滑坡地表位移可视化监测系统的研究

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Research on Visual Monitoring System of Landslide Displacement of Ground Surface/CHEN Wenqun.ZHOU Ce。

Yi-rain.CHEN Huan(Institute of Exploration Technology CAGS，Chengdu Sichuan 610081，China)Abstract：In this paper，study of a non-contact method，visual monitoring of landslide，camera in real-time monitoring onthe fixed point on the landslide suYfaee and instalation of the target using close-range，digital image obtained by automaticprocessing analysis，to calculate the deformation of the earthg surface，through the wireless transmission to the interior no-nitoring center，combined with real-time landslide appearance image，compared with other monitoring parameters confirm，exploring the whole process monitoring and early warning of landslide。

Key words：landslide monitoring；the surface displacement；visualization method；drone；image processing随着可视化近景摄影测量技术的发展和成本的降低，将其应用于滑坡监测的各阶段，能多点面阵测量，精度高，可长时间实时连续监测，对分析滑坡体的蠕变、位移、突变过程具有可靠详实的依据，将监测得到的数据与其它组监测参数进行对比印证，提高地质灾害监测手段的多样化和预警水平。

1 系统组成与原理1.1 系统组成本监测系统由监测靶标、基准靶标、摄影监测仪、无线数据传输设备、监测中心处理软件等组成。

测量时，将摄影监测仪放置在滑坡正对面或者侧面的远处，实时监视安置在滑坡表面的监测靶标和基岩上的基准靶标，将得到的数字图像进行 自动分析与处理，计算出不同时间点，监测靶标和基准靶标之间的距离，然后换算出滑坡地表变形的位移量。

1.2 地表位移计算原理基准靶标安装在滑坡外的基岩上，是假设不动的标准点；多个监测靶标分布安装在滑坡体的表面，是需要监测的目标点；基准靶标和监测靶标的图形图案、尺寸大小是精心设计的，它们在监测所得图像中所占像素数量与自身实际大小有-个比例系数；本监测系统的软件能从监测图像中自动识别和获取基准靶标和监测靶标之间图像距离的像素数量，然后经过比例系数自动计算出基准靶标和监测靶标之间的实际距离；监测靶标在不同时问相对基准靶标不同的距离变化量，就是滑坡表面的位移变化量。

1.3 精度计算举例本监测系统的精度主要撒于仪器中的工业相机的分辨率，其次是环境、靶标和图像处理分析算法等，这里主要以相机分辨率来计算，分辨率越高精度就越高，以下是用-个普通工业相机来计算精度。

(I)系统相机参数：采用 FTI5001SAM-GEl4黑白摄像头，分辨率为2592 X 1944，像元尺寸为2.2txm X 2.2 Ixm；(2)测量系统的物距：500 m以内；(3)测量系统的视场：20 m×20 m；(4)测量精度： 方向(横向)单位像素对应长度 20000 mm/2592<15 ram(X方向分辨率)；Y方向(纵向)单位像素对应长度20000 mm/1944<15mm(，方向分辨率方向)。

2 主要研究内容2.1 摄像机的标定收稿日期：2013-06-15基金项目：科技部科研院所技术开发研究专项资金项目崩滑体多参数自动化监测技术研究”作者简介：陈文俊(1977-)，男(汉族)，四川西充人，中国地质科学院探矿工艺研究所高级工程师、软件设计师，核工程与核技术专业，从事地质灾害监测技术的研发工作，四川省成都市金牛区-环路北二段 1号，c叫###cgiet.(tom。

2013年第40卷第 7期 探矿工程(岩土钻掘工程) 13在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。工业相机CCD镜头通常都有-些形变，主要的形变为径向形变，也会有轻微的切向形变。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。

相机标定是机器视觉的基础，标定结果的好坏直接决定了机器视觉的系统精度，所以在利用机器视觉对于滑坡表面位移进行精确测量的过程之前，必须对工业相机进行标定。-般来说，工业相机的标定有以下 4种方法 ：(1)变焦法；(2)辐射度学模型法；(3)纵横比值 sx法；(4)基于 OpenCV的棋盘格标定法。本系统采用的就是基于 OpenCV的棋盘格标定法。

2.2 监测靶标的设计由于在滑坡监测中测量距离比较远，而且又有自然环境的干扰，要能精确分辨识别出目标标志点，除了对工业相机的要求高，还要设计出容易分辨识别的靶点。监测标志应该具有以下 3个特点。

标志的图案：需要规则图案，有别于背景图案，有利于软件的搜索识别；标志的颜色：需要和背景有适当反差，-般用对比度大的两色相问；标志的材料：影像纸，油漆，塑料，不生锈的金属，必要时用发光材料。

