一种建设期隧道多元信息自动化采集方法和系统

1.一种建设期隧道多元信息自动化采集系统，其特征在于：包括多个光源，所述光源布设在隧道侧壁上并在隧道内壁形成检测点和\或检测线；围绕所述检测点和\或检测线架设有多个测量相机，所述测量相机用于实时收集、录制所述检测点和\或检测线区域的图像数据，多个所述测量相机组合形成的摄制视角范围覆盖所述检测点和\或检测线区域的所有面；数据处理器，所述数据处理器的信号输入端与所述测量相机相连接，用于接收所述测量相机实时收集的图像数据，并分别以所述检测点和\或检测线为位置基准计算检测点和\或检测线所处区域的三维坐标、以不同摄制视角得到的所述检测点和\或检测线所在区域的图像数据计算检测点和\或检测线所处区域的尺寸和形状，而后整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；应用终端，所述应用终端的信号输入端与所述数据处理器的信号输出端相连接，用于接收所述数据处理器更新、修正得到的实时点云数据，并展示根据该点云数据建立的隧道四维模型，同时根据该四维模型反馈展示包括检测点和\或检测线区域的变形数据、混凝土厚度数据、隧道平整度数据、锚杆数量、位置数据、掌子面素描数据；所述建设期隧道多元信息自动化采集系统的采集方法包括以下步骤：步骤101：在隧道侧壁横向或纵向布设多个光源，利用光源在隧道的拱顶和侧壁形成检测点和\或检测线；步骤102：围绕所述检测点和\或检测线架设多部测量相机，利用多个测量相机配合，多角度实时摄制、收集整个检测点和\或检测线区域在不同时间段内的图像数据；步骤103：将测量相机实时收集到的图像数据传输到数据处理器中，所述数据处理器分别以所述检测点和\或检测线为位置基准计算检测点和\或检测线所处区域的三维坐标、以不同摄制视角得到的所述检测点和\或检测线区域的图像数据计算检测点和\或检测线所处区域的尺寸和形状，而后整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；同时利用图像捕捉算法逐帧比对不同角度下同一检测点和\或检测线区域在不同时间段内的像素位移数据和关键帧数据；并以检测点和\或检测线作为标齐基准，用所述检测点和\或检测线所在区域的像素移动数据和关键帧数据，实时校准、更新所述点云数据中发生位置移动的部分点云；步骤104：数据处理器将实时修正后的点云数据发送到应用终端转换成隧道的四维模型；步骤105：应用终端对不断修正、转化得到的隧道四维模型按照时间轴的顺序进行展示，得到动态的隧道四维模型；步骤106：应用终端利用图像比对算法将新的三维模型与历史三维模型进行对比，并展示隧道内壁的实时动态的形变数据、混凝土厚度数据、隧道平整度数据；所述步骤101中的光源包括点光源，基于点光源实现隧道壁某一精确点形变检测的方式如下：步骤201：将点光源投影到隧道侧壁某一个需要精确观测的点，形成检测点；步骤202：围绕所述检测点架设多部测量相机，利用多个测量相机配合，多角度摄制、收集整个检测点在不同时间段内的图像数据；步骤203：将测量相机收集到的图像数据传输到数据处理器中，所述数据处理器利用图像捕捉算法逐帧比对不同角度下同一检测点区域在不同时间段内的像素位移数据和关键帧数据，并由此计算得出检测点区域的形变数据；步骤204：数据处理器将检测点区域的形变数据以及时间轴发送到应用终端用于展示检测点所在隧道侧壁区域当前的形变数据；所述步骤101中的光源包括线光源，基于线光源实现隧道壁形变检测的方式如下：步骤301：将多个线光源沿着隧道长度方向安装在隧道侧壁，在隧道拱顶及侧壁形成间距相同或任意间距的断面检测线；步骤302：围绕所述检测线架设多部测量相机，利用多个测量相机配合，多角度拍摄整个检测线所在区域不同时间段内的图像数据；步骤303：将测量相机收集到的图像数据传输到数据处理器中，并分别以所述检测线为位置基准计算检测线所处区域的三维坐标、以不同摄制视角得到所述检测线区域的图像数据计算检测线所处区域的尺寸和形状，而后整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；同时数据处理器利用阈值分割以及中心线提取算法提取检测线区域，而后与原始检测线、检测线所在区域的历史像素位置数据融合计算，得到不同角度下同一检测线区域在不同时间段内的像素移动数据和关键帧数据；并以检测线作为标齐基准用所述检测线所在区域像素移动数据和关键帧数据实时校准、更新所述点云数据中发生位置移动的部分点云；步骤304：数据处理器将修正后的点云数据发送到应用终端转