基于雙目立體視覺的變形監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用探討

中圖分類號：P232 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號:2095-2945(2025)20-0138-04

Abstract:Traditionalcontact-basedsingle-pointdeformationmonitoringmethodsarelimitedbytheneedformanual layout ofobservationpointsandarechallengedbydiffultiesincapturinglarge-areadeformaions，insuffientlevelsofutomationand thehighcostsasociatedwithighprecision.Toachieveanon-contact，lowcost，high-precisionandighral-tieautomatic monitoringsolution，thispaperinvestigatesdeformationmonitoringtechnologybasedonbinocularstereovision.Byanalyzingits technicalprinciples，implementationmethods，andmeasurementacuracy，theoveralstructureofthedeformationmonitoring systemisdesignedandtheapplicationsenariosofthistechnologyinthefieldofdeformationmonitoringareexploredingto provide a reference for the design of monitoring schemes for large-scale scenes and structures.

Keywords: binocular stereovision;deformation monitoring; systemdesign;landslide monitoring;power towertit monitoring

變形監(jiān)測是工程建設(shè)質(zhì)量監(jiān)測和地質(zhì)災(zāi)害防治中的重要環(huán)節(jié)，其核心在于利用觀測技術(shù)定期測量目標(biāo)在空間位置和結(jié)構(gòu)上精確的變化量，分析其變形規(guī)律，評價(jià)目標(biāo)安全形態(tài)，及時(shí)預(yù)警異常變形，以達(dá)到檢驗(yàn)工程質(zhì)量、預(yù)防安全事故等目的。變形監(jiān)測技術(shù)融合了測繪科學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、地質(zhì)力學(xué)和水文氣象等多領(lǐng)域的理論，其觀測手段主要包括大地測量法、GNSS、三維激光掃描、微波遙感和攝影測量等，這些方法互有利弊，大地測量、GNSS測量等接觸式測量方法受限于人工布設(shè)點(diǎn)位的質(zhì)量，無法滿足全場、大范圍的監(jiān)測需求；而三維激光掃描方法雖然精度高，但礙于設(shè)備成本、數(shù)據(jù)處理難度等，難以實(shí)現(xiàn)長期、連續(xù)的自動(dòng)化監(jiān)測。近年來，數(shù)字?jǐn)z影測量技術(shù)在算法模型上得以突破，使得利用非量測相機(jī)所采集的影像實(shí)現(xiàn)高精度的三維重建和實(shí)時(shí)分析成為可能，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和AI算法實(shí)現(xiàn)對場景的實(shí)時(shí)分析和量測3-，為實(shí)現(xiàn)非接觸、高精度、低成本、實(shí)時(shí)、智能和自動(dòng)化的測量方法提供了基礎(chǔ)?；陔p目立體視覺的變形監(jiān)測技術(shù)可減少監(jiān)測作業(yè)負(fù)擔(dān)，保障人員安全，同時(shí)滿足滑坡、大壩、橋梁等大范圍場景的高精度、實(shí)時(shí)監(jiān)測需求。因此，本文將基于雙目立體視覺測量技術(shù)的原理和變形監(jiān)測的要求，設(shè)計(jì)雙目立體視覺變形監(jiān)測系統(tǒng)，并對其應(yīng)用和發(fā)展前景進(jìn)行探討。

1雙目立體視覺測量原理

雙目立體視覺技術(shù)是一種基于視差的三維重建方法，其原理為利用雙目相機(jī)同時(shí)獲取物體在不同角度的影像，通過計(jì)算左右兩幅影像的視差分布并建立映射關(guān)系，以此來恢復(fù)物體的三維幾何信息。從數(shù)學(xué)模型上，雙自立體成像系統(tǒng)可視作從成像像素坐標(biāo)到實(shí)際三維空間坐標(biāo)的映射，涉及相機(jī)坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。如圖1所示。

假設(shè)世界坐標(biāo)系為 O_l^-X_wY_wZ_w ，像素坐標(biāo)系為 O_l^- 圖像坐標(biāo)系為 O_r-X₁Y₁，O_r-X_rY_r， ，相機(jī)坐標(biāo)系為 O_l^-X_lY_lZ_l?O_r-X_rY_rZ_r ，目標(biāo)點(diǎn) P 在世界坐標(biāo)系的空間坐標(biāo)為 (X_wY_wZ_w) ，在圖像坐標(biāo)系上的坐標(biāo)為 Ξ(u₁，v₁) 、(u_r，v_r) ，則各坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換可由以下方程表達(dá)

