CN207963788U - 一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，包括图像采集端、后台处理端和应用端，图像采集端为深度摄像头，用于采集边坡彩色图像和深度图像信息；后台处理端为计算机后台，用于控制深度摄像头以及对采集边坡彩色图像和深度图像信息进行处理，对采集的信息判定是否为危险边坡，计算机后台将危险边坡的位移值转化为指令传给应用端；应用端包括声光报警器和手持移动设备。声光报警器用于接收计算机后台传来信号并进行报警提示；手持移动设备用于接收危险边坡信息并显示危险边坡的位移值和位移状态，以提供给安全管理人员参考；本实用新型自动化水平和测量效率高的特点，降低了人工测量的成本，大大提高了边坡安全监测的智能化。

Description

一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置

技术领域

本实用新型涉及公路交通工程安全管理领域,尤其涉及一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置。

背景技术

公路交通是经济发展的重要保障，而在公路建设和运营过程中，自然边坡和人工边坡的不稳定性严重影响了公路交通安全。我国公路边坡环境复杂多变，一方面我国幅员辽阔，公路里程长，监测任务繁重，另一方面公路边坡纬度跨度大，气候差异明显，地质条件复杂。这些因素决定了公路边坡不可预测的安全干扰因素多，也是滑坡事故高发且难以控制的主要原因。由边坡失稳引发的滑坡灾害给国家和人民造成极大的损失，研究并建立滑坡安全监测机制，提高滑坡安全管理水平、降低事故率，对我国公路业的健康发展具有重要的意义。

长期以来，公路边坡的安全事故预防和支护质量检查主要依靠全站仪、经纬仪等仪器设站观测。

上述现有技术至少存在以下缺点：

设站测点易受测量环境监测影响、测量效率低；我国超长里程的山路边坡的监测任务繁重，人工测量精准度低。因此，在公路边坡安全管理领域，亟需一套主动、高效、智能的边坡预警装置。

深度摄像头是通过目标场景发射连续的近红外脉冲，然后用传感器接收由物体反射回的光脉冲。通过比较发射光脉冲与经过物体发射的光脉冲的相位差，可以推算得到光脉冲之间的传输延迟进而得到物体相对于发射器的距离，最终得到一幅深度图像。深度摄像头采集的图像是RGB-D深度图像，该图像在RGB彩色图像的基础上叠加了深度信息，提供了更加丰富的数据信息。目前，主要应用于车辆引导，动态手势识别等。

实用新型内容

本实用新型是针对我国公路边坡安全监测技术中存在的问题，提供一种公路边坡安全智能监测及预警装置，旨在提高公路边坡监测的效率，从而提高滑坡安全管理的水平、降低事故率。

本实用新型的目的是通过以下技术方案实现的：

本实用新型是一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，包括图像采集端、后台处理端和应用端；所述图像采集端为深度摄像头，深度摄像头用于采集边坡的图像信息包括边坡的彩色图像和深度图像，并传输给计算机后台，以有线的方式与计算机后台相连；

进一步，应用端包括声光报警器和手持移动设备；应用端的声光报警器接收计算机后台传输的信号，进行报警提示；所述手持移动设备用于接收计算机后台发送的危险边坡信息，危险边坡信息，包括危险边坡的位移值和位移状态；声光报警器以有线的方式与计算机后台相连；手持移动设备以无线的方式与计算机后台相连。深度摄像头以有线的方式与计算机后台相连；所述声光报警器以有线的方式与计算机后台相连；所述手持移动设备以无线的方式与计算机后台相连。

进一步，后台处理端为计算机后台，控制深度摄像头采集图像的方式和时间及处理深度摄像头采集的图像信息；计算机后台处理深度摄像头采集的图像信息包括对图像信息预处理，提取图像特征，点云表面图像配准，拼接出完整的边坡表面三维场景获得边坡位移值。设定的规定的边坡位移值为安全阈值，计算机后台将上述经处理得到的边坡三维场景中的边坡位移值与设定的阈值进行对比，当边坡的位移值超过阈值时，即被判定为危险边坡，将边坡的位移值转化为信号传输到应用端；否则计算机后台判定为安全边坡。

本实用新型的有益效果：

1、该技术方案简单方便，提高了边坡测量的效率和自动化水平；

2、运用深度摄像头采集彩色图像和深度图像信息，成本低，受天气环境影响小，适用性强，且可在完全黑暗的环境下工作；

3、改变了传统的设点测量的边坡变形监测方式，以“面测量”的方式代替“点测量”，完成边坡安全监测和隐患预警的双重任务。

附图说明

图1是一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实用新型实施例中的附图，对本实用新型实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，本实用新型为一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置的示意图，包括图像采集端、后台处理端和应用端；图像采集端包括若干个深度摄像头，用于采集不同时间点边坡的彩色图像和深度图像信息，深度摄像头以有线的方式将各个深度摄像头与后台处理端相连，并将上述信息传输给后台处理端；

后台处理端为计算机后台，用于控制深度摄像头采集的方式、时间及处理深度摄像头采集的彩色图像和深度图像信息；计算机后台中设有图像预处理功能，图像特征提取功能，点云图像配准功能以及边坡安全隐患分析功能。根据相关规范设定边坡位移量的安全阈值，计算机后台将边坡变化的位移值与设定的阈值进行对比。如果出现边坡位移值超过阈值时，即被判定为危险边坡，否则，计算机后台判定为安全边坡。计算机后台将危险边坡的位移值转化为信号传给声光报警器，同时计算机后台将危险边坡的信息传输给手持移动设备。