换成隧道的四维模型；步骤305：应用终端对不断修正、转化得到的隧道四维模型按照时间轴的顺序进行展示，得到动态的隧道四维模型；步骤306：应用终端利用图像比对算法将新的三维模型与历史三维模型进行对比，展示隧道中检测线所在拱顶、侧壁的实时动态的形变数据；所述步骤101中的光源还包括面光源，基于面光源实现隧道壁形变检测的方式如下：步骤401：将多个面光源沿着隧道长度方向安装在隧道侧壁，在隧道拱顶及侧壁形成网格检测线；步骤402：围绕所述网格检测线架设多部测量相机，利用多个测量相机配合，多角度拍摄整个网格检测线所在区域不同时间段内的图像数据；步骤403：将测量相机收集到的图像数据传输到数据处理器中，并分别以所述网格检测线为位置基准计算网格检测线所处区域的三维坐标、以不同摄制视角得到的所述网格检测线图像数据计算检测线所处区域的尺寸和形状，而后以图像数据中网格检测线的像素位置整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；同时数据处理器采用深度学习图像分割算法提取网格检测线的交点作为捕捉点，得到不同角度下同一捕捉点区域在不同时间段内的像素移动数据和关键帧数据，并以捕捉点为基准计算相邻两个捕捉点之间检测线区域的像素位移数据；而后整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；步骤404：将修正后的点云数据发送到应用终端转换成隧道的四维模型；步骤405：应用终端对不断修正、转化得到隧道四维模型按照时间轴的顺序进行展示，得到动态的隧道四维模型；步骤406：应用终端利用图像比对算法将新的三维模型与历史三维模型进行对比，展示隧道拱顶、侧壁空间的整体动态形变参数；所述步骤104中修正后的点云数据还可以用于实现隧道内壁混凝土厚度的计算，具体计算方式如下：步骤501：设定所述网格检测线为基准线；步骤502：利用计算点云数据中每一个云点的法向量与所述基准线的交点距离；步骤503：调出云点位置数据并将其与交点距离数据进行匹配；步骤504：以云点位置数据为基准将交点距离数据同步、匹配到隧道三维模型中，得到隧道中不同位置的混凝土厚度；所述步骤105中生成的四维隧道模型还可以用于实现隧道内壁平整度的测量，具体测量方式如下：步骤601：以所述检测点和\或检测线作为位置参考点，采用中心线捕捉算法得到三维隧道模型的中心线；步骤602：将整个三维隧道模型沿着所述三维隧道模型的中心线展开生成正交影像图；步骤603：利用三维测量算法得到所述正交影像图中云点法向量与隧道内壁表面检测点和\或检测线之间的高程差；步骤604：收集高程差数据，得到隧道内壁的平整度；所述步骤102中的测量相机数据收集方式还可以用来实现喷锚支护过程的记录和锚杆孔位、数量的记录，具体记录方式如下：步骤701：将测量相机架设在隧道中对整个锚杆支护过程进行视频录制，形成视频数据；步骤702：将测量相机收集到的视频数据传输到数据处理器中，并分别以所述检测点和\或检测线为位置基准计算检测点和\或检测线所处区域的三维坐标、以不同摄制视角得到的所述检测点和\或检测线所处区域的图像数据计算检测点和\或检测线所处区域的尺寸和形状，而后整合所述三维坐标、尺寸、形状信息建立隧道内壁的低密度点云数据；同时数据处理器利用图像识别技术自动识别视频数据中的锚杆以及数量，并在检测点和\或检测线的辅助下定位锚杆的位置；而后再次以检测点和\或检测线为位置基准将锚杆的位置、数量信息与点云数据进行整合、修正；步骤703：将修正后的点云数据发送到应用终端转换成隧道的四维模型；步骤704：应用端在隧道四维模型中展示锚杆的位置、数量以及每个孔的打孔时间；同时测量相机录制的视频数据也能导出形成工作视频摘要；所述步骤102中的测量相机的数据收集方式还可以用来实现掌子面素描数据的生成的，具体生成方式如下：步骤801：将多个测量相机以不同的角度和位置架设在隧道掌子面前方；步骤802：测量相机实时摄制掌子面的形成图像数据；步骤803：将测量相机收集到的图像数据传输到数据处理器中，所述数据处理器利用图像识别技术分析不同摄制视角下得到的掌子面图像数据，得出掌子面岩石的种类数据、岩土完整程度数据、地下水出水状态数据、岩石坚硬程度数据；步骤804：应用终端接收数据处理器整合的图像信息，并展示标注有包括掌子面岩石种类数据、岩土完整程度数据、地下水出水状态数据、岩石坚硬程度数据的隧道掌子面素描图像。 2.根据权利要求1所述的建设期隧道多元信息自动化采集系统，其特征在于：所述光源为点光源、线光源、面光源的一种或多种的组合。