2.3 图像处理和分析该系统中，算法拈主要实现在图像中寻找靶标，得到靶标的类型、位置、大小，计算出监测靶标到基准靶标的距离。监测图像处理工作流程见图1。

图 1 监测图像处理工作流程视频捕获：通过摄像系统捕获现场图像信息。

图像数据库系统：对获取的图像信息直接存入图像数据库系统中，便于历史数据的查询。

数据分析系统：对图像数据库系统中的信息进行分析，以满足不同的需要，特别是将来分析灾难时使用。

图像融合技术：对多帧图像信息进行数据融合，如多帧图像的拼接。

预处理技术：采取图像处理技术，消除图像中的外界干扰等因素影响。

特征检测：从抽取的图像特征中查找需要的滑坡证据，识别滑坡位移等重要信息。

特征抽取：对预处理后的图像，进行特征分析，获取标志的信息。

预警预报：根据滑坡位移数据和相关分析，进行预警预报。

2.4 图像分析处理软件的开发本系统的开发环境是 Microsoft Visual Studio2008spl，代码使用 C/C-语言编写，用户界面的开发基于 MFC中的对话框，算法主要基于开源图像库 OpenCV 2.3编写，OpenCV是-个开源的视觉与图像处理算法库，算法采用 C/C-语言编写，调用接口支持 C和 c-方式。软件界面如图2所示。

图 2 可视化监测系统的软件界面该系统大致可以划分为：图像获取拈、靶标检测拈、图像拼接拈、信息查询拈、数据库管理拈以及用户界面拈。各拈的功能及相互关系如下。

(1)图像获取拈：该拈由拍照系统提供，与检测系统完全独立开来。该拈定时从指定的目录中读取图像用于检测。

(2)靶标检测拈：该拈是系统的核心部分，其对图片进行处理，获刃标的位置，并计算相对上- 幅图像靶标位置的偏移。

(3)图像拼接拈：该拈为系统功能的扩展，其提供对两幅图像的拼接功能，使得用户可以方便地获取嘲的全景图像。

(6)用户界面拈：该拈提供-个友好的用户操作界面，实现了标题、按钮、工具条等空问的定14 探矿工程(岩土钻掘工程) 2013年第40卷第 7期制功能，使得界面更加整洁美观。同时，用户可以方便地通过按钮和菜单实现系统的启动、停止、参数设置等操作。用户界面上即时对检测信息和系统运行状态进行显示。

(7)共享资源拈：该拈用于在线程之间进行资源的传递，线程之间对资源进行互斥访问。

在系统拈的设计过程中，遵循高内聚、低耦合”的设计原则，尽量保持各个拈之间的独立性。

控制流 [ 裁剪藐z：：：：≥-用户界面拈3匝囹 I 1. 、[二 巫 ] 臣圃 图 3 系统结构示意图由于在该系统中，靶标检测、图像拼接等算法需要很大的运算量，为了在进行检测的过程中保证用户可以流畅地进行信息查询、系统设置等操作，该系统使用了多线程架构，系统中-共开辟 3个线程：用户界面线程、靶标检测线程以及图像拼接线程，3个线程的功能如下。

用户界面线程：即系统的主线程，提供用户与系统的交互功能，如图像以及检测结果的实时显示、历史信息的查询、系统参数的设置等。

靶标检测线程：该线程生命周期的长度仅次于用户界面，当用户提供界面启动检测之后，该线程就启动，直到用户手动停止或者退出系统时，其生命终止。

图像拼接线程：该线程为短周期线程，之后当用户进行图像拼接的时候该线程启动，拼接完成后，其生命周期自动结束，直到下-次拼接任务的到来。

为了保证系统运行的安全性和稳定性，3个线程的任务划分明确，减少了共享资源的情况，从而使系统线程是安全的。图4为系统的工作流程图。

3 室内试验与野外试验3.1 室内试验经过仔细研究，我们设计的靶标图案有4种：同心 圆环 (基 准靶 标 )、同心正 三 角形环 (监测 . . . 图4 系统的工作流 程图靶标)、同心正五角形环(监测靶标)、同心正方形环(监测靶标)；它们的图案都是 3个环带，且三环同心，图案的最大外接圆半径都为20 cm，靶标配色为白底黑环，各 自环带的宽度都相等，这样有利于软件识别，如图5所示。

###仓回圈 5 四种不同的靶标图案因为室内距离较近，光线稳定，干扰因素少，图像清晰易辨，试验比较容易，做出的结果也 比较理想，这里简略。

3.2 野外试验本次试验选择三峡库区奉节县陈家沟滑坡的中部(如图6椭圆内)，现场 4种图案靶标竖立安装在同-平面，平面所在方向为东偏北30。(见图7)。

图6 监测靶标在滑坡上的位置在滑坡侧面距离 1 kin处的江岸，对准靶标放置可视化监测仪，对滑坡上的4个不同靶标进行图像监测，从摄像机获揉测图像传人电脑(如图8)。