基于图像特征匹配的岩土体系表面变形监测技术研究

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土木工程建设和运营的安全离不开贯穿工程始终的安全监测。研究高效可靠的工程监测方法进步对工程建设理论和国民经济安全具有重要意义。基于数字图像技术和光学成像原理的计算机视觉测量技术,具有高效、实时、准确和无损伤的优点。将视觉测量技术应用于土木工程,尤其是岩土工程中,具有重要的现实意义。本文总结了视觉量测方法的实现流程及算法分类,分析了目前不同量测方法的优劣。设计高效的图像特征检测和匹配组合算法,将组合算法与有限元三角形单元位移和应变计算方法结合,提出了适用于二维表面变形的位移和应变求解方法;根据光学成像原理,将组合算法进一步应用于三维空间位移量测,得到适用于三维空间变形的位移量测方法,并研究了多相机三维监测方法。根据上述算法使用PYTHON语言开发了具有交互界面的量测程序Geo Surf Deform。论文主要的研究内容和结论概括如下:(1)基于特征检测算法(SURF)、匹配算法(FLANN)和误差消除算法(PROSAC),实现了一种较传统方法更为高效的图像特征匹配组合算法,实现了对工程变形图像序列中兴趣区域的位移监测。采用工程材料位移试验图像,验证了组合算法的准确性和高效性。(2)针对二维变形问题,结合克里金插值方法和Delaunay三角剖分原理,将离散图像特征点剖分为有限元三角形网格,从而将有限元三角形单元位移和应变计算方法应用到图像二维表面位移监测中,实现一种基于图像特征的二维位移和应变计算方法。与基于区域匹配的Ncorr软件对同一拉伸试验图像进行量测,验证了本文方法的准确性。(3)针对三维位移问题,根据使用相机的不同,分别将单目成像原理和双目成像原理与图像特征匹配算法相结合,实现了适用于三维位移量测的单目量测方法和双目量测方法,并分别进行室内挡土墙变形模拟实验,验证了方法的可靠性。(4)对工程中视觉遮挡问题进行了研究,应用GICP算法实现相机坐标系转换矩阵的求解,实现多相机进行全场景三维监测,并采用Poisson曲面重构实现对工程实际的表面重构。
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