像模块用于拍摄所述待测地貌的地形图像;所述方法还包括:
若所述目标点的数目大于或等于第一数目,或者,若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则向所述图像模块发送第二控制指令,所述第二控制指令用于触发所述图像模块根据所述目标点的位置调整工作参数,以采集目标点处的目标图像;
其中,所述工作参数包括焦距和/或感光度。
可选地,所述方法还包括:
根据当前帧点云数据中每个点的形变值,确定预设周期内每个点的累积形变值;
根据每个点的累积形变值预测所述待测地貌的形变趋势。
可选地,将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之前,所述方法还包括:
将当前帧的上一帧点云数据作为初始点云数据;
对所述上一帧点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型。
第二方面,本发明实施例公开了一种面向地质灾害监测的数据质量评价系统地表形变监测装置,应用于地表形变监测系统中的远程处理平台,所述地表形变监测系统用于对待测地貌进行监测,所述地表形变监测系统还包括激光雷达和无线通信模块;所述装置包括:
第一接收模块,用于接收所述无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由所述激光雷达在初始阶段采集得到;
第一解算模块,用于对所述点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
第二接收模块,用于接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
第二解算模块,用于对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
数据比较模块,用于将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
结果生成模块,用于根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
第三方面,本发明实施例公开了一种电子设备,所述电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的地表形变监测方法。
第四方面,本发明实施例公开了一种机器可读介质,其上存储有指令,当所述指令由装置的一个或多个处理器执行时,使得装置执行如前述的地表形变监测方法。
本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例提供的地表形变监测方法,可以对激光雷达采集的当前帧点云数据进行实时分析,得到当前帧解算数据,并通过将当前帧计算数据与待测地貌的坡体表面初始模型进行比对,得到待测地貌的实时形变情况,也即本发明中的形变监测结果,提高了形变监测结果的时效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种地表形变监测方法实施例的步骤流程图;
图2是本发明的一种地表形变监测系统的结构示意图;
图3是本发明的一种地表形变监测装置实施例的结构框图;
图4是本发明的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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,都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施,且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类,并不限定对象的个数,例如第一对象可以是一个,也可以是多个。此外,说明书以及权利要求中的术语“和/或”用于描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本发明实施例中术语“多个”是指两个或两个以上,其它量词与之类似。
参照图1,示出了本发明的一种地表形变监测方法实施例的步骤流程图,所述方法可以包括如下步骤:
步骤101、接收无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由激光雷达在初始阶段采集得到;
步骤102、对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
步骤103、接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
步骤104、对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
步骤105、将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
步骤106、根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
本发明实施例提供的地表形变监测方法,应用于地表形变监测系统中的远程处理平台。参照图2,示出了本发明实施例提供的一种地表形变监测系统的结构示意图。如图2所示,所述地表形变监测系统20包括激光雷达201、太阳能电池模块202、无线通信模块203和远程处理平台204。其中,激光雷达设置在雷达支架上,该雷达支架固定设置在目标位置处,使得待测地貌处于激光雷达的视场范围内。
作为一种示例,假设激光雷达的水平视场角为100°,垂直视场角为30°,待测地貌的坡体高度为H,雷达支架的目标位置与坡体之间的距离为D,则D满足以下条件:
D=H÷2÷tan(30°/2) (1)
激光雷达的扫描区域面积S可以表示为:
S=H×D×tan(100°/2)×2 (2)
在布设激光雷达时,可以基于上述公式(1)和(2),通过调整激光雷达的雷达支架的目标位置,使得待测地貌位于激光雷达的扫描区域面积内。
