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申请/专利权人：华能澜沧江水电股份有限公司;中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;天津大学

摘要：本发明属于水利工程信息处理技术领域，公开了一种泄洪建筑物出口区边坡危岩监测方法及系统，方法包括在边坡危岩的内部和外部均布置视频监测仪器，实时采集边坡危岩的监测数据，并生成边坡危岩的监测图像；获取实时监测图像，基于运动目标检测算法，对边坡危岩提取运动目标区域，完成对边坡危岩的实时监测；以边坡危岩的实时监测图像时间因子为输入，对边坡危岩的每一帧实时监测图像进行分析，基于改进连续自适应均值追踪Camshift算法的运动目标跟踪算法，对边坡危岩进行实时且精确跟踪定位；通过预测模型对边坡危岩稳定性进行分析和预判，确定边坡危岩当前状态是否正常，并进行预测和预警。本发明能够及时预警潜在的边坡灾害风险。

主权项：1.一种泄洪建筑物出口区边坡危岩监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：在边坡危岩的内部和外部均布置视频监测仪器，实时采集边坡危岩的监测数据，并生成边坡危岩的监测图像；获取实时监测图像，基于自适应混合色彩空间信息融合的运动目标检测算法，对边坡危岩提取运动目标区域，完成对边坡危岩的实时监测；以边坡危岩的实时监测图像时间因子为输入，对边坡危岩的每一帧实时监测图像进行分析，基于改进连续自适应均值追踪Camshift算法的运动目标跟踪算法，对边坡危岩进行实时且精确跟踪定位；通过预测模型对边坡危岩稳定性进行分析和预判，确定边坡危岩当前状态是否正常，并进行预测和预警；将Camshift算法与SURF特征点匹配算法相结合,当发生目标被障碍物遮挡后重新出现的情况时，利用SURF特征点匹配的原理实现目标重定位，获得目标的实际位置区域并传递给改进Camshift算法作为搜索窗口区域，对视频图像序列进行分析，实时记录每一个跟踪窗口的位置信息，当判定某一目标停止运动或者超出视频图像范围时，认为该目标达到跟踪结束条件；当所有目标都达到跟踪结束条件时，应结束运动目标跟踪状态重新跳转至运动目标检测状态；通过预测模型对边坡危岩稳定性进行分析和预判，包括：建立预测模型，进行结果评估，对比输出结果与实际数据，由预测模型模拟结果；结果分析，通过分析推理结果，确定边坡当前状态是否正常，并对可能出现的异常情况进行预测和预警；预测模型的建立包括以下步骤：获取边坡危岩的实时监测的视频图像，得到与视频图像分析指令对应的三维场景窗口，采集与三维场景窗口对应的场景描述参数，场景描述参数包括边坡危岩的位置及视角参数，获取场景描述参数时间戳，存储场景描述参数及对应的时间戳；根据预测模型接口数据结构及预测模型接口定义，利用代码生成预测模型框架，基于预测模型框架及预测程序进行编译生成预测模型文件，预测模型接口定义采用XML语言的文本格式进行描述，包括预测模型名称、预测模型说明、输入接口信息和输出接口信息；预测模型框架包括定义公共接口数据结构和调用接口函数；调用接口函数用于以参数形式传入输入数据；通过预测模型接口对边坡危岩的三维场景进行评估，根据边坡危岩的视频图像和三维场景，预测模型进行模拟和分析，评估边坡危岩的当前状态是否正常，并预测和预警可能出现的异常情况；具体包括以下步骤：收集边坡危岩的视频图像和三维场景数据，需要进行预处理，如图像去噪、场景点云处理；从采集到的数据中提取目标特征；视频图像，使用计算机视觉技术提取边坡危岩的形状、颜色及纹理特征；对于三维场景，提取边坡的高度、坡