CN214199982U - 一种结构物位移测量系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及一种结构物位移测量系统,包括智能摄像机、设置于被测结构物上的特征靶标及智能设备,所述特征靶标为一个具有固定直径d的标准圆,其上均匀分布有数个特征码,智能摄像机布置于与被测结构物的被测平面相对的稳固位置,并且其镜头在视野范围内同时能观测到多个被测平面内的多个特征靶标,智能摄像机在其光轴与观测的特征靶标成正交或其光轴与观测的特征靶标存在夹角时进行成像测量,本实用新型节约了仪器造价成本,大大提高监测精度,应用便捷高效。
Description
技术领域
本实用新型涉及位移测量领域,具体为一种使用特征靶标的结构物位移测量系统。
背景技术
土木工程基础设施的特点是数量多,体积大,服役期长,结构一旦发生破坏会引发严重的工程事故,造成国家财产损失、人员伤亡,产生不良社会影响。因此,针对基础设施结构物的安全监测尤为重要,对于不同结构物的结构特征不同,影响其安全因素的物理量也各不相同,基于绝大多数结构物最为重要和普遍的监测物理量是位移,包括水平位移和竖向位移,故当前结构物采用位移测量是主要的选择。
针对结构物的位移监测手段有很多种类,如全站仪测量、位移传感器测量(静力水准系统测竖向位移,激光传感器测水平位移)或GNSS位移测量系统等,其中,全站仪属于精密电子仪器,不仅价格昂贵,而且测量需要有合适的较大的空间,且需要人工监测配合;其位移传感器安装需要水管电缆,费时费力且仪器需要长期保护,测量精度受外界环境的干扰影响大,测不准的问题难以解决;GNSS 位移测量系统在位移测量中容易受到区域电子干扰和卫星几何图形的强度变化影响从而降低测量效率,且系统使用的成本较高。
近年以来出现了一些基于图像识别的位移测量方法,在申请号为201811048952.5的中国专利中,即采用CCD摄像来测量位移的,但该专利基于图像识别测量技术的方法需要标尺作为参考,标尺受外界环境变化影响大,需要对标尺本身进行保护,且需要人工在现场进行观察维护。
目前,在市场上出现可通过摄像机和靶标进行图像识别的远程测量技术,这种技术在一台摄像机同时监测多个靶标时,需要测量每个靶标的光学参数,包括摄像机焦距、物距等,同时需要安装倾角仪测量摄像机光轴与每个靶标的夹角,通过物距与夹角推算出结构物的实际位移。摄像机的焦距会因环境温湿度及材料的长期应力变化影响导致测量误差,为了消除材料误差,需要定期对摄像机进行标定,因而在野外长期测量的情况下,非常不便。这种技术对多个靶标的测量不仅效率低,还会由于光学参数与倾角的测量误差带来结构物位移测量的附加误差。
因此,有必要提供一种新的结构物位移测量系统及其测量方法,以解决上述问题。
实用新型内容
为了改善现有技术,本实用新型提出了一种使用标准圆形特征靶标的摄像机视觉位移测量系统,可以非接触地同时测量结构物的多个待测平面上多个靶标的平面双向位移及在平面内的转角。
本实用新型将通过如下技术方案实现技术改良:一种结构物位移测量系统,包括智能摄像机、设置于被测结构物上的特征靶标及智能设备,所述智能摄像机具有内嵌入像素比例算法以及自动识别程序;所述特征靶标为一个标准圆,其上均匀分布有数个特征码,所述特征码中的每一个录入了特征靶标的编号、尺寸及其在该特征靶标内的序号信息;所述智能摄像机通过镜头与被测结构物的被测平面相对布置,并且其镜头在视野范围内同时能观测到多个被测平面内的多个特征靶标,以及能自动识别所有特征靶标,并根据各个特征靶标上的特征码获取特征靶标的编号与尺寸信息。
进一步地,所述智能摄像机内的像素比例算法是根据已知特征靶标的直径与图像所占像素建立唯一的比例关系,并能通过像素比例算法进行特征靶标与智能摄像机光轴成正交时的成像测量或存在夹角时的成像测量矫正,进行现场解算分析,以及根据特征靶标的实际尺寸信息,对特征靶标在物平面内的位移进行像素尺寸比例换算,从而计算出结构物的实际位移数据。
