CN117629075A - 基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法，所述系统包括：数据采集子系统、数据处理子系统、云服务子系统和数据中心管理平台；数据采集子系统用于获取目标区域内的工程监测数据和标靶视频图像；数据处理子系统用于接收和处理工程监测数据，基于标靶视频图像计算标靶位移，以及对辅助光源进行测试与光源选择；云服务子系统用于给系统提供电力支撑，以及使数据处理子系统与数据中心管理平台之间进行数据传输，并将工程监测数据进行存储；数据中心管理平台用于记录数据处理子系统计算完成的成果数据，并提供相应的图像及人机交互接口，以辅助对土木工程测量进行监测管理。本申请能够有效提高数据处理效率，降低图像识别误差。

Description

基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法

技术领域

本申请属于土木工程测量技术领域，特别是涉及一种基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法。

背景技术

位移观测问题是土木工程绕不开的环节，伴随土木工程的发展，近年来位移观测方法呈现多样化发展。视频法位移监测系统主要是对视频图像的靶点识别，求取像素位移后还原到真实位移。随着计算机算力提升和图像识别技术的发展，目前视频法位移监测系统开支逐渐应用于相关的土木工程领域。

目前使用的视频法位移监测系统采用单片机作数据处理，单片机算力有限，只能对图像进行简单处理，而大部分的数据处理工作需要上传到服务器进行处理，在数据处理的时效性和项目规模上存在较大缺陷。而且进一步的功能扩展潜力有限，这些功能包括：定义部分标靶为基准点，通过计算得到测点的绝对位移；通过系统内多个靶点的位移运动做简单的评估分析等。本发明采用的是微电脑系统，并采用linux或者Android等操作系统，并内置数据库存储原始数据。

另一项需要说明的背景技术是辅助光源系统。在图像识别中，首先光影变化会给识别带来干扰和误差，在逆光或者部分反光采集时需要辅助光源照亮标靶，在暗环境(例如晚上测试)时也需要辅助光源照亮标靶。在实际图像采集时一般标靶距离摄像机有20米-100米，辅助光源系统需要采用激光技术提高光束集中度，提高光强度；另一方面我们不希望可见光打扰到正常的环境，因此本发明中采用红外线作为辅助光源。

因此，在现有的基于边缘计算的视频法位移监测技术中，由于单片机算力有限，只能对图像进行简单处理，从而使大部分数据处理的时效性较低、项目规模存在较大缺陷，以及由于图像识别受到光影变化，从而存在干扰和误差的情况，进而导致图像识别度不高、图像识别与位移监测数据处理时间长、人工依赖性高等问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法，用于解决由于单片机算力有限，只能对图像进行简单处理，从而使大部分数据处理的时效性较低、项目规模存在较大缺陷，以及由于图像识别受到光影变化，从而存在干扰和误差的情况，进而导致图像识别度不高、图像识别与位移监测数据处理时间长、人工依赖性高的问题。

第一方面，本申请提供一种基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法，所述系统包括：数据采集子系统、数据处理子系统、云服务子系统和数据中心管理平台；所述数据采集子系统用于获取目标区域内的工程监测数据和标靶视频图像；所述数据处理子系统与所述数据采集子系统相连，用于接收和处理所述工程监测数据，基于所述标靶视频图像计算标靶位移，以及对辅助光源进行测试与光源选择，并与所述云服务子系统进行对接；所述云服务子系统与所述数据处理子系统相连，用于给所述系统提供电力支撑，以及使所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间进行数据传输，并将所述工程监测数据进行存储；所述数据中心管理平台与所述数据处理子系统相连，用于记录所述数据处理子系统计算完成的成果数据，并提供相应的图像及人机交互接口，以辅助对土木工程测量进行监测管理。

在第一方面的一种实现方式中，所述数据采集子系统包括数据采集模块；所述数据采集模块，用于通过采集设备获取目标区域内的工程监测数据，并通过探头获取目标区域内的标靶视频图像，并将所述工程监测数据传送至数据处理子系统。

在第一方面的一种实现方式中，所述探头包括至少一个第一摄像机和至少一个第二摄像机；若干所述第一摄像机设置于目标区域内的水平位置上，若干所述第二摄像机垂直设置于所述第一摄像机的方向；所述第一摄像机和所述第二摄像机采用HTTP协议与服务器进行通信连接。

