基于圖像智能分析的全天候危巖崩塌災害實時監測設備研究

張慧敏

摘? 要：危巖崩塌、滑坡、泥石流是地質災害的主要類型，為降低邊坡危巖崩塌帶來的損失，在不斷加強地質災害治理工作的同時，需要借助一系列技術手段對高危地區進行實時監測。該文介紹了基于圖像智能分析的全天候危巖崩塌災害實時監測設備的設計方法，開展面向危巖崩塌災害監測的實時圖像識別算法研究，并給出了實驗結果，證明了系統的有效性。

關鍵詞：邊坡檢測? 危巖? 實時監測? 圖像處理

中圖分類號：TP274? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2020）09（c）-0044-04

Abstract： Dangerous rock collapse， landslide and debris flow are the main types of geological disasters. In order to reduce the losses caused by slope collapse， a series of technical means are needed to monitor the high-risk areas in real time while strengthening the geological disaster control. This paper introduces the design method of real-time monitoring equipment for dangerous rock collapse disaster based on image intelligent analysis. The real-time image recognition algorithm for dangerous rock collapse disaster monitoring is studied. The experimental results show that the system is effective.

Key Words： Slope detection; Dangerous rock; Real-time monitoring; Image processing

危巖體一般地處高陡邊坡，地形地貌條件的限制使其調查難度顯著增加，巖土體性質調查、邊界條件確定、巖土體的取樣、測試等都非常困難，從而導致對崩塌災害的認識困難，也難以進行可靠的穩定性評估和計算[1]。傳統的監測方法由于技術水平的限制，崩塌災變體的狀態參量靠人工測量、測試數據的事后驗證分析評價，它不僅耗時耗力，而且不能及時地發現崩塌災變的許多重要突變信號，也就不可能對突發災害事先預警，只能事后進行事故鑒定[2-4]。該文研究了基于圖像智能分析的全天候危巖崩塌災害實時監測設備，實現危巖墜落監測的追蹤算法和用于路面堆積體狀態的識別算法進行分隔運算，并完成監測現場基于實時圖像識別裝備和基于變形數據的監測裝備的集成與開發。

1? 邊坡危巖監測系統總體方案設計

根據危巖崩塌監測的需求分析，將監測系統硬件部分分為三大子系統，具體如下。

（1）基于圖像智能分析的全天候危巖崩塌災害實時監測裝備，簡稱危巖體圖像識別監測裝備。

（2）基于變形數據的危巖崩塌災害實時監測裝備，簡稱危巖體表面變形監測裝備。

（3）危巖崩塌災害聯動報警裝備，簡稱聲光報警系統。

各子系統與服務器通信，實現設備之間相互聯動，達到危巖崩塌災害的監測預警與報警功能，具體框架圖如1所示。

2? 基于圖像智能分析的監測設備設計

根據上述危巖崩塌監測系統總體架構規劃，該部分研發目標是開發基于全天候基于圖像智能分析的危巖安全狀態監測裝備，用以實現對危巖體崩塌和路側堆積物的全天候24h圖像智能分析與報警信息上傳?；趫D像分析技術的監測設備由系統架構、攝像頭調研選型、圖像識別算法研究、監測裝備軟硬件實現、裝備性能測試實驗組成。

監測現場實時圖像識別裝備在整個危巖崩塌狀態監測中的所處位置如下，其目的是在監測現場根據圖像識別的方法實時反饋出監測區域重點關注對象的狀態，遇險報警。

2.1 攝像頭的調研分析與激光攝像頭選

危巖崩塌實時圖像采集的攝像頭需要較高的性能，為保證圖像分析的全天候性能，需采用夜視性能更好的激光攝像頭，同時在惡劣的環境下正常工作，圖像清晰度高，功耗低，壽命長。根據以上要求，對不同類型的攝像頭進行對比分析，選擇出適合在危巖崩塌監測環境中應用，又能控制成本的攝像頭。

經過綜合對比，該系統選擇清晰度較高、壽命較長的激光攝像頭作為圖像采集的設備。

2.2 面向危巖崩塌災害監測的實時圖像識別算法研究

面向危巖崩塌災害監測的實時圖像識別算法用于對危巖崩塌監測中重點關注的異常圖像情況進行研判，獲取重點關注區域的異常信息，分析算法研究的主次方向。利用設置關鍵區域標識物的方法，提升對關鍵區域穩定性的分析判斷，以及夜間對于關鍵區域監測的可靠性。同時在關鍵區域穩定性監測的基礎上，嘗試分析其大致的變形數據[5]。