进一步地,所述智能摄像机的像素比例算法能够根据特征靶标中某一个特征码的中心与特征靶标的圆心连线的转动情况,计算出被测特征靶标在安装平面内的转角。
进一步地,所述特征码为二维码或条码等特殊编码图案。
进一步地,所述特征靶标通过安装、贴附或者喷印的方式设置于结构物上。
进一步地,所述智能摄像机得到的所述计算出结构物的实际位移数据是通过无线网络将信息传输至云平台,然后用户能通过智能设备进行信息读取。
进一步地,所述智能设备为计算机、平板电脑或智能手机等可进行人机交互阅读的设备。
进一步地,所述无线网络传输为通过3G、4G、5G或WIFI的方式进行传输。
本实用新型采用特殊的靶标设计结合智能摄像机的像素比例算法,避免了现有技术难题。现有一些测量技术采用正方形或长方形,甚至是异性的靶标,摄像机斜向拍摄时,若靶标在平面内发生不同程度的转角,靶标在竖直方向的尺寸无法确定,即在发生转角后上述公式无法确定尺寸d的实际大小,因此无法通过已知参数计算靶标竖向位移,本实用新型采用圆形特征靶标,无论发生任意转角,靶标在竖向的实际尺寸均为定值(直径d)。
传统技术是通过摄像机测量的光学参数进行比例换算来测量位移的,在摄像机的焦距已知时,还需要每次采样必须先测量法向平面内的物距,由于结构物监测一般物距都很大,这就会带来大的测量误差。本实用新型采用圆形特征靶标,无论物距如何变化,均可通过靶标自身尺寸进行比例换算。同时,为了消除环境温湿度及材料应力变化带来的测量误差,还需要对摄像机焦距进行定期标定。而本实用新型中的像素比例算法,通过智能摄像机测量同时得到位移像素和特征靶标的直径像素,两者比值消除焦距变化的测量误差。
本实用新型具有如下有益效果:
结构物的平面内双向位移均可通过已知特征靶标尺寸与智能摄像机观测到的图像像素建立唯一比例关系,即本实用新型揭示的1)当智能摄像机的光轴与特征靶标及被测结构物的所在平面正交时,双向位移量为:△y=y1-y0,△x=x1 -x0;2)当智能摄像机的光轴与特征靶标及被测结构物的所在平面非正交时,进一步测算后的竖向位移量△y=△yp×d/dp,可知本申请显示的比例式转换,可以抵消光轴与特征靶标存在夹角时的测量误差,系统无需测量夹角α,只需要根据特征靶标的直径及成像的像素大小就可以计算出特征靶标在被测平面上的实际位移,因此使用本申请的标准圆形特殊靶标无需通过安装倾角仪,无需测量所有被测物的物距,无需获取光学参数,只需要根据特征靶标的直径及成像的像素大小就可以计算出特征靶标在被测平面上的实际位移,不仅节约了仪器造价成本,还避免了物距测量误差,大大提高监测精度。在测量大型结构物时,智能摄像机可以通过特征靶标的特征码自动加载身份信息、几何尺寸信息、自动搜寻并识别所有特征靶标,无需与人工交互,便能自动提取监测信息并进行计算,系统应用便捷高效。
附图说明
图1是本实用新型智能摄像机正交摄影测量时的结构示意图;
图2a是本实用新型智能摄像机的摄像光轴与水平面正交时特征靶标在物平面中初始位置的示意图;
图2是本实用新型智能摄像机的摄像光轴与水平面正交时特征靶标在物平面中发生位移后的示意图;
图3是本实用新型智能摄像机的摄像光轴与水平面存在夹角时的结构示意图;
图4a是本实用新型智能摄像机的摄像光轴与水平面存在夹角时特征靶标在物平面中初始位置的的示意图;
图4b是本实用新型智能摄像机的摄像光轴与水平面存在夹角时特征靶标在物平面中发生位移后的示意图。
图中:1、智能摄像机;2、特征靶标;21、特征码;3、结构物;5、智能设备。
具体实施方式
以下结合附图,通过具体实施例进一步说明本实用新型。
请参照图1至图4所示,本实用新型中的结构物位移测量系统,包括智能摄像机1、特征靶标2及远程智能设备5。特征靶标2为一个标准圆,其上均匀分布有数个(附图中示例为4个)圆形特征信息码21(特征码),特征码21中的每一个录入了特征靶标2的编号、尺寸及其在该特征靶标2内的序号信息。