在第一方面的一种实现方式中，所述数据处理子系统包括：微处理模块和辅助光源模块；所述微处理模块与所述数据采集子系统相连，用于基于所述标靶视频图像进行分区处理，并计算各标靶位移值与绝对位移，并处理远程控制指令；所述辅助光源模块，用于根据用户需求测试并调整所述系统的辅助光源参数，测试包括：逆光测试、暗环境测试。

在第一方面的一种实现方式中，所述微处理模块包括：工业监测服务器、路由器；所述工业监测服务器与所述数据采集子系统之间采用HTTP协议与服务器进行通信连接，以实现数据交互和共享；所述路由器与所述数据采集子系统相连接。

在第一方面的一种实现方式中，所述辅助光源模块采用近红外光线；所述近红外光线包括第一近红外光线和第二近红外光线；所述第一近红外光线用于常规环境中，根据辅助光源的发射角度和距离进行选择；所述第二近红外光线用于非常规环境中，通过调整焦距辅助该光线通过某一摄像机。

在第一方面的一种实现方式中，所述云服务子系统包括：供电管理模块和通讯管理模块；所述供电管理模块，用于对所述系统的运行提供电力支撑；所述通讯管理模块，用于接收所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间的数据传输与通讯。

在第一方面的一种实现方式中，所述供电管理模块包括：市电、太阳能和风机中任一种或多种组合。

在第一方面的一种实现方式中，所述系统还包括：标靶；所述实标靶采用测量专用反光贴，固定设置于基材上，用于捕捉工程测量标的物的精确信息。

第二方面，本申请提供一种基于边缘计算的视频法位移监测方法，包括以下步骤：获取目标区域内的工程测量标的物的标靶视频图像；基于所述标靶视频图像进行图像分区，获取标靶区域检测框；基于所述标靶区域检测框计算出标靶像素值；根据所述标靶像素值与标靶实际尺寸的比值计算出像素位移；通过视频法计算出标靶一摄像机的相对位移和绝对位移，以实现对土木工程测量进行监测管理。

如上所述，本申请所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法，具有以下有益效果：

本申请所采用的基于边缘计算的视频法位移监测系统，由固定的摄像机获得标靶区域的稳定图像，通过标靶在图像中的坐标位置变化反应标靶位移；根据标靶尺寸与图像中标靶像素尺寸比值，由标靶像的像素位移求得标靶实际位移。本申请能够有效地提高数据处理的时效性、以及达到大规模处理数据的目的；同时，能够下辅助光源的辅助下，减少光影变化给需识别图像带来干扰和误差，有利于提高光束集中度和光强度的前提下，有效地保证图像处理以及位移监测效果；具有极大的灵活性与极高的可靠性，并且降低了投入成本，有效地提高了生产效益和经济效益。

附图说明

图1显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统的总结构示意图。

图2显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统的系统架构示意图。

图3显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的正焦距下的实物像素比值示意图。

图4显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的摄像机组位移示意图。

图5显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的测点标靶绝对位移示意图。

图6显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的观测基坑及测点分布示意图。

图7显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测方法于一实施例中的监测流程示意图。

元件标号说明

1 基于边缘计算的视频法位移监测系统

11 数据采集子系统

12 数据处理子系统

13 云服务子系统

14 数据中心管理平台

111 数据采集模块

121 微处理模块

122 辅助光源模块

131 供电管理模块

132 通讯管理模块

1211 工业监测服务器

1212 路由器

S11～S14 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，遂图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本申请以下实施例提供的基于边缘计算的视频法位移监测系统，系统主要架构由多台摄像机、微电脑系统、辅助光源、电力供应及通讯模块、数据中心管理平台组成。系统主要实现原理：由固定的摄像机获得标靶区域的稳定图像，通过标靶在图像中的坐标位置变化反应标靶位移；根据标靶尺寸与图像中标靶像素尺寸比值，由标靶像的像素位移求得标靶实际位移。本申请能够有效地提高数据处理的时效性、以及达到大规模处理数据的目的；同时，能够下辅助光源的辅助下，减少光影变化给需识别图像带来干扰和误差，有利于提高光束集中度和光强度的前提下，有效地保证图像处理以及位移监测效果；具有极大的灵活性与极高的可靠性，并且降低了投入成本，有效地提高了生产效益和经济效益。