在本发明实施例提供的地表形变监测系统中,激光雷达201用于采集坡体的监测数据,也即点云数据。太阳能电池模块202用于给激光雷达201提供稳定的直流电。无线通信模块203分别与激光雷达201和远程处理平台204连接,用于将激光雷达采集的点云数据实时传送至远程处理平台。可以理解的是,本发明中的无线通信模块可以是4G模块或5G模块,示例性地,所述无线通信模块可以是网关设备、路由器、交换机、网桥、中继器等具备数据转送和路由的网络设备。
本发明中的远程处理平台可以是云平台、具有数据处理能力的终端设备或服务器。示例地,远程处理平台可以是用户设备(User Equipment,UE)、移动设备、用户终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等终端设备,也可以是服务器,所述服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、云通信、网络服务、中间件服务、内容分发网络(ContentDelivery Network,CDN),以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
在本发明实施例中,可以将激光雷达的数据采集过程分为两个阶段:初始阶段和工作阶段。初始阶段采集的数据用于作为参考数据,以对比分析待测地貌的后续形变情况;工作阶段采集的数据用于作为实验数据,以确定待测地貌的实时形变情况。在初始阶段,激光雷达采集待测地貌的初始点云数据,并将采集的初始点云数据发送给无线通信模块,由无线通信模块将初始点云数据转发给远程处理平台。可以理解的是,激光雷达采集的点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合,扫描资料以点的形式记录,每一个点包含有的三维坐标信息,还包含反射强度信息、回波次数信息等。所述初始点云数据为待测地貌中各个采样点的三维坐标信息、反射强度信息、回波次数信息等集合。
远程处理平台接收到无线通信模块传送的初始点云数据之后,对所述初始点云数据进行点云节点,得到待测地貌的坡体表面初始模型。需要说明的是,所述坡体表面初始模型用于反映待测地貌的坡体初始状态。作为一种示例,所述坡体表面初始模型可以为数字高程模型(DEM),用于描述待测地貌包括高程在内的各种地貌因子,如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布。可选地,所述对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型,包括:对所述初始点云数据进行自动化预处理和地面滤波,并结合人工编辑对所述初始点云数进行精分类,保留地面点,剩余的地面点通过构建不规则三角网(TIN)等模型进行栅格化,得到所述待测地貌的数字高程模型。或者,作为另一种示例,所述坡体表面初始模型可以为三维模型,所述对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型,包括:对所述初始点云数据进行三维建模,得到所述待测地貌的三维模型。
可选地,将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之前,所述方法还包括:将当前帧的上一帧点云数据作为初始点云数据;对所述上一帧点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型。在本发明实施例中,也可以将当前帧的上一帧点云数据作为初始点云数据并构建坡体表面初始模型,从而分析待测地貌在任意时间点的形变情况。
在工作阶段,激光雷达采集待测地貌的实时点云数据,并将采集的每一帧点云数据实时发送至无线通信模块,由无线通信模块转发给远程数据平台。
远程处理平台对接收到的每一帧点云数据进行实时的分析处理。具体地,远程处理平台对接收的当前帧点云数据进行点云解算,得到当前帧解算数据。可以理解的是,所述当前帧解算数据用于反映待测地貌的当前坡体状态。所述当前帧解算数据的数据形式可以与所述坡体表面初始模型的数据形式相同,例如,所述当前帧解算数据可以是数字高程模型、三维模型等等。
接下来,远程处理平台将当前帧解算数据中各个点的第一数据与坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值。示例性地,远程处理平台可以按照三维坐标,对每个点在当前帧解算数据中的第一数据,以及在坡体表面初始模型中的第二数据进行比较。作为一种示例,可以直接计算各个点的第一数据与第二数据的差值,得到每个点的形变值。
最后,根据每个点的形变值就可以生成待测地貌的形变监测结果。所述形变监测结果可以是所有点的形变值组成的集合,也可以是一组用于表示待测地貌的形变情况的三维数据,等等。作为一种示例,可以预先设定形变值与颜色之间的对应关系,为每个形变值区间匹配对应的颜色,然后根据每个点的形变值为当前帧解算数据赋色,得到形变监测结果并显示。
本发明实施例提供的地表形变监测方法,可以对激光雷达采集的点云数据进行实时分析,得到当前帧解算数据,并通过将当前帧计算数据与待测地貌的坡体表面初始模型进行比对,得到待测地貌的实时形变情况,也即本发明中的形变监测结果,提高了形变监测结果的时效性。
并且,本发明实施例提供的地表形变监测方法属于非接触式监测,监测人员可以通过图2所示的地表形变监测系统实现对待测地貌的远程监测,可以对多种地质灾害进行监测,保证了地表形变监测的安全性。
可选地,步骤105所述将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之后,所述方法还包括:
步骤S11、根据每个点的形变值确定形变值大于预设阈值的目标点的数目;
步骤S12、若所述目标点的数目大于或等于第一数目,则确定所述待测地貌发生形变,并向所述激光雷达发送第一控制指令,所述第一控制指令用于触发所述激光雷达将工作模式调整为目标工作模式;
步骤S13、若所述目标点的数目小于第一数目,则将所述目标点作为形变点并显示。
其中,所述预设阈值和所述第一数目可以根据实际需求设置,本发明实施例对此不做具体限定。
