本發明涉及邊坡監測，特別涉及一種基于機器視覺的邊坡施工質量檢測方法及系統。
背景技術：
1、道路邊坡施工質量監測是確保邊坡工程安全、穩定、經濟的關鍵環節。監測的主要內容有邊坡表面位移、結構變形和裂縫等。將機器視覺應用到邊坡位移監測中，是當前邊坡位移監測技術的前沿。本質上是將傳統測量學和計算機視覺深度融合，實現非接觸、大范圍、高頻率和低成本的變形信息獲取。
2、在實際監測過程中，如何將點監測與面監測結合，克服傳統面監測dic監測（基于數字圖像相關法）對環境照明條件的敏感性以及點監測的監測范圍的局限性，是機器視覺在邊坡位移監測應用中亟須解決的問題。
技術實現思路
1、本發明，對邊坡同步進行點監測和面監測，獲取相應的位移數據，并且利用點監測結果（關鍵點的位移矢量）校正面監測結果（監測區域的位移場），提高邊坡位移監測的魯棒性和準確性。
2、本發明提出的技術方案為：一種基于機器視覺的邊坡施工質量檢測方法，所述方法包括：
3、連續采集邊坡監測區域的散斑圖像，構成區域圖像序列，通過分析局部區域圖像序列，獲得監測區域的位移場和應變場；
4、連續采集監測區域內多個關鍵點的圖像，構成關鍵點圖像序列，通過分析關鍵點圖像序列，獲得關鍵點的位移矢量，并通過關鍵點的位移矢量校正局部區域的位移場；
5、基于監測區域的應變場和校正后的位移場進行邊坡位移預警；
6、基于風險概率和局部區域的應變場，判斷邊坡質量。
7、優選的，所述連續采集邊坡監測區域的散斑圖像，構成區域圖像序列，通過分析局部區域圖像序列，獲得監測區域的位移場和應變場，包括：
8、在監測周期內，按照預設的采集頻率采集監測區域的散斑圖像，構成區域圖像序列；其中，表示時刻采集的散斑圖像，表示時刻采集的散斑圖像，監測周期為；
9、以作為基準圖像，在基準圖像上將監測區域分為多個網格；
10、以網格的每個節點作為中心即計算點，定義一個正方形區域作為子區域；
11、假設邊坡變形為均勻的，設當前時刻采集的散斑圖像為，的子區域中心的坐標為；
12、則映射方程為；其中，、表示子區域中心的整像素平移量；、、、表示子區域的一階位移梯度；
13、通過快速傅里葉變換，求解映射方程，獲得；
14、再采用迭代優化算法求解映射方程獲得使相似度最大的變形參數向量；
15、其中，；表示基準圖像中的中心為的子區域的灰度值；表示中心為的子區域的灰度值；表示基準圖像所有子區域灰度值的平均值；表示所有子區域灰度值的平均值；
16、將的任意節點的像素坐標，轉換到對應的三維空間坐標，包括：
17、設，其中，表示尺度因子，表示用于獲取散斑圖像的相機的內參矩陣，表示用于獲取散斑圖像的相機的外參矩陣；表示三維空間坐標；
18、通過最小二乘法求解上述方程，獲得，則，任意節點的三維位移矢量為；
19、其中，表示基準圖像上相應節點的空間三維坐標；
20、監測區域的位移矢量場為，應變場為；其中，表示子區域的數量。
21、優選的，所述連續采集監測區域內多個關鍵點的圖像，構成關鍵點圖像序列，包括：
22、在監測區域內部設置多個關鍵點；按照預設的采集頻率采集關鍵點圖像，其中，；其中，表示關鍵點的數量；
23、在監測時間周期內得到一組關鍵點圖像序列。
24、優選的，所述通過分析關鍵點圖像序列，獲得關鍵點的位移矢量，包括：
25、對關鍵點圖像進行灰度化處理后，使用霍夫圓變換監測外圓，獲得的id；
26、提取的邊緣點集，其中，；表示邊緣點的數量；
27、擬合橢圓方程，通過幾何計算得到中心坐標；
28、時刻的所有關鍵點圖像的中心坐標，構成時刻的中心坐標集；
29、將中心坐標轉換到對應的三維空間坐標，包括：
30、，其中，'表示尺度因子，'表示用于獲取關鍵點圖像的相機的內參矩陣，表示用于獲取關鍵點圖像的相機的外參矩陣；表示中心坐標的三維空間坐標；
31、通過最小二乘法求解上述方程獲得；
32、獲得初始時刻的中心坐標，代入，通過最小二乘法求解獲得，則關鍵點的位移矢量為。
33、優選的，所述通過關鍵點的位移矢量校正局部區域的位移場，包括：
34、將任意節點的三維位移矢量與關鍵點的位移矢量進行坐標系配準，包括：