以下将结合附图详细阐述本实施例的一种基于边缘计算的视频法位移监测系统的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本实施例的基于边缘计算的视频法位移监测系统。

请参阅图1，显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统的总结构示意图。如图1所示，基于边缘计算的视频法位移监测系统包括：所述系统包括：数据采集子系统、数据处理子系统、云服务子系统和数据中心管理平台。

所述数据采集子系统用于获取目标区域内的工程监测数据和标靶视频图像；所述数据处理子系统与所述数据采集子系统相连，用于接收和处理所述工程监测数据，基于所述标靶视频图像计算标靶位移，以及对辅助光源进行测试与光源选择，并与所述云服务子系统进行对接；所述云服务子系统与所述数据处理子系统相连，用于给所述系统提供电力支撑，以及使所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间进行数据传输，并将所述工程监测数据进行存储；所述数据中心管理平台与所述数据处理子系统相连，用于记录所述数据处理子系统计算完成的成果数据，并提供相应的图像及人机交互接口，以辅助对土木工程测量进行监测管理。

所述数据采集子系统包括数据采集模块。所述数据采集模块，用于通过采集设备获取目标区域内的工程监测数据，并通过探头获取目标区域内的标靶视频图像，并将所述工程监测数据传送至数据处理子系统。

请参阅图2，显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统的系统架构示意图。

本实施例中，所述探头包括至少一个第一摄像机和至少一个第二摄像机。若干所述第一摄像机设置于目标区域内的水平位置上，若干所述第二摄像机垂直设置于所述第一摄像机的方向；所述第一摄像机和所述第二摄像机采用HTTP协议与服务器进行通信连接。

具体地，由图2可知，若干第一摄像机固定且平行设置于目标区域内的一侧(即横轴上)；即：第一摄像机A、第一摄像机B、第一摄像机C、第一摄像机D、第一摄像机固定设置于目标监测区域的一侧，且设置高度相同。若干第二摄像机固定设置于目标区域内，且与第一摄像机呈90度的一侧位置(即纵轴上)；即：第二摄像机A、第二摄像机B、第二摄像机C、第二摄像机D均设置于与第一摄像机呈平面垂直分布，以保证摄像机。

需要注意的是，本申请中采用的是多摄像机系统，可以同时接入几十台甚至上百台摄像机协同工作，计算开销比较大，对算力要求很高。因此，采用微电脑系统，或者直接使用个人电脑，乃至工作站级别的计算机来处理。

所述数据处理子系统包括：微处理模块和辅助光源模块。所述微处理模块与所述数据采集子系统相连，用于基于所述标靶视频图像进行分区处理，并计算各标靶位移值与绝对位移，并处理远程控制指令；所述辅助光源模块，用于根据用户需求测试并调整所述系统的辅助光源参数，测试包括：逆光测试、暗环境测试。

所述微处理模块包括：工业监测服务器和路由器。所述工业监测服务器与所述数据采集子系统之间采用HTTP协议与服务器进行通信连接，以实现数据交互和共享；所述路由器与所述数据采集子系统相连接。

本实施例中，由于本申请所涉及的计算量较大，所以采用的是多摄像机协同工作；可以同时接入几十台甚至上百台摄像机协同工作，计算开销比较大。算力要求采用微电脑系统，或者直接使用个人电脑，乃至工作站级别的计算机。

摄像机与计算机之间的数据传递采用HTTP协议，使用简单路由器连接多台摄像机及计算机。必要时，则可采用交互机布置成光纤通讯网络连接路由器组，路由器组连接各个摄像机组。

由于本申请采用的是多摄像机协同工作；则可以其一点或者多点标靶作为基准点，测试其余标靶的绝对位移；也可以摄像机组为基准测试所有标靶的相对于摄像机组的相对位移。所述工业监测服务器作这计算载体，进行实时计算，以获得各标靶的位移值和绝对位移；同时处理远程控制指令，以及控制摄像机和辅助光源模块。