特征靶标2一般设置在结构物3上,具体可通过安装、贴附、喷印等方式。
智能摄像机1通过镜头与被测结构物的被测平面相对布置,并且其镜头在视野范围内同时能观测到多个被测平面内的多个特征靶标2以及能自动识别所有特征靶标2,并根据各个特征靶标2上的特征码21获取特征靶标2的编号与尺寸信息。
智能摄像机1具有内嵌入像素比例算法以及自动识别程序。智能摄像机1 的像素比例是根据已知特征靶标2的直径与图像所占像素建立唯一的比例关系,并能通过像素比例算法进行特征靶标2与智能摄像机1光轴成正交时的成像测量或存在夹角时的成像测量矫正,进行现场解算分析,以及根据特征靶标2的实际尺寸信息,对特征靶标2在物平面内的位移进行像素尺寸比例换算,从而计算出结构物的实际位移数据。
智能摄像机1的像素比例算法能够根据特征靶标2中某一个特征码21的中心与特征靶标2的圆心连线的转动情况,计算出被测特征靶标2在安装平面内的转角。
智能摄像机1得到的计算出结构物的实际位移数据是通过无线网络将信息传输至云平台,然后用户能通过智能设备5进行信息读取。无线网络传输为通过 3G、4G、5G或WIFI的方式进行传输。
本实施例使用时,按照如下的步骤依次实施:
当智能摄像机1的镜头的光轴与特征靶标2及被测的结构物3的所在平面正交时,位移测量方法按如下步骤依次实施:
1)将所有特征靶标2设置在被测结构物3表面的相应位置。
2)将智能摄像机1安装在一个待测的结构物3相对稳固的位置,且其镜头能够观测到所有的特征靶标2。
3)智能摄像机1通过镜头将预先在视野范围内搜寻并通过自动识别程序识别所有特征靶标2,并根据特征靶标2上的特征码21,自动获取特征靶标2的尺寸与编号信息(靶标上任意一个特征码21被识别即可)。
如图2与图2a所示,特征靶标2为一个标准的圆形,其圆心为极坐标原点 (x0,y0),按角度均匀分布几个特征码21(特征码21为二维码或条码等特殊编码图案,但并不以此为限)。特征码21包含特征靶标2的编号、尺寸(直径d) 以及特征码21在该特征靶标2内的序号信息(示例中四个特征码序号分别为A、 B、C、D),因而,智能摄像机1内的自动识别程序能识别所有特征靶标2与特征码21的信息,开始进行测量。
4)用户通过远程智能设备5界面进行交互确认,整体系统进行初始化,将识别到的所有特征靶标2的初始信息记录下来,并存储每个特征靶标2 的初始圆心坐标信息(x0,y0)、特征靶标2上特征码21的转角坐标Φ0。
5)当特征靶标2在平面内发生移动时,系统会自动识别每个特征靶标2圆心的新坐标位置(x1,y1)以及转角Φ1,根据初始化的坐标信息,计算出变化量,从而测得结构物3的平面竖向位移△y、水平位移△x及平面转角△Φ:
△y=y1-y0△x=x1-x0△Φ=Φ1-Φ0
如图3、图4a与图4b所示,智能摄像机1的镜头的光轴不一定完全与特征靶标2及被测结构物3的所在平面正交,则位移测量方法增加如下步骤:
6)非正交平面测量的误差处理:
智能摄像机1的镜头的光轴与被测特征靶标2的圆心夹角为α,相对于光轴与被测特征靶标2保持正交情况下,特征靶标2应从实线位置竖直移动到虚线位置,实际移动距离为竖向位移△y,则在物平面上,特征靶标2移动△yα,其关系为:
△yα=△y×cosαdα=d×cosα
其中:△yα:特征靶标在法平面上投影的竖向位移;
△y:特征靶标的实际竖向位移;
dα:特征靶标在法平面上投影的竖直方向直径;
d:特征靶标的实际直径;
特征靶标2在智能摄像机1中的成像竖向位移与成像竖向直径之比等于特征靶标在法平面上投影的竖向位移与直径之比,有:
△yp/dp=△yα/dα=(△y×cosα)/(d×cosα)=△y/d
因此得出:△y=△yp×d/dp
其中:△yp:特征靶标在智能摄像机1中成像的竖向位移;
dp:特征靶标在智能摄像机1中成像的竖直方向直径。
