[發明專利]一種高陡邊坡視覺監測方法和系統

在審

• 申請號: 202111333966.3
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN114092879A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 嚴紅生;華亮;王孟;陳利清;王德傳;劉險峰;洪明杰;劉龍斌;施水榮
• 申請（專利權）人: 中煤浙江測繪地理信息有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V10/75;G08B21/10;G08B21/24
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 謝緒寧;劉美蓮

1.一種高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，該方法應用于高陡邊坡監測系統中的處理設備，所述方法包括如下步驟：

獲取初始山體照片；

分析所述初始山體照片，提取所述初始山體照片中參照物的初始位置信息；

周期性獲取邊坡照片；

分析所述邊坡照片，選取所述參照物；

提取所述邊坡照片中與所述參照物相對應的實時位置信息；

基于所述初始位置信息和所述實時位置信息，生成位移偏差數據；

當所述位移偏差數據超過預設最低偏差數據時，生成并顯示滑坡預警信息。

2.根據權利要求1所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，所述參照物包括高處參照物和低處參照物，所述分析所述邊坡照片，選取所述參照物中包括：

分析所述邊坡照片；

獲取實時風力信息；

當所述實時風力信息小于預設最高安全風力時，選取所述高處參照物或所述低處參照物，當所述實時風力信息超過所述預設最高安全風力時，只選取所述低處參照物作為參照物。

3.根據權利要求2所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，所述方法還包括：

選取多個所述參照物；

提取所述邊坡照片中多個所述參照物的多個所述實時位置信息；

提取所述初始山體照片中與多個所述參照物相對應的多個所述初始位置信息；

基于多個所述初始位置信息與多個所述實時位置信息，生成多個所述位移偏差數據；

將多個所述位移偏差數據平均計算，生成平均偏差數據；

當所述平均偏差數據超過預設安全定位數據時，生成并顯示特級預警信息。

4.根據權利要求1所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，所述方法還包括：

周期性獲取實時天氣信息；

將所述實時天氣數據與安全天氣數據進行對比；

當所述實時天氣數據低于所述安全天氣數據后，并在所述實時天氣數據與所述安全天氣數據相同時；

獲取替換山體照片；

將所述替換山體照片與所述初始山體照片進行替換。

5.根據權利要求4所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，在將所述替換山體照片與所述初始山體照片進行替換后，還包括：

分析所述替換山體照片，獲取所述替換山體照片中所述參照物的替換位置信息；

將所述替換位置信息與所述初始位置信息進行對比，生成替換偏差數據；

當所述替換偏差數據超過最大替換偏差值時，生成并顯示參照物偏差警示信息。

6.根據權利要求1所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，在生成并顯示滑坡預警信息后，還包括：

重復分析所述邊坡照片；

提取所述邊坡照片中與所述參照物相對應的二次實時位置信息；

基于所述初始位置信息和所述二次實時位置信息，生成二次位移偏差數據；

當所述二次位移偏差數據小于預設最低偏差數據時，撤銷所述滑坡預警信息。

7.根據權利要求1所述的高陡邊坡視覺監測方法，其特征在于，在周期性獲取實時山體照片前，還包括：

獲取攝像機的拍照角度信息；

將所述拍照角度信息與攝像機的安裝角度信息進行對比，生成拍攝角度偏差數據；

當所述拍攝角度偏差數據大于有效角度偏差數據時，停止獲取所述邊坡照片并顯示拍攝偏差預警信息。

8.一種高陡邊坡視覺監測系統，其特征在于，包括，

第一圖像獲取模塊，用于獲取初始山體照片；

第一提取模塊，用于分析所述初始山體照片，提取所述初始山體照片中參照物的初始位置信息；

第二圖像獲取模塊，用于周期性獲取邊坡照片；

參照物選取模塊，用于分析所述邊坡照片，選取所述參照物；

第二提取模塊，用于提取所述邊坡照片中與所述參照物相對應的實時位置信息；

偏差計算模塊，用于基于所述初始位置信息和所述實時位置信息，生成位移偏差數據；

預警顯示模塊，用于當所述位移偏差數據超過預設最低偏差數據時，生成并顯示滑坡預警信息。