请参阅图3，显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的正焦距下的实物像素比值示意图。

本实施例中，将若干摄像机获得的标靶视频图像，并对标靶视频图像进行分区；将其通过工业监测服务器呈现到临时屏幕上，框选出标靶所在区域，作为标靶区域检测框。然后对标靶区域检测框进行判断，并识别出标靶，计算出标靶的像素值(即：像素单位尺寸为：(Ih，Iw))，包括：标靶的高和宽。再根据标靶实际物理尺寸计算出像素尺寸和实际尺寸的比值k。

其中，根据靶点框选的分区处理能够提高系统对位移的计算速度，将实际处理的图像矩阵从整张图片转化到靶点框选区域，极大地减少了无效计算；进而通过框选减少干扰，位于靶点区域外的光影变化等与计算无关。

具体地，当摄像机的距离标靶较远(大于75米)，标靶视频图像的像素尺寸很小(小于5个像素点)时，采用多靶点方式。即：布置一个或者多个靶点组，且精确测量每组靶点间距离。用靶点中心距作为上述H或者W，图像中识别的靶点像中心点间距作为Ih或者Iw。

作为图像质量和误差自动评估的一环，系统给出了正焦距下的实物像素比值。如图3所示：

像高度的计算公式为：Hi＝Ih×μh；

其中，Hi表示为像高度；μh表示为垂直方向像素尺寸，单位：mm，该值由摄像机感光传感器CMOS确定；H表示为标靶高度，单位：mm；f表示为镜头焦距，单位：mm；L表示为摄像机距离标靶的距离，单位：mm。

通过三角关系，可知得出：

将公式L/f＝H/Hi代入上述像高度计算公式中，即Hi＝Ih×μh，得到正焦距时的K实物像素比值r，即：Kr＝H/Ih＝L×μh/f；

其中，μh/f表示在定焦摄像机中是固定值。

通过测量L值即可得到正焦距是的Kr。

通过K和Kr的关系能够评估成像质量，推算观测的实际精度。

另一方面，在视频法位移监测过程中，K和Kr关系发生较大偏离时，极大可能是L值发生了变化，因此，可以作为一个报警数据提示人工对系统进行干预。

需要注意的是，摄像机的选取必须是图像无畸变、不带自动美图修正的工业设备。

请参阅图4和图5，分别显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的摄像机组位移示意图和本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的测点标靶绝对位移示意图。

如图4和图5可知，进一步地，基于像素比值计算靶点和摄像机的相对位移，进而计算出绝对位移。

视频法位移监测求的是靶点和摄像机的相对位移，摄像机固定时要求调平，使摄像机CMOS的H轴和V轴分别于重力线和地平线平行。

本实施例中，绝对位移计算分两步，即：第一步，以作为基准点的靶点为基础计算出摄像机组(此时系统内所有摄像机之间刚性连接)的位移；第二步，计算出观测靶点相对摄像机组的位移。当基准点不动时，两个位移的代数叠加为观测标靶的绝对位移。

具体地，通过上述方法能够得到相机组相对于基准标靶的水平位移dH和dV(竖直向位移系统解算同理可得)；基准标靶不动时，相机组实际位移为-dH和-dV。进而，通过计算可以得到测点标靶相对相机组的位移dh或者dv。通过代数叠加得到测点标靶1的实际位移为：dh-dH和-dV；测点标靶2的实际位移为：-dH和dv-dV。

从图中关系能够推广到标靶位于非H-V正坐标上的情况，在此不做赘述。对于其他定位需求的计算算法，根据实际使用场景确定。

所述辅助光源模块采用近红外光线。所述近红外光线包括第一近红外光线和第二近红外光线；所述第一近红外光线用于常规环境中，根据辅助光源的发射角度和距离进行选择；所述第二近红外光线用于非常规环境中，通过调整焦距辅助该光线通过某一摄像机。

本实施例中，辅助光源采用近红外光线，有两种情况，即包括：第一近红外光线和第二近红外光线。

具体地，第一近红外光线采用850nm波长的红外线。该850nm波长红外线辅助光源适用于常规环境，主要是对自然光的补充，使本申请的系统可以在夜晚等光线幽暗环境正常使用。能够根据标靶和摄像机的距离选择不同发射角度的辅助光，例如：50米左右时，使用10°左右角度；100米时，使用7°左右角度。