由式(5)可知，雙目立體視覺測量時(shí)，其測距范圍與相機(jī)焦距 f_? 基線距離 B 及視差均相關(guān)，相機(jī)焦距一定時(shí)，若要遠(yuǎn)距離測量，相應(yīng)的基線也越長，因此實(shí)際工況時(shí)需根據(jù)測量需求來合理選擇相機(jī)焦距和設(shè)置基線距離。

2雙目立體視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)及變形監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 雙目立體視覺測量技術(shù)實(shí)現(xiàn)

基于上述數(shù)學(xué)模型，雙目立體視覺測量技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要通過相機(jī)標(biāo)定、圖像采集、圖像預(yù)處理、特征提取、立體匹配和三維信息恢復(fù)等步驟，技術(shù)流程如圖2所示。

其中，

式中：A為比例系數(shù)； （20 為像素和圖像坐標(biāo)系2個(gè)軸上的比例因子 _;f 為相機(jī)焦距； B 為相機(jī)光心間的基線距離； Z 為相機(jī)與空間點(diǎn) P 之間的深度; Γ(u₀，v₀) 為圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)在像素坐標(biāo)系上的坐標(biāo)； M₁ 為相機(jī)內(nèi)參矩陣； M₂ 為相機(jī)外參矩陣。

由此經(jīng)式(1)可根據(jù)目標(biāo)點(diǎn) P 的像平面坐標(biāo)計(jì)算得到該點(diǎn)的空間坐標(biāo)。同時(shí)在平行式雙自測距模型下，根據(jù)相似三角形原理可建立以下公式

若假設(shè) O₁P_m，O_rP_n 分別為 m，n，O_l，O_r 間的視差為X_r-X_l ，則可推導(dǎo)得到如下公式

1)相機(jī)標(biāo)定，即求解相機(jī)模型的內(nèi)外方位參數(shù)，獲得像素坐標(biāo)系和空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，其精度將直接影響三維重建效果，常用的標(biāo)定方法有傳統(tǒng)標(biāo)定（需標(biāo)定物，精度高但計(jì)算復(fù)雜）主動(dòng)視覺標(biāo)定（無須標(biāo)定物，算法簡單但需定制平臺，成本高）、自標(biāo)定(適用精度要求不高的場景)等。目前雙目相機(jī)標(biāo)定基于模板平面的張正友標(biāo)定法。

2)特征提取，是通過算法檢測并提取圖像中能夠反映目標(biāo)特性的顏色或幾何信息至特征點(diǎn)。常用算法主要有基于灰度變化、模板匹配、邊緣檢測的方法等。特征提取前一般需對圖形進(jìn)行預(yù)處理(如去噪、對比度增強(qiáng)、校正光照和銳化邊緣等)，以提升圖像質(zhì)量并利于特征提取。

3)立體匹配，是指運(yùn)用算法搜索左、右相機(jī)成像平面上的相同特征點(diǎn)，建立匹配關(guān)系并計(jì)算視差，過程包括匹配代價(jià)計(jì)算、代價(jià)聚合及優(yōu)化、視差計(jì)算及優(yōu)化等步驟。匹配結(jié)果的好壞同樣會(huì)影響空間點(diǎn)三維信息恢復(fù)的精度，且往往需要根據(jù)應(yīng)用場景來采用不同的算法機(jī)制，因此匹配算法的優(yōu)化是雙自立體視覺研究中的熱點(diǎn)。匹配算法可分為全局匹配和局部匹配。全局匹配的原理是通過構(gòu)建全局能量函數(shù)計(jì)算最優(yōu)解，算法計(jì)算量大、時(shí)間復(fù)雜度高，但能得到較高完整度的視差圖；局部匹配則是基于局部特征建立相似性函數(shù)求解局部最優(yōu)解，計(jì)算量小、速度快，但視差圖完整度較低。目前研究中常采用基于半全局匹配方法來進(jìn)行立體匹配。

4)三維信息恢復(fù)及重建，是指利用相機(jī)標(biāo)定、特征提取和立體匹配的結(jié)果，即相機(jī)內(nèi)外方位參數(shù)、畸變參數(shù)，特征匹配關(guān)系等，求取像素坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，恢復(fù)被測目標(biāo)的空間信息，基于三維重建結(jié)果即可實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的測量、分析等。