即通过上述比例式转换,可以抵消光轴与特征靶标2存在夹角时的测量误差,系统无需测量夹角α,只需要根据特征靶标2的直径及成像的像素大小就可以计算出特征靶标2在被测结构物3平面上的实际位移。
结构物3的水平位移测量方法同上述的竖向位移测量。
本实施例的结构特点如下:
无需通过安装倾角仪,无需测量所有被测物的物距,无需获取光学参数,仅通过已知特征靶标2的尺寸与智能摄像机1观测到的图像像素建立唯一比例关系,便可以计算出结构物3的平面内双向位移。
通过本实施例所述的像素比例算法结合标准圆形特征靶标2来计算结构物实际位移,不仅节约了系统成本,还提高监测精度。
测量大型结构物时,智能摄像机1可以通过特征靶标2的特征码21自动加载身份信息、几何尺寸信息、自动搜寻并识别所有特征靶标2,无需与人工交互,便能自动提取监测信息并进行计算,系统应用便捷高效。
本申请中的智能设备5为计算机、平板电脑或者智能手机等可进行人机交互阅读的设备。
本申请中的结构物位移测量系统及其测量方法适用于土木工程监测,如对边坡、隧道、桥梁、尾库的位移监测,但并不以此为限。
尽管本实用新型的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍,但应当认识到上述的描述不应被认为是对本实用新型的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后,对于本实用新型的多种修改和替代都将是显而易见的。因此,本实用新型的保护范围应由所附的权利要求来限定。
Claims (5)
1.一种结构物位移测量系统,包括智能摄像机(1)、设置于被测结构物(3)上的特征靶标(2)及智能设备(5),其特征在于:
所述特征靶标(2)为一个具有固定直径d的标准圆,其上均匀分布有数个特征码(21),所述特征码(21)中的每一个录入了特征靶标(2)的编号、尺寸及其在该特征靶标(2)内的序号信息;
所述智能摄像机(1)布置于与被测结构物(3)的被测平面相对的稳固位置,并且其镜头在视野范围内同时能观测到多个被测平面内的多个特征靶标(2),以及能自动识别所有特征靶标(2),并根据各个特征靶标(2)上的特征码(21)获取特征靶标(2)的编号与尺寸信息,所述智能摄像机(1)在其光轴与观测的特征靶标(2)成正交或其光轴与观测的特征靶标(2)存在夹角时进行成像测量并监测出结构物的实际位移数据。
2.如权利要求1所述的结构物位移测量系统,其特征在于:所述特征码(21)为二维码或条码。
3.如权利要求1所述的结构物位移测量系统,其特征在于:所述特征靶标(2)通过安装、贴附或者喷印的方式设置于结构物(3)上。
4.如权利要求1所述的结构物位移测量系统,其特征在于:所述智能摄像机(1)监测出的结构物的实际位移数据是通过无线网络将信息传输至云平台,通过智能设备(5)进行信息读取。
5.如权利要求1所述的结构物位移测量系统,其特征在于:所述智能设备(5)为计算机、平板电脑或智能手机。
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Cited By (2)
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---|---|---|---|---|
CN114067533A (zh) * | 2021-11-27 | 2022-02-18 | 四川大学 | 一种地质灾害摄影监测预警方法 |
CN114299409A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-04-08 | 中煤科工开采研究院有限公司 | 一种基于图像识别和深度信息的井下人员定位方法与装置 |
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