第二近红外光线采用940nm波长红外线。该940nm波长红外辅助光源主要适用于环境光影干扰大的场景，此时，设备屏蔽可见光，仅辅助光源发射的940nm波长光波可以通过摄像机，避免有偶然可见波长范围的强光照射标靶产生图像虚化等。使用940nm波长辅助光源时，需要上述k和kr差值在一个特别小的阈值内，例如：比值范围为：1.01～0.99之间。

所述云服务子系统包括：供电管理模块和通讯管理模块。

本实施例中，所述供电管理模块，用于对所述系统的运行提供电力支撑；所述供电管理模块包括但不限于：市电、太阳能和风机等类型的供电来源。所述通讯管理模块，用于接收所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间的数据传输与通讯。

所述数据中心管理平台主要用于数据记录及呈现；以及将同步记录的原始数据及部分异常图像存放在微处理模块内，做到测试数据全程记录及完备的可溯源性。

所述系统还包括：标靶。

本实施例中，所述实标靶采用测量专用反光贴，固定设置于基材上，用于捕捉工程测量标的物的精确信息。

具体的，对于长时间使用以及尘土污染较大的环境，可将反光贴固定于黑色基材上，再于表面包裹上透明有机玻璃。

下面以观测基坑边缘顶部沉降位移的情况进行边缘计算视频法位移监测为例进行说明。

本申请以下实施例提供的基于边缘计算的视频法位移监测系统，引入边缘计算概念，计算工作由该系统内部完成，数据中心管理平台负责数据记录及呈现。

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

请参阅图6，显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统于一实施例中的观测基坑及测点分布示意图。

首先，假设一深基坑的尺寸宽为30米、长为180米、开挖深度为7.5米。由图可知，测点有20个，基准点设置有4个。

其中，测点位置分别为：A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、以及C1和D1。其中，A1至A9均匀固定设置于该深基坑的长一侧处；B1至B9均匀固定设置于该深基坑的另一长边处，且与A1至A9一一对应的位置；C1设置于该深基坑的宽的一侧的中心位置；D1设置于该深基坑的另一个宽边处，并与C1相对应。

本实施例中，于各基准点处设置一块标靶即可，每一个测点位置处均固定设置一个摄像机，即：第一摄像机18个，为A1至A9、B1至B9处固定设置的摄像机；第二摄像机有2个，分别为C1和D1处固定设置的摄像机。

根据不同位置将测点设置成A、B、C、D四组。A组、B组采用联动方式，摄像机光路背向处固定设置一只标靶，为下一摄像机提供目标。其中，A9、B9可以不用设置。C组和D组采用直接观测法来处理。

通过多摄像机联动可以获得：(1)以其中一组标靶为基准点，其他标靶为测点，以基准点标靶为基准，得到摄像机组位移，计算获得其它标靶的绝对位移。(2)以摄像机组作为基准，所有标靶均为测点，获得相对摄像机组位置的标靶相对位移。

然后，观测坐标系。

本实施例中，将水平方向记为X轴向，上下方向记为Y轴向，沿重力线向下统一计为Z正向。由图6中可知，虚线为光路示意。观测过程中认为基准点不动。

C1(D1)点的观测位移为X和Z方向。如观测到的位移为(x，z)时，C1(D1)测点的位移值为(-x，-z)。

而A组(B组)则观测Y和Z方向位移。如观测到如下位移时：(y9、z9)、(y8、z8)、(y7、z7)、(y6、z6)、(y5、z5)、(y4、z4)、(y3、z3)、(y2、z2)、(y1、z1)；A1～A9测点的实际位移分别为：(-y1、-z1)、(-y1-y2、-z1-z2)、(-y1-y2-y3、-z1-z2-z3)、(-y1-y2-y3-y4、-z1-z2-z3-z4)…

(-∑yi、-∑zi)。

综上所述，本申请所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统由固定的摄像机获得标靶区域的稳定图像，通过标靶在图像中的坐标位置变化反应标靶位移；根据标靶尺寸与图像中标靶像素尺寸比值，由标靶像的像素位移求得标靶实际位移。本申请能够有效地提高数据处理的时效性、以及达到大规模处理数据的目的；同时，能够下辅助光源的辅助下，减少光影变化给需识别图像带来干扰和误差，有利于提高光束集中度和光强度的前提下，有效地保证图像处理以及位移监测效果。