应用端包括声光报警器和手持移动设备；声光报警器安装在深度摄像头的上方，以有线的方式与计算机后台相连，声光报警器用于接收计算机后台传来的信号并进行报警提示，一旦声光报警器接收到来自计算机后台发出的信号时，声光报警器即刻发出报警提示；手持移动设备手持移动设备通过无线网络接收来自计算机后台的危险边坡信息，显示危险边坡的位移值和位移状态，以提供给安全管理人员参考，现场安全管理人员可以根据声光报警器和手持移动设备找到危险边坡，从而及时对边坡采取合理安全的防护措施。

深度摄像头拟采用第二代Microsoft Kinect for windows，基于TOF(Time ofFlight)原理，通过目标场景发射连续的近红外脉冲，然后用传感器接收由物体反射回的光脉冲。通过比较发射光脉冲与经过物体发射的光脉冲的相位差，可以推算得到光脉冲之间的传输延迟进而得到物体相对于发射器的距离，最终得到一幅深度图像，并将包含彩色图像的RGB-D图像信息传至计算机后台；所述计算机后台拟采用的操作系统为Windows 7Ultimate，Service Pack 1，64位，CPU为Intel Xeon E3-1241v3，3.50GHz，内存为16GB，显卡为NVIDIA Quadro K1200，4GB。计算机后台通过有线的方式与公路上布置的若干个深度摄像头相连，接收来自深度摄像头采集的边坡彩色图像和深度图像信息，并对上述信息进行处理。根据规范设定边坡位移的安全阈值，计算机后台将边坡图像的位移值与设定的阈值对比进而判断是否存在滑坡危险。所述声光报警器拟采用电压AC220V，频率50-60HZ，报警声级130dB,以有线的方式与计算机后台相连并安装在深度摄像头的上方。所述移动设备端拟采用智能手机，利用无线网络接收来自计算机后台的危险边坡信息，并显示危险边坡的位移值和位移状态。现场安全管理人员根据声光报警器的提示或移动设备端接收的后台信息准确找到可能出现滑坡危险的边坡，及时对危险边坡采取安全防护措施。

具体工作过程如下：

使用前，首先将深度摄像头布置在出现滑坡几率较大的边坡段，设置其高度为2.5米，；计算机后台由专门的施工安全管理部门负责，受现场安全经理的指挥，且计算机后台在无线网络覆盖的范围内；将声光报警器安装于在深度摄像头的上方；将手持移动设备配备给各现场安全管理人员，配有手持移动设备的现场安全管理人员在无线网络覆盖的范围内活动作业。

将安装在滑坡风险较大的边坡段的若干个深度摄像头通过有线的方式与计算机后台相连；将声光报警器通过有线的方式与计算机后台相连；将手持移动设备通过无线网络与计算机后台相连；

在深度摄像头和声光报警器周围设置安全防护装置，并将深度摄像头和声光报警器与计算机相连的电缆通过下挖暗埋的方式进行隐蔽埋线；

打开深度摄像头，调试深度摄像头的位置，将深度摄像头调至可以拍摄到边坡的最佳位置，使其能够最大采集到对面边坡的图像信息，并将其采集到的边坡RGB彩色图像和RGB-D深度图像传输给计算机后台；

根据相关规范设定边坡位移量的安全阈值，在计算机后台运行Visual Studio2013编程平台，接收现场深度摄像头的采集到的图像信息，先在点云库平台将深度图像转化为PCD点云格式，采用体素化网格，完成对点云数据的简化。再利用统计学分析技术，将深度摄像头采集到的点云数据进行滤波，去噪声点和离群点，并进行平滑处理。随后将图像分割成若干份，根据若干份图像的曲率特征进行边坡表面点云图像特征提取。在基于特征匹配的改进迭代最近点算方法自动配准方法，以边坡顶部曲率较大的点为特征点，估算出两幅点云图像的转换矩阵，优化ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法。使其更适用于边坡表面的三维重建，继而进行点云图像的两两配准，重建出完整的边坡表面三维场景。最后对不同时间点同一边坡三维图像变化的位移值进行对比分析并根据设定的阈值判断其是否发生滑坡危险，一旦边坡的位移值超过设定的阈值即判定为危险边坡，随后将危险边坡的位移值转化为信号传给声光报警器。同时计算机后台将危险边坡的信息传输给手持移动设备。

确保声光报警器处于良好的运行状态，如果接收到计算机后台发出信号时，声光报警器随即发出危险报警提示。计算机后台将可能出现滑坡危险的边坡信息传输给现场管理人员。

现场管理人员手持移动设备端，利用无线网络接收计算机后台的危险边坡信息，并显示危险边坡的位移值和位移状态。安全管理人员通过计算机后台数据以及声光报警器的提示查找危险边坡的位置，及时对边坡采取合理安全的防护措施。

以上实施例仅用于说明本实用新型的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本实用新型的内容并据以实施，本实用新型的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本实用新型所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本实用新型的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，包括图像采集端、后台处理端和应用端；所述图像采集端为深度摄像头；所述后台处理端为计算机后台；所述应用端包括声光报警器和手持移动设备；

所述深度摄像头以有线的方式与计算机后台相连；所述声光报警器以有线的方式与计算机后台相连；所述手持移动设备以无线的方式与计算机后台相连。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述深度摄像头用于采集边坡的图像信息，并传输给计算机后台。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述图像信息包括边坡的彩色图像和深度图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述计算机后台控制深度摄像头采集图像的方式和时间及处理深度摄像头采集的图像信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述计算机后台处理深度摄像头采集的图像信息包括对图像信息预处理，提取图像特征，点云表面图像配准，拼接出完整的边坡表面三维场景获得边坡位移值。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述应用端的声光报警器接收计算机后台传输的信号，进行报警提示；所述手持移动设备接收计算机后台发送的危险边坡信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于深度摄像头的公路边坡安全智能监测及预警装置，其特征在于，所述危险边坡信息，包括危险边坡的位移值和位移状态。