失效
隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法及确定装置
童建军、易文豪、王明年、赵思光、桂登斌、刘大刚、于丽、钱坤、杨迪
西南交通大学
摘要
本申请提供了一种隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法及确定装置,属于隧道及地下工程领域。该隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法及确定装置基于视频拆分技术,提取视频中各帧图像,并按时间顺序对提取的图像进行编号;基于图像处理技术,对提取的各帧图像进行灰度处理;基于视频处理方法,将灰度图像转换运动区域和静止区域的二值图像;基于视频处理结果和地下水流动特征,智能化识别地下水状态。该方法较少的引入主观因素影响,克服了传统方法识别准确度较低的技术问题,且克服了传统人工判断效率低的问题。
1.一种隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,包括采集地下水出水口处视频;提取视频各帧图像并根据照片的时间顺序对各帧图像进行编号和保存;对提取的各帧图像进行灰度处理;对视频进行处理,确定重组视频中的背景图像,并将背景图像中运动区域和静止区域分为2类,用1和0分别进行标记运动区域和静止区域的像素点;基于运动区域和静止区域的分类二值图进行图像处理,提取地下水物理特征;基于视频处理结果和地下水流动特征,智能化定性识别地下水状态,包括根据地下水在出水口处的流动形态,将隧道掌子面地下水出水形式定性分为无水、接触式出水和非接触式出水,对正视相机采集的视频和侧视相机采集的视频处理,若处理结果均表明在视频采集区域内均是静止区域,则隧道掌子面地下水出水形式是无水;若对正视相机采集的视频和侧视相机采集的视频处理,正视相机采集的视频处理结果表明在视频采集区域内有运动区域,侧视相机采集的视频处理结果表明在视频采集区域内均是静止区域,则隧道掌子面地下水出水形式是接触式出水;若对正视相机和侧视相机采集的视频处理,若处理的结果均表明在视频采集区域内有运动区域,则隧道掌子面地下水出水形式是非接触式出水;在是否接触式出水判释的基础上,对正视视频的处理结果进行连通域检测并统计连通域质心几何坐标,若同一视频中不同连通域的最大质心距离大于设置阈值,则判定为非连续性出水,反之则判定为连续性出水;其中,智能化定性识别地下水状态包括出水形式的识别、表面出水区域面积的识别和出水口位置的识别。
2.根据权利要求1所述的隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,采集地下水出水口处视频,具体为:在地下水出口处,分别布置正视和侧视2台高清相机;分别记录正视相机和侧视相机距离出水口处的距离,相机焦距和分辨率信息。
3.根据权利要求2所述的隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,若地下水出水形式是接触式或非接触式,则表面出水面积计算方法如下:S=n i ×A式中:S——出水面积;n i ——正视相机采集视频识别结果图中灰度值为255的像素点个数;A——单个像素点代表的实际面积;若地下水的出水形式是接触式或非接触式,则对出水口位置进行确定,具体确定方法如下:以正视相机采集的视频中左下角像素点为坐标原点,正视视频各帧图像的宽度方向为X轴,高度方向为Y轴,侧视视频各帧图像的宽度方向为Z轴,构建局部坐标系;基于构建的局部坐标系,记录正视相机和侧视相机采集的视频中灰度值为255的像素点局部坐标;若判定为接触式出水,则根据正视相机采集的视频处理结果,以灰度值为255的像素点中Y坐标最大的像素点的局部坐标表示出水口位置,若判定为非接触式出水,则根据侧视相机采集的视频处理结果,以灰度值为255的像素点中Z坐标最小的像素点的局部坐标表示出水口位置。
4.根据权利要求1所述的隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,对提取的各帧图像进行灰度处理,具体为:基于各帧图像的RGB值、HSI值、HSV值和灰度值,将视频中的彩色图像转换为灰度图像;基于图像处理技术对灰度图像进行分割、增强、锐化处理并保存。
5.根据权利要求1所述的隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,对视频进行处理,确定重组视频中的背景图像,并将背景图像中运动区域和静止区域分为2类,用1和0分别进行标记运动区域和静止区域的像素点,具体为:基于视频重组技术,将保存的灰度处理图像按时间顺序重组为灰度视频;基于背景减除、背景增强视频处理方法,确定重组视频中的背景图像,同时将背景图像中运动区域和静止区域分为2类;基于视频处理后的分类结果,用1和0分别进行标记运动区域和静止区域的像素点。
6.根据权利要求1所述的隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法,其特征在于,基于运动和静止区域的分类二值图进行图像处理,提取地下水物理特征,包括基于运动区域和静止区域分类标签,将背景图像转换为二值图像;基于运动和静止区域的分类二值图和图像处理技术,提取地下水流动的亮度、外形、颜色视觉特征,尺寸、质心、运动方式、面积、频域物理特征。
7.一种地下水出水形式确定装置,其特征在于,包括采集模块,所述采集模块用于地下水出水口处视频;视频拆分模块,所述视频拆分模块用于提取视频各帧图像并根据照片的时间顺序对各帧图像进行编号和保存;图像处理模块,所述图像处理模块用于对提取的各帧图像进行灰度处理;视频处理模块,所述视频处理模块用于对视频进行处理,确定重组视频中的背景图像,并将背景图像中运动区域和静止区域分为2类,用1和0分别进行标记运动区域和静止区域的像素点;提取模块,所述提取模块用于基于运动和静止区域的分类二值图进行图像处理,提取地下水物理特征;识别模块,所述识别模块用于基于视频处理结果和地下水流动特征,智能化定性识别地下水状态,其中,包括根据地下水在出水口处的流动形态,将隧道掌子面地下水出水形式定性分为无水、接触式出水和非接触式出水,对正视相机采集的视频和侧视相机采集的视频处理,若处理结果均表明在视频采集区域内均是静止区域,则隧道掌子面地下水出水形式是无水;若对正视相机采集的视频和侧视相机采集的视频处理,正视相机采集的视频处理结果表明在视频采集区域内有运动区域,侧视相机采集的视频处理结果表明在视频采集区域内均是静止区域,则隧道掌子面地下水出水形式是接触式出水;若对正视相机和侧视相机采集的视频处理,若处理的结果均表明在视频采集区域内有运动区域,则隧道掌子面地下水出水形式是非接触式出水;在是否接触式出水判释的基础上,对正视视频的处理结果进行连通域检测并统计连通域质心几何坐标,若同一视频中不同连通域的最大质心距离大于设置阈值,则判定为非连续性出水,反之则判定为连续性出水;其中,智能化定性识别地下水状态包括出水形式的识别、表面出水区域面积的识别和出水口位置的识别。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
9.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。