需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

请参阅图7，显示为本申请实施例所述的基于边缘计算的视频法位移监测方法于一实施例中的监测流程示意图。如图7所示，本实施例提供一种基于边缘计算的视频法位移监测方法。

所述基于边缘计算的视频法位移监测方法具体包括以下步骤：

S11，获取目标区域内的工程测量标的物的标靶视频图像。

于目标区域内，通过摄像机对设置的工程测量标的物的标靶进行监测和视频图像采集，并将工程监测数据传送到数据处理子系统中进行处理。

本实施例中，摄像机包括：至少一个第一摄像机和至少一个第二摄像机。其中，第一摄像机设置于目标区域内的水平位置上，第二摄像机垂直设置于第一摄像机的方向；第一摄像机和第二摄像机采用HTTP协议与服务器进行通信连接。

同时，结合辅助光源模块，根据用户需求测试并调整系统的辅助光源参数，如：逆光测试、暗环境测试待，从而能够照亮标靶，提高光束集中度和光强度，给摄像机采集标靶视频图像提供有效光源。

S12，基于所述标靶视频图像进行图像分区，获取标靶区域检测框。

本实施例中，将标靶视频图像进行图像分区，并计算位移。

具体地，摄像机获得带标靶的图像并通过微电脑系统呈现到临时屏幕上，使用微电脑系统外设框选取标靶所在区域。系统计算框选范围当小于阈值时，自动按照阈值扩大框选区域。计算框选区域图像数据，识别标靶，求出标靶的高、宽像素单位尺寸(Ih，Iw)。根据标靶实际物理高和宽尺寸(H，W)求出像素尺寸和实际尺寸比值k。即k＝1/2(H/Ih+W/Iw)，需要特别说明的是摄像机的选取必须是图像无畸变、不带自动美图修正的工业设备。

S13，基于所述标靶区域检测框计算出标靶像素值，根据所述标靶像素值与标靶实际尺寸的比值计算出像素位移。

本实施例中，当摄像机的距离标靶较远(大于75米)，标靶图像的像素尺寸很小(小于5个像素点)时，采用多靶点方式。即：布置一个或者多个靶点组，且精确测量每组靶点间距离。用靶点中心距作为上述H或者W，图像中识别的靶点像中心点间距作为Ih或者Iw。

作为图像质量和误差自动评估的一环，系统给出了正焦距下的实物像素比值。

通过K和Kr的关系可以评估成像质量，推算观测的实际精度。

另一方面观测过程中，K和Kr关系发生较大偏离时，极大可能时L值发生了变化，因此可以作为一个报警数据提示人工对系统进行干预。

根据靶点框选的分区处理主要是为了：提高计算速度，将实际处理图像矩阵从整张图片转化到靶点框选区域，极大减少无效计算；通过框选减少干扰，位于靶点区域外的光影变化等与计算无关。

S14，通过视频法计算出标靶一摄像机的相对位移和绝对位移，以实现对土木工程测量进行监测管理。

视频法位移监测求的是靶点和摄像机的相对位移，摄像机固定时要求调平，使摄像机CMOS的H轴和V轴分别于重力线和地平线平行。

绝对位移计算分两步，第一步以作为基准点的靶点为基础计算出摄像机组(此时系统内所有摄像机之间刚性连接)的位移；第二步计算出观测靶点相对摄像机组的位移。当基准点不动时，两个位移的代数叠加为观测标靶的绝对位移。

通过上述方法得到相机组相对于基准标靶的水平位移dH和dV(竖直向位移系统解算同理可得)，基准标靶不动时，相机组实际位移为-dH和-dV。如图2得到测点标靶相对相机组的位移dh或者dv。通过代数叠加得到测点标靶1的实际位移为：dh-dH和-dV；测点标靶2的实际位移为：-dH和dv-dV。

本申请所述的基于边缘计算的视频法位移监测方法，能够有效地提高数据处理的时效性、以及达到大规模处理数据的目的，同时，也有效地保证了图像处理以及位移监测效果；具有极大的灵活性与极高的可靠性，并且降低了投入成本。