在本发明实施例中,如果当前帧解算数据中存在形变值大于预设阈值的目标点,且目标点的数目大于或等于第一数目,则可以确定待测地貌发生形变,在这种情况下,远程处理平台可以向激光雷达发送第一控制指令,以触发激光雷达将工作模式调整为目标工作模式。可以理解的是,远程处理平台可以通过无线通信模块向激光雷达发送第一控制指令:远程处理平台将第一控制指令发送至无线通信模块,由无线通信模块向激光雷达转发第一控制指令。
可选地,所述将工作模式调整为目标工作模式,包括以下至少一项:
A1、将实时数据传输频率调整为目标传输频率;
A2、将点频调整为目标点频;
A3、将水平点密度调整为目标密度;
A4、将水平分辨率调整为目标分辨率。
可以理解的是,目标传输频率大于激光雷达当前的实时数据传输频率。将激光雷达的实时数据传输频率调整为目标传输频率,可以提升激光雷达的监测密度,以便获取待测地貌的更多形变数据,提高形变监测结果的精度。
同样地,目标点频大于激光雷达当前的点频,目标密度大于激光雷达当前的水平点密度,目标分辨率大于激光雷达当前的水平分辨率。其中,点频为激光雷达每秒发射激光点的数量,点频越大,激光雷达的水平点密度越高,采集的点云数据的清晰度越高。
本发明实施例可以在确定待测地貌发生形变的情况下,改变激光雷达的工作模式,具体包括提高激光雷达的实时数据传输效率、点频、水平点密度、水平分辨率等,能够采集到更精确的监测数据,有利于提升监测结果的准确度和监测精度。
可选地,所述方法还包括:若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则生成警报信号,所述警报信号用于对所述待测地貌进行滑坡灾害预警。
可以理解的是,所述第二数目可以根据实际需求进行设置。示例性地,所述第二数目可以大于或等于所述第一数目。
在本发明实施例中,如果当前帧解算数据中存在形变值大于预设阈值的目标点,且目标点的数目大于或等于第二数目,说明待测地貌存在发生滑坡灾害的可能,在这种情况下,远程处理平台可以生成警报信号,对待测地貌进行滑坡灾害预警,以提示相关人员做好灾害预防工作。所述警报信号可以是音频信号,例如通过喇叭、麦克风、蜂鸣器等发出具有警示作用的音频。所述警报信号也可以是文字信号,如短信、邮件等。所述警报信号还可以是光信号。或者,所述警报信号可以是声、光、电等形式的组合,如在鸣笛的同时警报指示灯常亮,或者,发送短信的同时语音播报短信内容,等等。
可选地,所述地表形变监测系统还包括图像模块,所述图像模块用于拍摄所述待测地貌的地形图像;所述方法还包括:若所述目标点的数目大于或等于第一数目,或者,若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则向所述图像模块发送第二控制指令,所述第二控制指令用于触发所述图像模块根据所述目标点的位置调整工作参数,以采集目标点处的目标图像。
其中,所述工作参数包括焦距和/或感光度。
在本发明实施例中,图2所示的地表形变监测系统中还可以包含图像模块,所述图像模块用于采集待测地貌的实时图像。可以理解的是,所述图像模块可以通过有线或无线的方式直接与远程处理平台相连,所述图像模块也可以与无线通信模块相连,通过无线通信模块实现与远程处理平台之间的数据交互。例如,远程处理平台通过无线通信模块向图像模块发送第二控制指令,图像模块通过无线通信模块向远程处理平台发送目标图像。
如果当前帧解算数据中存在形变值大于预设阈值的目标点,且目标点的数目大于或等于第一数目,或者目标点的数目大于或等于第二数目,则远程处理平台可以向图像模块发送第二控制指令,以触发图像模块调整焦距和/或感光度,采集目标点处的目标图像。图像模块可以将采集的目标图像发送至远程处理平台,由远程处理平台向用户展示,以便用户根据形变监测结果和目标图像,综合分析待测地貌的灾害情况。
可选地,所述方法还包括:
步骤S21、根据当前帧点云数据中每个点的形变值,确定预设周期内每个点的累积形变值;
步骤S22、根据每个点的累积形变值预测所述待测地貌的形变趋势。
在本发明实施例中,还可以对预设周期内各个点的形变值进行累积,得到每个点的累积形变值,从而根据每个点的累积形变值预测待测地貌的形变趋势,为后续的灾害预防工作提供决策依据。
综上,本发明实施例提供的地表形变监测方法,可以对激光雷达采集的当前帧点云数据进行实时分析,得到当前帧解算数据,并通过将当前帧计算数据与待测地貌的坡体表面初始模型进行比对,得到待测地貌的实时形变情况,也即本发明中的形变监测结果,提高了形变监测结果的时效性。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图3,示出了本发明的一种地表形变监测装置实施例的结构框图,所诉装置应用于地表形变监测系统中的远程处理平台,所述地表形变监测系统用于对待测地貌进行监测,所述地表形变监测系统还包括激光雷达和无线通信模块;所述装置可以包括:
第一接收模块301,用于接收所述无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由所述激光雷达在初始阶段采集得到;
第一解算模块302,用于对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
第二接收模块303,用于接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
第二解算模块304,用于对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
数据比较模块305,用于将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
结果生成模块306,用于根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
可选地,所述装置还包括:
数目确定模块,用于根据每个点的形变值确定形变值大于预设阈值的目标点的数目;
第一指令发送模块,用于若所述目标点的数目大于或等于第一数目,则确定所述待测地貌发生形变,并向所述激光雷达发送第一控制指令,所述第一控制指令用于触发所述激光雷达将工作模式调整为目标工作模式;