雙目立體視覺系統(tǒng)的精度主要受相機(jī)基線長度、標(biāo)定精度、特征提取及立體匹配算法等的影響。其中，相機(jī)基線長度對于系統(tǒng)誤差的影響是復(fù)雜、非線性的，關(guān)系到系統(tǒng)的工作距離、測量范圍，有研究表明，當(dāng)基線長度處于0.8\\~2.2倍工作距離的區(qū)間內(nèi)時(shí)，測量誤差較小，相應(yīng)地，則需根據(jù)測量場景選取合適的相機(jī)和鏡頭參數(shù)。相機(jī)標(biāo)定與相機(jī)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建相關(guān)，為提高標(biāo)定精度，除了標(biāo)定方法的選取，還應(yīng)注重標(biāo)定數(shù)據(jù)的采集質(zhì)量，如使用高分辨率相機(jī)和小畸變鏡頭，減少光線、拍攝角度等因素的影響，適當(dāng)對標(biāo)定圖像進(jìn)行濾波處理等。特征提取和立體匹配算法與視差圖的質(zhì)量、測距精度相掛鉤，不同算法適應(yīng)不同特征和范圍的場景，在運(yùn)行效率上也有所差異，研究中一般根據(jù)工程應(yīng)用需求來調(diào)整優(yōu)化算法[。綜上，為滿足雙目立體視覺系統(tǒng)在變形監(jiān)測場景下的高精度、實(shí)時(shí)監(jiān)測需求，仍需根據(jù)監(jiān)測對象的范圍、結(jié)構(gòu)特征、測量距離等，從硬件配置、算法等層面對雙自立體視覺測量進(jìn)行優(yōu)化。

2.2基于雙目立體視覺的變形監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對大地測量、GPS、三維激光掃描等變形觀測手段在監(jiān)測范圍、周期、成本等方面的弊端，本文基于上述理論研究，設(shè)計(jì)了基于雙目立體視覺的變形監(jiān)測系統(tǒng)，以滿足大范圍變形監(jiān)測場景的高精度、連續(xù)觀測、實(shí)時(shí)預(yù)警等需求，系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示。

系統(tǒng)架構(gòu)可分為采集、傳輸、運(yùn)算和應(yīng)用4個(gè)層面，各層主要功能如下。

1)采集層。采集層主要實(shí)現(xiàn)對場景數(shù)據(jù)的測量和采集，由雙目相機(jī)、標(biāo)定板、云臺和供電設(shè)備等硬件組成。實(shí)際工況中需根據(jù)目標(biāo)范圍、成像質(zhì)量、測量精度等監(jiān)測要求進(jìn)行設(shè)備選型（如計(jì)算相機(jī)像素、焦距等)。同時(shí)，需配備可調(diào)目相機(jī)基線距離的軌道或支架，可調(diào)相機(jī)姿態(tài)的云臺，以及用于相機(jī)標(biāo)定的高精度標(biāo)靶等。作業(yè)時(shí)，雙自相機(jī)在觀測開始前、觀測期間均會(huì)通過視場范圍內(nèi)的標(biāo)定靶進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定和修正觀測模型參數(shù)，保障數(shù)據(jù)精度，在此基礎(chǔ)上按一定時(shí)間間隔拍攝監(jiān)測目標(biāo)，得到圖像組和標(biāo)定數(shù)據(jù)集。

2)傳輸層。傳輸層主要實(shí)現(xiàn)采集層、運(yùn)算層、應(yīng)用層之間的數(shù)據(jù)傳輸，即監(jiān)測現(xiàn)場到用戶終端的通信與數(shù)據(jù)傳輸。通過無線通信網(wǎng)絡(luò)將觀測數(shù)據(jù)傳輸至運(yùn)算層，經(jīng)計(jì)算后將目標(biāo)空間信息、場景深度信息、三維重建結(jié)果和形變量等結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)傳遞至應(yīng)用層。

3)運(yùn)算層。運(yùn)算層主要是為了完成觀測數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、分析和計(jì)算。首先利用標(biāo)定數(shù)據(jù)集對圖像進(jìn)行畸變校正，接著借助算法通過圖像特征提取、立體匹配、三維重建等步驟恢復(fù)場景的空間信息，之后疊加相鄰時(shí)刻的場景模型，計(jì)算形變并在變化量或變化趨勢超過合理范圍時(shí)定位異常形變區(qū)域，生成預(yù)警信息并輸出至用戶端。

4)應(yīng)用層。應(yīng)用層是連接用戶與監(jiān)測現(xiàn)場的窗口，主要通過軟件終端實(shí)時(shí)接收預(yù)警信號，將監(jiān)測目標(biāo)空間模型、形變量和變形趨勢和隱患區(qū)域等監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，除了具備基本的雙目立體視覺測量和三維重建功能，還需提供功能模塊供用戶作數(shù)據(jù)管理、處理與分析、調(diào)整觀測方案等操作，以實(shí)現(xiàn)用戶對監(jiān)測現(xiàn)場的遠(yuǎn)程監(jiān)視和管控。