综上所述，本申请提供的基于边缘计算的视频法位移监测系统及监测方法有以下有益效果：

本申请提供的基于边缘计算的视频法位移监测系统，由固定的摄像机获得标靶区域的稳定图像，通过标靶在图像中的坐标位置变化反应标靶位移；根据标靶尺寸与图像中标靶像素尺寸比值，由标靶像的像素位移求得标靶实际位移。本申请能够有效地提高数据处理的时效性、以及达到大规模处理数据的目的；同时，能够下辅助光源的辅助下，减少光影变化给需识别图像带来干扰和误差，有利于提高光束集中度和光强度的前提下，有效地保证图像处理以及位移监测效果；具有极大的灵活性与极高的可靠性，并且降低了投入成本，有效地提高了生产效益和经济效益。

上述各个附图对应的流程或结构的描述各有侧重，某个流程或结构中没有详述的部分，可以参见其他流程或结构的相关描述。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集子系统、数据处理子系统、云服务子系统和数据中心管理平台；

所述数据采集子系统用于获取目标区域内的工程监测数据和标靶视频图像；

所述数据处理子系统与所述数据采集子系统相连，用于接收和处理所述工程监测数据，基于所述标靶视频图像计算标靶位移，以及对辅助光源进行测试与光源选择，并与所述云服务子系统进行对接；

所述云服务子系统与所述数据处理子系统相连，用于给所述系统提供电力支撑，以及使所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间进行数据传输，并将所述工程监测数据进行存储；

所述数据中心管理平台与所述数据处理子系统相连，用于记录所述数据处理子系统计算完成的成果数据，并提供相应的图像及人机交互接口，以辅助对土木工程测量进行监测管理。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述数据采集子系统包括数据采集模块；

所述数据采集模块，用于通过采集设备获取目标区域内的工程监测数据，并通过探头获取目标区域内的标靶视频图像，并将所述工程监测数据传送至数据处理子系统。

3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述探头包括至少一个第一摄像机和至少一个第二摄像机；

若干所述第一摄像机设置于目标区域内的水平位置上，若干所述第二摄像机垂直设置于所述第一摄像机的方向；

所述第一摄像机和所述第二摄像机采用HTTP协议与服务器进行通信连接。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述数据处理子系统包括：微处理模块和辅助光源模块；

所述微处理模块与所述数据采集子系统相连，用于基于所述标靶视频图像进行分区处理，并计算各标靶位移值与绝对位移，并处理远程控制指令；

所述辅助光源模块，用于根据用户需求测试并调整所述系统的辅助光源参数，测试包括：逆光测试、暗环境测试。

5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述微处理模块包括：工业监测服务器、路由器；

所述工业监测服务器与所述数据采集子系统之间采用HTTP协议与服务器进行通信连接，以实现数据交互和共享；

所述路由器与所述数据采集子系统相连接。

6.根据权利要求4所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述辅助光源模块采用近红外光线；

所述近红外光线包括第一近红外光线和第二近红外光线；

所述第一近红外光线用于常规环境中，根据辅助光源的发射角度和距离进行选择；

所述第二近红外光线用于非常规环境中，通过调整焦距辅助该光线通过某一摄像机，屏蔽可见光。

7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述云服务子系统包括：供电管理模块和通讯管理模块；

所述供电管理模块，用于对所述系统的运行提供电力支撑；

所述通讯管理模块，用于接收所述数据处理子系统与所述数据中心管理平台之间的数据传输与通讯。

8.根据权利要求7所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述供电管理模块包括：市电、太阳能和风机中任一种或多种组合。

9.根据权利要求1所述的基于边缘计算的视频法位移监测系统，其特征在于，所述系统还包括：标靶；

所述实标靶采用测量专用反光贴，固定设置于基材上，用于捕捉工程测量标的物的精确信息。

10.一种基于边缘计算的视频法位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标区域内的工程测量标的物的标靶视频图像；

基于所述标靶视频图像进行图像分区，获取标靶区域检测框；

基于所述标靶区域检测框计算出标靶像素值，根据所述标靶像素值与标靶实际尺寸的比值计算出像素位移；

通过视频法计算出标靶一摄像机的相对位移和绝对位移，以实现对土木工程测量进行监测管理。