根據上述攝像頭選型分析，激光攝像頭具備良好的夜視、穿霧等特點，符合危巖崩塌災害監測的需求，結合激光攝像頭圖像效果以及危巖崩塌監測中重點關注的異常圖像情況研究合適的圖像處理算法[6]。

危巖崩塌災害監測的實時圖像識別算法研究主要分為危巖崩塌運動目標識別算法以及堆積物大小估算算法兩大部分，其中危巖崩塌運動目標識別算法的研究目的主要是提出適用于野外危巖崩塌狀態識別的運動檢測算法，堆積物體積大小估算算法研究目的是測量公路堆積物體積大小，遇險報警，便于相關部門進行后續處理。算法過程如下。

（1）危巖崩塌運動目標識別算法。實現對公路危巖的實時檢測，當危巖有運動發生時，將運動物體標示出來，達到實時監控的目的。

（2）堆積物體積大小估算算法。對堆積物圖像進行分割后，運用體積估算算法，初步估算出堆積物體積大小，進行分析與預警。

3? 實驗測試

3.1 危巖體圖像識別監測裝備實際邊坡布設

為了更好地測試系統的長期穩定性及工程化，測試路段為重慶渝北區古路村附近對危巖體圖像識別監測裝備進行實驗性系統布設，并人為的模擬巖石墜落和路側堆積體測試，實景測試了系統的圖像分析及觸發報警功能。圖3左圖為危巖體崩塌圖像識別監測裝備布設現場實景圖，可以展示布設的方位、觀測的邊坡以及周圍環境。

經過工程化布設實驗發現，為了更為有效地鑒別是否為危巖崩塌的情況，避免誤報的同時又盡可能不出現漏報情況，可以在圖像識別算法中改進增加了以下機制：當運動物體沒有運動軌跡不是從上至下但是進入監測區域中且出現了停留的情況，當停留時長達到一定閾值，系統將會將此情況標上黃色框上傳服務器通知管理人員人工審查。圖3右圖為系統算法按照上述改進機制之后被觸發，捕獲到現場新增停留物體，但是又不完全滿足危巖崩塌運動軌跡的情況。通過矩形框標記不確定物體。

3.2 不同環境下的實驗測試

系統安裝布設完成之后，采用人工模擬危巖體崩塌的情景來測試系統監測及報警功能。同樣采用人工拋擲籃球的方式，產生縱向移動物體模擬危巖崩塌過程。通過多次反復測試，系統可以準確捕獲危巖崩塌狀態的移動物體，進入堆積體觀測區將估算崩塌體積。

3.2.1 白天環境下實驗測試

按照通過上述實驗方法，證實在白天情況下，激光攝像頭光源處于關閉狀態，圖像識別裝備可以有效地偵測到籃球模擬的危巖滾落情況。

當籃球模擬的危巖滾落到屏幕下方，將會觸發系統報警，同時開始估算測量垮塌量堆積體體積。圖4為觸發設備報警所捕獲的圖像。

3.2.2 夜間環境下實驗測試

當外界光線低于一定量時，攝像頭將自動打開激光光源，進入夜間攝像監測模式。同時根據圖像識別算法處理，將會對背景模板進行自動更換。通過實驗證明該裝備可以在夜間模式下偵測到用籃球模擬的危巖崩塌運動過程。

在夜間情況下，對于崩塌堆積體估算測量方式與白天一致，當籃球模擬的危巖滾落到屏幕下方，將會觸發系統報警，同時開始估算測量崩塌堆積體體積。在上述測試中，捕獲圖像中間的紅線將圖像分為兩個區域：（1）上面部分為移動偵測區域，根據危巖崩塌的特征，重點關注縱向趨勢的運動物體而忽視橫向運動物體，從而區別是危巖崩塌還是其他活動物體，監測到危巖崩塌性質的物體將會用紅框標記。（2）圖像紅線的下面部分為危巖崩塌之后的堆積體觀測區域，當有物體縱向的從移動偵測區進入堆積體觀測區將會觸發報警，監測到疑似危巖崩塌后產生的堆積體將會用綠框標記，并估算堆積體體積。根據危巖邊坡的具體情況，觀測區域的紅線位置可以配置調整。

4? 結語

該文重點介紹了基于圖像智能分析的全天候危巖崩塌災害實時監測設備系統研究，為了更好地測試系統的長期穩定性及工程化，以重慶渝北區古路村附近的危巖體為測試對象進行實驗，并給出了實驗效果。根據實驗結果得知，系統可以捕捉到危巖崩塌時的瞬間圖像。

參考文獻

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