CN117078627A - 一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法及系统 - Google Patents

一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其包括以下步骤：通过三维立体数据网获取多源遥感数据、无人机数据、地面监测数据和遥感影像；基于无人机数据、淤地坝坝体数据库，将遥感影像通过R‑CNN算法和Fast R‑CNN算法进行识别，获取存在缺陷的淤地坝及缺陷类型、缺陷数据和位置数据；按照缺陷类型对被标记的淤地坝进行分类统计；根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模；将缺陷数据输入至淤地坝坝体安全性态评价模块进行模拟；根据模拟数据和三维模型，完成评价。本发明通过上述两个算法对遥感影像进行处理，实现对淤地坝群进行全天候、高精度、大范围监测；通过水利模型和三维模型，提高评价准确率。

Description

一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法及系统
技术领域
本发明涉及坝体监测和安全评价技术领域，具体涉及一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法及系统。
背景技术
淤地坝作为黄土高原地区重要的水利工程之一，截止2019年11月我国黄土高原地区共有淤地坝58776座，研究显示淤地坝在调洪拦淤、淤地造田、水土流失治理及改善生态环境等方面发挥了极其重要的作用，但由于多数淤地坝始建于上世纪90年代初至本世纪初，故存一些在设计、施工方面的缺陷，且经过长时间的运行其自身也遭受了不同程度的破坏，致使其无法及时有效的发挥其效益最大化。同时，在近些年受气候变暖、厄尔尼诺和拉尼娜等因素的影像，持续时间长、短时降雨量大的极端降雨现场出现频率与日俱增，给淤地坝的安全运行及下游人民的生命财产安全造成了巨大威胁。
然而，截止目前传统的淤地坝坝体缺陷监测及评价方法多以人工现场监测和评价为主，存在对淤地坝坝体缺陷的监测范围小且精度低、评价准确度低等问题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法及系统解决了现有技术中监测范围小且精度低、评价准确度低的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供了一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其包括以下步骤：
S1、通过三维立体数据网获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；对长时间序列多源遥感数据进行处理，得到GF-2高分辨率遥感影像；
S2、基于多源无人机数据、淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集，将GF-2高分辨率遥感影像输入至淤地坝坝体缺陷识别与监测模块，通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
S3、按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；
S4、根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
S5、根据淤地坝坝体安全评价标准，将上述缺陷数据输入至淤地坝坝体安全性态评价模块进行模拟，得到对应的模拟数据；
S6、根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价，完成评价。
进一步地，步骤S1采用辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合对长时间序列多源遥感数据进行处理。
进一步地，步骤S2的识别过程为：采用RPN区域候选网络对GF-2高分辨率遥感影像进行处理，得到一组原始目标并作为淤地坝候选目标；采用STN空间变换网络对淤地坝候选目标进行调整，得到调整后的淤地坝候选目标；将调整后的淤地坝候选目标输入至CNN卷积神经网络和SVM分类器进行特征提取，得到存在缺陷的淤地坝，其对应公式为：
其中，i表示目标区域索引，{Pi}表示分类层输出，{ti}表示边界框回归层输出，L({Pi},{ti})表示预测目标损失函数，Ncls表示分类层归一化参数，Nreg表示修正层归一化参数，pi表示目标区域i为前景目标的预测概率，表示真实目标区域标签，λ表示平衡系数，表示分类置信度与真实类别误差，/>表示真实目标区与预测候选区间平移缩放参数误差，ti表示候选区域4个参数坐标向量，/>表示真实目标区域坐标向量。
进一步地，步骤S5的淤地坝坝体安全评价标准为：
若淤地坝坝体发生滑坡或漫顶缺陷，则根据滑坡对坝体完整性的损害程度分为“红”、“橙”和“蓝”三个等级；其中，“红”表明该淤地坝无法正常运行，“橙”表明该淤地坝在现场监测条件下低负荷运行，“蓝”表明该淤地坝可在短时内中低负荷运行；
若淤地坝坝体发生洞穿或溃决缺陷，则判定该淤地坝标记为无运行能力坝，无任何应急抗洪能力。
提供了一种系统，其包括三维立体数据网、淤地坝坝体数据库、淤地坝坝体缺陷识别模块、淤地坝坝体缺陷监测模块和淤地坝坝体安全性态评价模块；
三维立体数据网，用于获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；
淤地坝坝体数据库，用于构建淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集；
淤地坝坝体缺陷识别模块，用于将GF-2高分辨率遥感影像通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
淤地坝坝体缺陷监测模块，用于按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
淤地坝坝体安全性态评价模块，用于根据淤地坝坝体安全评价标准，对缺陷数据输入进行模拟，得到模拟数据；根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价。
进一步地，三维立体数据网包括卫星、多功能无人机及地面监测数据。
进一步地，淤地坝坝体缺陷特征数据集包括变形、位移、塌陷、洞穿、垮塌和滑坡坝体缺陷样本数据集。