3 應(yīng)用場景

3.1 滑坡監(jiān)測

滑坡一直是地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測的重點(diǎn)，由于滑坡垮塌的出現(xiàn)往往具有突發(fā)、難以預(yù)測的特點(diǎn)，且伴隨著大范圍的形變和地貌破壞，因此通過實(shí)時(shí)監(jiān)測來研究分析滑坡體在不同時(shí)刻的結(jié)構(gòu)形態(tài)，提取垮塌特征信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)警，這對于災(zāi)害防治意義重大。將雙目立體視覺測量技術(shù)應(yīng)用于滑坡監(jiān)測，通過高精度的非接觸式測量，能夠克服大地測量法、GNSS測量等觀測方法在覆蓋范圍、點(diǎn)位布設(shè)、成本和觀測人員安全等方面的問題，自動(dòng)化、高頻率的圖像數(shù)據(jù)采集能夠保證觀測的實(shí)時(shí)性。

3.2電力桿塔傾斜監(jiān)測

電力桿塔的穩(wěn)定性對于電網(wǎng)安全至關(guān)重要，電力桿塔投產(chǎn)后會(huì)因地質(zhì)失穩(wěn)、受力不平衡、外力破壞等因素發(fā)生傾斜，當(dāng)傾斜程度過大、檢修不及時(shí)，極易引發(fā)事故造成經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡，因此需定期開展線路巡檢以及時(shí)排查相關(guān)安全隱患，而對處于地層地質(zhì)情況不穩(wěn)定或地下存在煤層開采施工的區(qū)域的桿塔，則需對其進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。常規(guī)的測量方法如鉛錘法、全站儀法等受環(huán)境影響較大，難以適應(yīng)復(fù)雜的地形條件，傾斜儀、GPS等傳感器監(jiān)測方法應(yīng)用較多，但需在桿塔或周邊安裝設(shè)備，維護(hù)和回收難度大，三維激光掃描法雖能獲得較高的測量精度，但成本較高，難以推廣。而基于視覺分析和雙目立體視覺測量技術(shù)的桿塔傾斜檢測方法，能夠?qū)崿F(xiàn)高頻率、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集，通過圖像直觀地展示桿塔狀態(tài)，并實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)構(gòu)的變形量，從而為預(yù)防維護(hù)提供支持。

3.3大型結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測

對橋梁、大壩等大型結(jié)構(gòu)進(jìn)行健康監(jiān)測有利于發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷，以及時(shí)維護(hù)檢修，預(yù)防潛在事故或故障。相較于傳統(tǒng)的測量方法，將雙目立體視覺測量技術(shù)作為監(jiān)測手段，無須接觸結(jié)構(gòu)本身，能夠?qū)崿F(xiàn)全場、高精度監(jiān)測，自動(dòng)化成本高，監(jiān)測部署和維護(hù)成本低，同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測能夠保證在檢測到異常結(jié)構(gòu)形變時(shí)及時(shí)發(fā)出預(yù)警，從而為大型結(jié)構(gòu)的維護(hù)和管理提供科學(xué)依據(jù)，因此視覺測量技術(shù)對于大型結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測不失為一種高效、經(jīng)濟(jì)、精準(zhǔn)的解決方案。

4結(jié)束語

本文通過分析變形監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展需求，研究了雙目立體視覺技術(shù)的原理和特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于雙目立體視覺測量技術(shù)的變形監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)，并對其應(yīng)用前景進(jìn)行了探討。相較于傳統(tǒng)變形觀測手段，雙目立體視覺測量具備非接觸、高精度、低成本、實(shí)時(shí)性和全場測量等技術(shù)優(yōu)勢，在滑坡地質(zhì)災(zāi)害、大型構(gòu)筑物監(jiān)測等領(lǐng)域具有較大的應(yīng)用潛力，但由于算法性能、變形監(jiān)測環(huán)境的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)的多樣性等，仍需通過合理的硬件配置和算法來滿足不同場景下的需求。因此，展望未來，我們認(rèn)為雙自立體視覺技術(shù)在變形監(jiān)測領(lǐng)域的發(fā)展方向?qū)⒁蕴卣魈崛『土Ⅲw匹配算法的優(yōu)化為主，以提高系統(tǒng)的測量精度和處理速度，同時(shí)通過融合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和智能化水平，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)測和預(yù)警。

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