度及曲率特征；对提取的目标特征进行标注，即给每个视频图像和三维场景数据打上正常或异常的标签；然后使用标注的数据集训练预测模型；使用训练好的模型对部分数据进行测试和评估，以评估模型的准确性和性能；使用训练好的预测模型对新的边坡危岩的视频图像和三维场景进行模拟和分析；预测模型将根据提取的特征和之前的训练结果，预测当前边坡危岩的状态是否正常，以及可能出现的异常情况；模拟和分析的结果是二分类或多分类；基于自适应混合色彩空间信息融合的运动目标检测算法，获取完整的运动目标区域，实现全自动跟踪，完成颜色直方图模板的改进，在只含有H分量的颜色直方图中加入S分量，建立初始目标二维颜色直方图模板；基于自适应混合色彩空间信息融合的运动目标检测算法，包括：获取实时监测地视频图像序列，将视频帧图像从RGB色彩空间转换到HSV、Lab色彩空间，重组不同的色彩通道构建出混合色彩空间RS；在混合色彩空间RS中，利用自适应多帧差分算法实现性能最优的运动目标检测，即在起始帧采用三帧差分法对视频图像序列进行分析，当图像中运动像素点个数小于等于研判阈值时，判定为噪声的干扰，此时继续使用三帧差分法进行检测；反之，判定场景中出现运动像素点个数大于研判阈值时的运动，即产生需要检测的运动物体，此时跳转至五帧差分法继续完成视频图像序列的分析；在使用五帧差分法完成目标检测时，利用Canny边缘检测算法对差分过程中的二值图像进行目标边缘信息提取；将五帧差分信息与目标边缘信息进行融合增加融合信息量；提取目标轮廓，对轮廓尺寸进行研判，当轮廓尺寸过小时删除该轮廓；当轮廓尺寸符合要求时在原始视频图像序列中提取轮廓的最小外接矩形区域，将最小外接矩形区域作为运动目标区域并以图片的形式保存，随后启动运动目标跟踪算法；基于改进连续自适应均值追踪Camshift算法的运动目标跟踪算法，包括：获取实时监测视频图像序列，依据基于自适应混合色彩空间信息融合的运动目标检测算法获取完整的运动目标区域，将该运动目标区域以图片的形式保存下来作为SURF特征点匹配算法的模板图像，同时该运动目标区域也被当作改进Camshift算法初始搜索窗口区域；将视频帧图像通过色彩空间转换公式从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，计算搜索窗口内的H-S二维颜色直方图；利用H-S二维颜色直方图进而获取搜索窗口内的颜色概率分布图，运用Meanshift算法迭代计算，当满足收敛条件时更新搜索窗口位置坐标及尺度参数；对搜索窗口位置信息进行判断，若连续N帧窗口位置变化量小于ε，则判定目标停止运动，结束该目标的跟踪过程;反之，对搜索窗口面积大小进行研判；当搜索窗口面积大小在设置的阈值范围内时，继续计算目标区域和搜索窗口区域的巴氏距离，若数值大于阈值Tos，认为目标丢失跟踪失败，反之认为目标跟踪成功；当搜索窗口面积大小不在阈值范围内时，直接判定目标丢失；当判定目标跟踪成功时，直接读取新一帧视频图像序列继续跟踪，直至视频图像序列结束；当判定目标丢失时，对目标丢失持续的视频帧数进行研判，若存在连续M帧目标丢失的情况，则认为目标超出视频图像范围，结束该目标的跟踪过程；否则，根据SURF特征点匹配算法进行目标重定位，然后继续读取新一帧视频图像序列进行跟踪，直至视频图像序列结束；当存在运动目标满足跟踪结束条件，结束跟踪过程时，研判视频图像序列中所有运动目标状态，若全部目标都满足跟踪结束条件，则停止运动目标跟踪状态跳转至运动目标检测状态;反之，获取新一帧视频图像序列对没有满足跟踪结束条件的目标进行继续跟踪。

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