显示模块,用于若所述目标点的数目小于第一数目,则将所述目标点作为形变点并显示。
可选地,所述将工作模式调整为目标工作模式,包括以下至少一项:
将实时数据传输频率调整为目标传输频率;
将点频调整为目标点频;
将水平点密度调整为目标密度;
将水平分辨率调整为目标分辨率。
可选地,所述装置还包括:
警报信号生成模块,用于若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则生成警报信号,所述警报信号用于对所述待测地貌进行滑坡灾害预警。
可选地,所述地表形变监测系统还包括图像模块,所述图像模块用于拍摄所述待测地貌的地形图像;所述装置还包括:
第二指令发送模块,用于若所述目标点的数目大于或等于第一数目,或者,若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则向所述图像模块发送第二控制指令,所述第二控制指令用于触发所述图像模块根据所述目标点的位置调整工作参数,以采集目标点处的目标图像;
其中,所述工作参数包括焦距和/或感光度。
可选地,所述装置还包括:
累积形变值确定模块,用于根据当前帧点云数据中每个点的形变值,确定预设周期内每个点的累积形变值;
形变趋势预测模块,用于根据每个点的累积形变值预测所述待测地貌的形变趋势。
可选地,所述装置还包括:
初始点云数据确定模块,用于将当前帧的上一帧点云数据作为初始点云数据;
第三解算模块,用于对所述上一帧点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型。
综上,本发明实施例提供的地表形变监测装置,可以对激光雷达采集的当前帧点云数据进行实时分析,得到当前帧解算数据,并通过将当前帧计算数据与待测地貌的坡体表面初始模型进行比对,得到待测地貌的实时形变情况,也即本发明中的形变监测结果,提高了形变监测结果的时效性。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
本发明实施例还提供了一种电子设备,参照图4,包括:处理器401、存储器402以及存储在所述存储器402上并可在所述处理器上运行的计算机程序4021,所述处理器401执行所述程序时实现前述实施例的地表形变监测方法。
本发明实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时,使得装置能够执行前文图1所对应实施例中地表形变监测方法的描述,因此,这里将不再进行赘述。另外,对采用相同方法的有益效果描述,也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机程序产品或者计算机程序实施例中未披露的技术细节,请参照本申请方法实施例的描述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,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。
以上对本发明所提供的一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种地表形变监测方法,其特征在于,应用于地表形变监测系统中的远程处理平台,所述地表形变监测系统用于对待测地貌进行监测,所述地表形变监测系统还包括激光雷达和无线通信模块;所述方法包括:
接收所述无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由所述激光雷达在初始阶段采集得到;
对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之后,所述方法还包括:
根据每个点的形变值确定形变值大于预设阈值的目标点的数目;
若所述目标点的数目大于或等于第一数目,则确定所述待测地貌发生形变,并向所述激光雷达发送第一控制指令,所述第一控制指令用于触发所述激光雷达将工作模式调整为目标工作模式;
若所述目标点的数目小于第一数目,则将所述目标点作为形变点并显示。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将工作模式调整为目标工作模式,包括以下至少一项:
将实时数据传输频率调整为目标传输频率;
将点频调整为目标点频;
将水平点密度调整为目标密度;
将水平分辨率调整为目标分辨率。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则生成警报信号,所述警报信号用于对所述待测地貌进行滑坡灾害预警。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述地表形变监测系统还包括图像模块,所述图像模块用于拍摄所述待测地貌的地形图像;所述方法还包括:
若所述目标点的数目大于或等于第一数目,或者,若所述目标点的数目大于或等于第二数目,则向所述图像模块发送第二控制指令,所述第二控制指令用于触发所述图像模块根据所述目标点的位置调整工作参数,以采集目标点处的目标图像;
其中,所述工作参数包括焦距和/或感光度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据当前帧点云数据中每个点的形变值,确定预设周期内每个点的累积形变值;
根据每个点的累积形变值预测所述待测地貌的形变趋势。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值之前,所述方法还包括:
将当前帧的上一帧点云数据作为初始点云数据;
对所述上一帧点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型。
8.一种地表形变监测装置,其特征在于,应用于地表形变监测系统中的远程处理平台,所述地表形变监测系统用于对待测地貌进行监测,所述地表形变监测系统还包括激光雷达和无线通信模块;所述装置包括:
第一接收模块,用于接收所述无线通信模块传送的初始点云数据,所述初始点云数据由所述激光雷达在初始阶段采集得到;
第一解算模块,用于对所述初始点云数据进行点云解算,得到所述待测地貌的坡体表面初始模型;