35、獲得和，通過旋轉、平移和縮放變換將和轉換到同一坐標系下，包括：
36、設旋轉變換矩陣為，平移變換矩陣為，縮放變換為；
37、構建目標方程；其中，坐標；坐標；
38、通過普氏分析算法，求解目標方程，獲得、、；
39、則，對于監測區域圖像內的任意點的三維空間坐標，均可以轉換為到所在的坐標系下，即轉換后的三維空間坐標為；
40、則，對于關鍵點，計算位移殘差；表示在監測區域圖像內關鍵點所在位置的轉換后的三維空間坐標；
41、校正后的監測區域位移場為。
42、優選的，所述基于監測區域的應變場和校正后的位移場進行邊坡位移預警，包括：
43、獲取和，從和提取多個關鍵指標，所述關鍵指標包括：
44、合位移；合速度；合加速度，；應變局部化因子；
45、其中，表示監控區域內子區域的最大理論剪切應變（，表示監測周期內所有子區域最大理論剪切應變的平均值；表示剪切應變梯度模的平均值；
46、對監控區域內每個子區域中心，判斷是否滿足以下條件：且且；其中，、、表示合速度閾值、合加速度閾值和應變局部化因子閾值；
47、對于滿足以上條件的所有子區域在一個時間窗口內通過dbscan算法進行聚類分析，獲得多個風險體；
48、對每個風險體提取證據向量；其中，表示風險體內所有子區域的平均合速度，表示風險體內所有子區域的平均合加速度，表示風險體內所有子區域的平均局部化因子；
49、在給定狀態向下觀測到證據向量的概率為；其中，表示混合權重，表示第個高斯分量的均值向量；表示協方差矩陣；；其中表示穩定狀態，表示初始蠕變狀態，表示加速蠕變狀態，表示破壞狀態；表示高斯分量的數量；
50、設綜合風險概率；其中，表示折減系數；
51、進一步的，考慮未來一段時間內的綜合風險概率；其中，，其中，表示狀態的風險系數；
52、設定風險概率閾值和多個風險概率區間，根據與風險概率閾值的關系以及所屬的風險概率區間，生成一級預警、二級預警、三級預警、四級預警以及相應的行動建議。
53、優選的，所述基于監測區域的應變場和校正后的位移場進行邊坡位移預警，還包括：
54、計算預警置信度，；其中，分布熵；；
55、如果，則采用上述預警等級和對應的行動建議；
56、如果0.5，則降低一級預警等級后采用；
57、如果，則僅采用一級預警等級和對應的行動建議。
58、優選的，所述基于風險概率和局部區域的應變場，判斷邊坡質量，包括：
59、獲取和；
60、計算應變均勻性指數；其中，表示監測區域內所有子分區的應變標準差；表示監測區域內所有子區域的平均應變；表示常數項，用于避免分子為零；計算裂縫發育度指數；其中，最大主應變場面積；表示材料開裂臨界應變，表示指示函數，當成立時為1，否則為0；表示應變梯度平方，用于區分均勻高應變和裂縫；表示子區域面積；表示梯度敏感性參數；；
61、計算風險概率增長率；
62、通過應變均勻性指數、裂縫發育度指數和風險概率增長率，計算獲得完整性得分；其中，、、表示完整性權重系數；
63、動態更新完整性權重系數：；；；其中，、、表示當前時刻的下一時刻的完整性權重系數，表示時間間隔；
64、如果，則判斷邊坡施工質量優秀；
65、如果，則判斷邊坡施工質量良好；
66、如果，則判斷邊坡施工質量中等；
67、如果，則判斷邊坡施工質量危險。
68、一種基于機器視覺的邊坡施工質量檢測系統，所述系統用于執行所述的一種基于機器視覺的邊坡施工質量檢測方法。
69、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現所述的一種基于機器視覺的邊坡施工質量檢測方法。
70、本發明的有益效果：
71、1、本發明，將關鍵位移監測和區域位移場監測結合，利用位移殘差校正監測區域位移場，提高了位移場的精度。不僅解決了傳統技術中監測精度和監測范圍融合難的問題，還實現對邊坡面位移的整體感知和關鍵點位移的關注。
72、2、本發明，基于監測區域的應變場和校正后的位移場進行邊坡位移預警，通過合位移、合速度、合加速度和局部化因子等多維證據進行綜合風險概率計算和分級預警，而非基于單點閾值比較，使得預警更加可靠。