进一步地，淤地坝坝体安全性态评价模块包括水利模型；水利模型为淤地坝缺陷分析模型、淤地坝溃决洪水分析模型或洪水演进模型。
本发明的有益效果为：本发明通过R-CNN算法和Fast R-CNN算法对GF-2高分辨率遥感影像进行处理，可实现对淤地坝群进行全天候、高精度、大范围监测；通过水利模型以及长时间序列高分辨率遥感数据、多源无人机数据和地面监测数据建立的三维模型协同综合分析，提高对淤地坝的评价准确率。
附图说明
图1为本发明的具体流程图；
图2为本发明的结构图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法包括以下步骤：
S1、通过三维立体数据网获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；对长时间序列多源遥感数据进行处理，得到GF-2高分辨率遥感影像；
S2、基于多源无人机数据、淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集，将GF-2高分辨率遥感影像输入至淤地坝坝体缺陷识别与监测模块，通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
S3、按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；
S4、根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
S5、根据淤地坝坝体安全评价标准，将上述缺陷数据输入至淤地坝坝体安全性态评价模块进行模拟，得到对应的模拟数据；
S6、根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价，完成评价。
步骤S1采用辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合对长时间序列多源遥感数据进行处理。
步骤S2的识别过程为：采用RPN区域候选网络对GF-2高分辨率遥感影像进行处理，得到一组原始目标并作为淤地坝候选目标；采用STN空间变换网络对淤地坝候选目标进行调整，得到调整后的淤地坝候选目标；将调整后的淤地坝候选目标输入至CNN卷积神经网络和SVM分类器进行特征提取，得到存在缺陷的淤地坝，其对应公式为：
其中，i表示目标区域索引，{Pi}表示分类层输出，{ti}表示边界框回归层输出，L({Pi},{ti})表示预测目标损失函数，Ncls表示分类层归一化参数，Nreg表示修正层归一化参数，pi表示目标区域i为前景目标的预测概率，表示真实目标区域标签，λ表示平衡系数，表示分类置信度与真实类别误差，/>表示真实目标区与预测候选区间平移缩放参数误差，ti表示候选区域4个参数坐标向量，/>表示真实目标区域坐标向量。
步骤S5的淤地坝坝体安全评价标准为：
若淤地坝坝体发生滑坡或漫顶缺陷，则根据滑坡对坝体完整性的损害程度分为“红”、“橙”和“蓝”三个等级；其中，“红”表明该淤地坝无法正常运行，“橙”表明该淤地坝在现场监测条件下低负荷运行，“蓝”表明该淤地坝可在短时内中低负荷运行；
若淤地坝坝体发生洞穿或溃决缺陷，则判定该淤地坝标记为无运行能力坝，无任何应急抗洪能力。
一种系统包括三维立体数据网、淤地坝坝体数据库、淤地坝坝体缺陷识别模块、淤地坝坝体缺陷监测模块和淤地坝坝体安全性态评价模块；
三维立体数据网，用于获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；
淤地坝坝体数据库，用于构建淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集；
淤地坝坝体缺陷识别模块，用于将GF-2高分辨率遥感影像通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
淤地坝坝体缺陷监测模块，用于按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
淤地坝坝体安全性态评价模块，用于根据淤地坝坝体安全评价标准，对缺陷数据输入进行模拟，得到模拟数据；根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价。
三维立体数据网包括卫星、多功能无人机及地面监测数据。
淤地坝坝体缺陷特征数据集包括变形、位移、塌陷、洞穿、垮塌和滑坡坝体缺陷样本数据集。
淤地坝坝体安全性态评价模块包括水利模型；水利模型为淤地坝缺陷分析模型、淤地坝溃决洪水分析模型或洪水演进模型。
在本发明的一个实施例中，淤地坝坝体安全评价标准是组织相关专家或技术人员，对缺陷淤地坝坝体高分辨率图像进行分析研究，就起防洪拦蓄安全性进行安全评价，并对淤地坝按不同预警等级进行划分。3D模型是通过运用高分辨率遥感影像建立研究区3D可视化交互模型，使用户更加直观便捷的了解研究区地形地貌特征，以及运用无人机航测技术获取重点淤地坝实时图像数据，并建立各重点淤地坝的3D可视化模型，便于用户更好更快的了解重点淤地坝的坝体情况。同时，为了方便相关责任人及时了解管辖区内淤地坝和缺陷淤地坝分布及其他情况，系统将存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据与3D可视化模型进行同步展现。
如图2所示，基于Django、Unity3D、WebGL、Three.js和Vue搭建系统，其包括PC端、移动端和坝体缺陷报警发送模块，PC端包括Windows、Mac和Linx操作系统，移动端包括ipad和手机，坝体缺陷报警发送模块包括短信和邮件；其中，Django为Web运用框架，Unity3D为3D图形开发引擎，WebGL为3D绘图协议，Three.js为WebCL引擎，Vue为JavaScript框架。在得到评价结果后，充分运用系统的跨平台数据同步应用功能，将预警预报信息通过短信、邮件和系统通讯体系发送至各淤地坝现场管理人员及下游老百姓，确保淤地坝预警通知发布不漏一职、不漏一人，保证淤地坝及下游人民群众的安全，并实现淤地坝多数据监测集成化、信息化和智慧化，更加方便相关管理人员的管理工作。
综上所述，本发明通过R-CNN算法和Fast R-CNN算法对GF-2高分辨率遥感影像进行处理，可实现对淤地坝群进行全天候、高精度、大范围监测；通过水利模型以及长时间序列高分辨率遥感数据、多源无人机数据和地面监测数据建立的三维模型协同综合分析，提高对淤地坝的评价准确率。