第二接收模块,用于接收所述无线通信模块传送的当前帧点云数据,所述当前帧点云数据由所述激光雷达在工作阶段实时采集得到;
第二解算模块,用于对所述当前帧点云数据进行点解算,得到当前帧解算数据;
数据比较模块,用于将所述当前帧解算数据中各个点的第一数据与所述坡体表面初始模型中对应点的第二数据进行比较,得到每个点的形变值;
结果生成模块,用于根据每个点的形变值生成所述待测地貌的形变监测结果。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的地表形变监测方法。
10.一种机器可读存储介质,其上存储有指令,当所述指令由装置的一个或多个处理器执行时,使得装置执行如权利要求1至7中任一项所述的地表形变监测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211552815.1A CN115615344B (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211552815.1A CN115615344B (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115615344A true CN115615344A (zh) | 2023-01-17 |
CN115615344B CN115615344B (zh) | 2023-03-17 |
Family
ID=84880480
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211552815.1A Active CN115615344B (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115615344B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116772729A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-09-19 | 中铁二十三局集团第一工程有限公司 | 基于激光雷达的桥梁预制构件外观尺寸检测方法 |
CN117367331A (zh) * | 2023-12-04 | 2024-01-09 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种矿区地表形变的雷达监测方法、装置以及电子设备 |
CN118243005A (zh) * | 2024-05-28 | 2024-06-25 | 山西诚达公路勘察设计有限公司 | 一种基于无人机的公路地貌变形监测系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09297014A (ja) * | 1996-05-08 | 1997-11-18 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | レーザレーダ三次元形状計測装置 |
CN105242279A (zh) * | 2015-07-30 | 2016-01-13 | 王植 | 一种基于激光雷达技术的滑坡体变化检测方法 |
CN109143257A (zh) * | 2018-07-11 | 2019-01-04 | 中国地质调查局西安地质调查中心 | 无人机机载雷达矿山开采土地变化监测系统及方法 |
CN112198511A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-01-08 | 广东省核工业地质局测绘院 | 一种基于星空地一体化地质灾害普查方法 |
CN113009505A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-06-22 | 武汉珞珈新空科技有限公司 | 机载激光雷达数据采集设备、系统及无人机飞行器 |
CN113723403A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-30 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种滑坡监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114485460A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-05-13 | 安徽农业大学 | 一种基于激光雷达的地表三维形貌测量系统及方法 |
-
2022
- 2022-12-06 CN CN202211552815.1A patent/CN115615344B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09297014A (ja) * | 1996-05-08 | 1997-11-18 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | レーザレーダ三次元形状計測装置 |
CN105242279A (zh) * | 2015-07-30 | 2016-01-13 | 王植 | 一种基于激光雷达技术的滑坡体变化检测方法 |
CN109143257A (zh) * | 2018-07-11 | 2019-01-04 | 中国地质调查局西安地质调查中心 | 无人机机载雷达矿山开采土地变化监测系统及方法 |
CN112198511A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-01-08 | 广东省核工业地质局测绘院 | 一种基于星空地一体化地质灾害普查方法 |
CN113009505A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-06-22 | 武汉珞珈新空科技有限公司 | 机载激光雷达数据采集设备、系统及无人机飞行器 |