Claims (8)

1.一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、通过三维立体数据网获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；对长时间序列多源遥感数据进行处理，得到GF-2高分辨率遥感影像；
S2、基于多源无人机数据、淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集，将GF-2高分辨率遥感影像输入至淤地坝坝体缺陷识别与监测模块，通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
S3、按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；
S4、根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
S5、根据淤地坝坝体安全评价标准，将上述缺陷数据输入至淤地坝坝体安全性态评价模块进行模拟，得到对应的模拟数据；
S6、根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价，完成评价。
2.根据权利要求1所述的淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其特征在于：所述步骤S1采用辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合对长时间序列多源遥感数据进行处理。
3.根据权利要求1所述的淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其特征在于：所述步骤S2的识别过程为：采用RPN区域候选网络对GF-2高分辨率遥感影像进行处理，得到一组原始目标并作为淤地坝候选目标；采用STN空间变换网络对淤地坝候选目标进行调整，得到调整后的淤地坝候选目标；将调整后的淤地坝候选目标输入至CNN卷积神经网络和SVM分类器进行特征提取，得到存在缺陷的淤地坝，其对应公式为：
其中，i表示目标区域索引，{Pi}表示分类层输出，{ti}表示边界框回归层输出，L({Pi},{ti})表示预测目标损失函数，Ncls表示分类层归一化参数，Nreg表示修正层归一化参数，pi表示目标区域i为前景目标的预测概率，表示真实目标区域标签，λ表示平衡系数，表示分类置信度与真实类别误差，/>表示真实目标区与预测候选区间平移缩放参数误差，ti表示候选区域4个参数坐标向量，/>表示真实目标区域坐标向量。
4.根据权利要求1所述的淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法，其特征在于：所述步骤S5的淤地坝坝体安全评价标准为：
若淤地坝坝体发生滑坡或漫顶缺陷，则根据滑坡对坝体完整性的损害程度分为“红”、“橙”和“蓝”三个等级；其中，“红”表明该淤地坝无法正常运行，“橙”表明该淤地坝在现场监测条件下低负荷运行，“蓝”表明该淤地坝可在短时内中低负荷运行；
若淤地坝坝体发生洞穿或溃决缺陷，则判定该淤地坝标记为无运行能力坝，无任何应急抗洪能力。
5.一种基于权利要求1至4任一所述的一种淤地坝坝体缺陷监测及安全评价方法的系统，其特征在于：包括三维立体数据网、淤地坝坝体数据库、淤地坝坝体缺陷识别模块、淤地坝坝体缺陷监测模块和淤地坝坝体安全性态评价模块；
所述三维立体数据网，用于获取长时间序列多源遥感数据、多源无人机数据以及地面监测数据；
所述淤地坝坝体数据库，用于构建淤地坝坝体特征数据集和淤地坝坝体缺陷特征数据集；
所述淤地坝坝体缺陷识别模块，用于将GF-2高分辨率遥感影像通过R-CNN算法得到所有淤地坝图像；通过Fast R-CNN算法对淤地坝图像进行识别，确定存在缺陷的淤地坝及缺陷类型，获取对应的缺陷数据并记录其位置数据；
所述淤地坝坝体缺陷监测模块，用于按照缺陷类型对存在缺陷的淤地坝进行分类统计，得到分类后的淤地坝；根据位置数据和地面监测数据对分类后的淤地坝进行三维建模，得到对应的三维模型并进行实时监测；
所述淤地坝坝体安全性态评价模块，用于根据淤地坝坝体安全评价标准，对缺陷数据输入进行模拟，得到模拟数据；根据模拟数据和三维模型，对存在缺陷的淤地坝进行评价。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述三维立体数据网包括卫星、多功能无人机及地面监测数据。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述淤地坝坝体缺陷特征数据集包括变形、位移、塌陷、洞穿、垮塌和滑坡坝体缺陷样本数据集。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述淤地坝坝体安全性态评价模块包括水利模型；所述水利模型为淤地坝缺陷分析模型、淤地坝溃决洪水分析模型或洪水演进模型。
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