CN113723403A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-30 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种滑坡监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114485460A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-05-13 | 安徽农业大学 | 一种基于激光雷达的地表三维形貌测量系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
杜磊等: "机载激光雷达技术在滑坡调查中的应用" * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116772729A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-09-19 | 中铁二十三局集团第一工程有限公司 | 基于激光雷达的桥梁预制构件外观尺寸检测方法 |
CN116772729B (zh) * | 2023-08-22 | 2024-01-09 | 中铁二十三局集团第一工程有限公司 | 基于激光雷达的桥梁预制构件外观尺寸检测方法 |
CN117367331A (zh) * | 2023-12-04 | 2024-01-09 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种矿区地表形变的雷达监测方法、装置以及电子设备 |
CN117367331B (zh) * | 2023-12-04 | 2024-03-12 | 山西阳光三极科技股份有限公司 | 一种矿区地表形变的雷达监测方法、装置以及电子设备 |
CN118243005A (zh) * | 2024-05-28 | 2024-06-25 | 山西诚达公路勘察设计有限公司 | 一种基于无人机的公路地貌变形监测系统 |
CN118243005B (zh) * | 2024-05-28 | 2024-07-23 | 山西诚达公路勘察设计有限公司 | 一种基于无人机的公路地貌变形监测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115615344B (zh) | 2023-03-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115615344B (zh) | 一种地表形变监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115597659B (zh) | 一种变电站智能安全管控方法 | |
US10349227B2 (en) | Personal safety system | |
US9885568B2 (en) | Determining camera height using distributions of object heights and object image heights | |
WO2019093993A1 (en) | Semantic state based sensor tracking and updating | |
CN111935644B (zh) | 一种基于融合信息的定位方法、装置及终端设备 | |
US20150181551A1 (en) | Location estimation method and system | |
US10200965B2 (en) | Analysis and monitoring of a positioning infrastructure | |
JP2009150817A (ja) | 早期地震情報処理システム | |
CN116738552B (zh) | 一种基于物联网的环境检测设备管理方法及系统 | |
KR101298069B1 (ko) | 자동 수위관측을 통한 재난 경보 장치 | |
JP2013034103A (ja) | 測位誤差を含む位置情報から対象エリアを特定するデータベースサーバ、システム、プログラム及び方法 | |
CN114463948A (zh) | 一种地质灾害监测预警方法及系统 | |
JPWO2019106850A1 (ja) | Sar画像解析システム、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
CN104039008B (zh) | 一种混合定位方法 | |
JP5769651B2 (ja) | 情報配信装置及び情報配信システム及びコンピュータプログラム及び情報配信方法 | |
KR102642540B1 (ko) | 스마트 시티 안전 서비스 제공 방법 및 이를 실행하는 서버 | |
US20200363460A1 (en) | Lightning estimation apparatus, system, and method | |
CN115808170A (zh) | 一种融合蓝牙与视频分析的室内实时定位方法 | |
CN116667531A (zh) | 一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置 | |
CN108470044A (zh) | 一种基于三维gis技术的输电线路管理系统 | |
Hooda | IoT and remote sensing | |
JP2020071794A (ja) | 異常自然現象検知システム、及び異常自然現象検知方法 | |
CN112348891A (zh) | 一种图像检测及定位方法、装置、存储介质及电子装置 | |
CN116692690A (zh) | 一种吊车防撞预警方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |