一种房屋形变监测方法及系统与流程

本申请涉及房屋监测技术领域，尤其是涉及一种房屋形变监测方法及系统。

背景技术：

形变是指变形体的形状及其空间位置的变化。房屋形变监测的内容包括倾斜监测、裂缝监测、挠度监测、风振监测、日照监测、基坑回弹监测、形变体内部的应力、温度、水位、渗流、渗压等监测。

房屋形变监测通过检测房屋的变形情况，有利于及时发现、分析、研究异常，采取措施，防止事故的发生，确保施工和建筑物的安全；同时，通过对建筑物的变形进行分析研究，还可以检验设计和施工是否合理、反馈施工的质量，并为今后的修改和制订设计方法、规范以及施工方案等提供依据，从而减少工程灾害、提高抗灾能力。

现有的房屋倾斜形变监测和裂缝形变监测是通过接触式监测仪器或非接触式监测仪器由人工进行监测，存在测量操作误差、效率低下的问题，容易耽误房屋形变的修复，影响房屋形变监测结果的精确性和时效性。

针对上述中的相关技术，申请人认为存在有现有的房屋倾斜形变监测方式和裂缝形变监测方式的精度低、效率低下，影响了房屋形变监测结果的精确性和时效性的缺陷。

技术实现要素：

为了提高房屋形变监测结果的精确性和时效性，本申请提供了一种房屋形变监测方法及系统。

本申请目的一是提供一种房屋形变监测方法，具有提高房屋监测结果的精确性和时效性的特点。

本申请的上述申请目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种房屋形变监测方法，包括以下步骤，

扫描和拍摄待检测房屋，获取待检测房屋的特征点和实景图像，依据各个特征点建立待检测房屋的三维模型；

在待检测房屋的三维模型上选定一个坐标原点，根据坐标原点建立三正交轴空间坐标系；

在三正交轴空间坐标系上预设一个找平面，测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率；

对待检测房屋的实景图像进行自动识别，判断待检测房屋是否存在裂缝；

当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或存在裂缝时，在待检测房屋的三维模型上显示该检测点或裂缝的位置并报警。

通过采用上述技术方案，采用扫描方式扫描待检测房屋，获取待检测房屋的信息，依据各个特征点建立待检测房屋的三维模型，模拟待检测房屋，将实物模型化，以借助三维模型反映实物的情况，省去现场勘查测量的操作，提高了检测效率，也避免了测量操作误差；为待检测房屋的三维模型建立三正交轴空间坐标系，以坐标点反映待检测房屋的位置情况，进而借助三维模型和三正交轴空间坐标系能测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率，操作方便；对待检测房屋的实景图像进行自动识别，判断待检测房屋是否存在裂缝，无需人工使用监测仪器进行数据的采集和检测，操作方便，效率更高，也避免了测量操作误差；当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或存在裂缝时，即房屋发生了形变且需要及时处理，在待检测房屋的三维模型上显示该检测点或裂缝的位置并报警，及时提醒工作人员进行处理，进而提高了房屋形变监测结果的精确性和时效性。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率的步骤包括，

在三正交轴空间坐标系上设定一条平行于地面的直线，任选位于直线外的任一坐标点，根据直线和坐标点预设一个找平面；

在找平面上任选一个参考点；

读取待检测房屋上的待检测点到参考点之间的位移量以及待检测房屋上的待检测点到找平面之间的距离；

计算待检测房屋上的待检测点到参考点之间的位移量与待检测房屋上的待检测点到找平面之间的距离比值。

通过采用上述技术方案，在三正交轴空间坐标系上设置找平面，根据找平面和参考点读取待检测房屋上的待检测点到参考点之间的位移量以及待检测房屋上的待检测点到找平面之间的距离，计算待检测房屋上各个待检测点的倾斜率，用以判断房屋的倾斜形变情况。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：判断待检测房屋是否存在裂缝的步骤包括，

获取已标注特征点的裂缝图片并进行学习；

根据特征点和各特征点形成的轮廓识别裂缝，训练获得裂缝因子；

当待检测房屋的实景图像中识别到裂缝因子时，判断待检测房屋存在裂缝。

通过采用上述技术方案，学习已标注特征点的裂缝图片，训练获得裂缝因子，用以识别房屋裂缝；当待检测房屋的三维模型的图像中识别到裂缝因子时，判断待检测房屋存在裂缝。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：报警的内容包括检测日期、检测时间、房屋形变类型、形变位置和匹配的检修方案，将报警内容显示出来。

通过采用上述技术方案，将房屋形变的检测日期、检测时间、房屋形变类型、形变位置和匹配的检修方案内容详细地呈现显示出来，有利于工作人员及时获取信息并采取修复措施，利于提高房屋形变的修复响应速度。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：报警内容以文字信息形式发送至已绑定连接的检测人员的移动设备端。

通过采用上述技术方案，报警内容以文字信息形式发送至已绑定连接的检测人员的移动设备端，使得检测人员能够迅速了解房屋形变的实际情况，利于提高房屋形变的修复响应速度。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：匹配检修方案的步骤包括，

根据房屋形变相关资料，预先创建检修方案列表，检修方案列表包括房屋形变类型、形变参数范围值和对应的检修方案；

根据检测到的房屋形变类型，计算形变参数值；

将检测到的房屋形变类型和形变参数值与检修方案列表的对应项进行比对；

当比对结果一致时，获取与对应项对应的检修方案，作为匹配的检修方案。

通过采用上述技术方案，检测房屋形变类型并计算形变参数值，将检测到的房屋形变类型和形变参数值与检修方案列表的对应项进行比对，当比对结果一致时，获取与对应项对应的检修方案，作为匹配的检修方案，以为检测人员提供房屋形变的修复建议，利于提高房屋形变的修复响应速度。

本申请目的二是提供一种房屋形变监测系统，具有提高房屋形变监测结果的精确性和时效性的特点。

本申请的上述申请目的二是通过以下技术方案得以实现的：

一种房屋形变监测系统，基于上述的一种房屋形变监测方法，包括扫描设备、摄像设备和服务器，

所述扫描设备无线连接于所述服务器，用于扫描待检测房屋，获取待检测房屋的特征点；

所述摄像设备无线连接于所述服务器，用于全面拍摄待检测房屋的实景图像；

所述服务器内运行有三维模型模块，用于建立待检测房屋的三维模型；

所述服务器内运行有倾斜率测量模块，用于测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率；

所述服务器内运行有裂缝识别模块，用于判断待检测房屋是否存在裂缝；

所述服务器内运行有报警模块，当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或存在裂缝时进行报警提醒。

通过采用上述技术方案，扫描设备扫描待检测房屋，获取待检测房屋的特征点；摄像设备拍摄待检测房屋的实景图像，获取待检测房屋的全景图像；服务器获取待检测房屋的特征点并利用三维模型模块建立待检测房屋的三维模型，以模拟待检测房屋，将实物模型化，以借助检测模型反映实物的情况，省去现场勘查测量的操作，提高了检测效率，也避免了测量操作误差；利用倾斜率测量模块测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率，监测房屋倾斜形变，操作方便；利用裂缝识别模块对待检测房屋的实景图像进行自动识别，监测房屋裂缝形变，无需人工使用监测仪器进行数据的采集和检测，操作方便，效率更高，也避免了测量操作误差；当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或存在裂缝时，即房屋发生了形变且需要及时处理，利用报警模块进行报警，及时提醒工作人员进行处理，进而提高了房屋形变监测结果的精确性和时效性。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述服务器内还运行有用于根据房屋形变类型和形变参数值匹配检修方案的匹配模块。

通过采用上述技术方案，匹配模块根据房屋形变类型和形变参数值匹配检修方案，以为检测人员提供房屋形变的修复建议，利于提高房屋形变的修复响应速度。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.借助三维模型反映待检测房屋的倾斜形变情况，对待检测房屋的实景图像自动进行裂缝识别，省去现场勘查测量的操作，提高了检测效率，也避免了测量操作误差，无需人工使用监测仪器进行数据的采集和检测，操作方便，提高了房屋形变监测结果的精确性和时效性；

2.利用三维模型的三正交轴空间坐标系和找平面，计算待检测房屋上各个待检测点的倾斜率，用以判断房屋的倾斜形变情况；

3.学习已标注特征点的裂缝图片，训练获得裂缝因子识别房屋裂缝，判断待检测房屋是否存在裂缝；

4.将报警内容详细呈现显示出来，并以文字信息形式发送至已绑定连接的检测人员的移动设备端，使得检测人员能够迅速了解房屋形变的实际情况，利于提高房屋形变的修复响应速度；

5.根据房屋形变类型和形变参数值匹配检修方案，以为检测人员提供房屋形变的修复建议，利于提高房屋形变的修复响应速度。

附图说明

图1是本申请其中一实施例一种房屋形变监测方法的流程示意图。

图2是测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率的流程示意图。

图3是判断待检测房屋是否存在裂缝的流程示意图。

图4是根据房屋形变类型和形变参数值匹配检修方案的流程示意图。

图5是本申请其中一实施例一种房屋形变监测系统的结构框图。

具体实施方式

本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。

参照图1，本申请实施例提供一种房屋形变监测方法，所述方法的主要步骤描述如下。

扫描和拍摄待检测房屋，通过扫描获取待检测房屋的特征点，依据各个特征点描绘待检测房屋的轮廓，建立待检测房屋的三维模型；通过拍摄获取待检测房屋全面的实景图像。

在待检测房屋的三维模型上选定一个坐标原点，根据坐标原点建立三正交轴空间坐标系，以使得待检测房屋位于三正交轴空间坐标系中，通过坐标表征待检测房屋。本实施例中，三正交轴空间坐标系可以为x-y-z轴坐标系。

在三正交轴空间坐标系上预设一个找平面，测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率。借助找平面测量待检测房屋上任意一个点的倾斜率，以监测房屋的倾斜变形情况。待检测房屋上任意一个点可以是房屋支撑柱上的一点，以用于检测房屋支撑柱的倾斜形变情况。待检测房屋上任意一个点也可以是房屋外墙上的一点，以用于检测房屋外墙的倾斜形变情况。

参照图2，测量待检测房屋上各个待检测点的倾斜率的步骤描述如下。

在三正交轴空间坐标系上设定一条平行于地面的直线，任选位于直线外的任一坐标点，根据直线和坐标点预设一个找平面，找平面由设定的平行于地面的直线和位于直线外的一坐标点确定。

在找平面上任选一个参考点。

读取待检测房屋上的待检测点到参考点之间的位移量以及待检测房屋上的待检测点到找平面之间的距离。

计算待检测房屋上的待检测点到参考点之间的位移量与待检测房屋上的待检测点到找平面之间的距离比值，即为检测房屋上检测的待检测点的倾斜率，并将该检测点的倾斜率存储起来。

房屋形变监测方法还包括，对待检测房屋的实景图像进行自动识别，以判断待检测房屋是否存在裂缝。

参照图3，判断待检测房屋是否存在裂缝的步骤如下。

通过人工对采集到的房屋裂缝图片进行手动标注、分类，房屋裂缝图片的标注位置为表征房屋裂缝的特征点，将已标注特征点的裂缝图片录入存储于服务器中，获取已标注特征点的裂缝图片并进行学习。

根据特征点和各特征点形成的轮廓识别裂缝，训练获得裂缝因子。具体地，基于深度学习的模型，对已标注特征点的裂缝图片进行训练识别，辨识裂缝的特征点和轮廓，训练获得裂缝因子。本实施例中，深度学习的模型可以为yolo检测模型。

当待检测房屋的实景图像中识别到裂缝因子时，则判断待检测房屋存在裂缝，此时，对识别到的裂缝进行自动测量，获取裂缝相距最远的两端的距离作为长度值，获取裂缝两侧相距最远的两个测量点之间的距离作为宽度值，将裂缝的长度值和宽度值存储起来。

参照图1，进一步地，当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或实景图片中存在裂缝时，在待检测房屋的三维模型上显示该检测点或裂缝的位置并报警。其中，报警的内容包括检测日期、检测时间、房屋形变类型、形变位置和匹配的检修方案，将报警内容显示出来，同时，以文字信息形式发送至已绑定连接的检测人员的移动设备端，起到使检测人员迅速了解房屋形变的实际情况的目的，有利于提高房屋形变的修复响应速度。检测点或裂缝的位置以圆圈形式，高亮显示于待检测房屋的三维模型上，以醒目提醒管理人员房屋形变的位置。

参照图4，报警内容中匹配的检修方案的获取步骤如下。

根据房屋形变相关资料，预先创建检修方案列表，检修方案列表包括房屋形变类型、形变参数范围值和对应的检修方案。

根据检测到的房屋形变类型，计算与房屋形变类型对应的形变参数值，获取倾斜形变的检测点的倾斜率或实景图片中识别到的裂缝长度值和宽度值。

将检测到的房屋形变类型和对应的形变参数值与检修方案列表的对应项进行比对。

当房屋形变类型与检修方案列表内对应的房屋形变类型相同，且对应倾斜形变的检测点的倾斜率或识别到的裂缝长度值和宽度值位于检修方案列表对应的形变参数范围值内时，获取该房屋形变类型和该形变参数范围值对应的检修方案，作为匹配的检修方案，随报警内容显示于三维模型上，同时，通知相应对检测人员，以为检测人员提供房屋形变的修复建议，利于提高房屋形变的修复响应速度。

参照图5，本申请实施例还提供一种房屋形变监测系统，基于上述的一种房屋形变监测方法，包括扫描设备、摄像设备和服务器。

摄像设备无线连接于服务器，用于全面拍摄待检测房屋的实景图像。摄像设备可以为无人机，通过操控无人机对待检测房屋进行全景拍摄，并将拍摄到的待检测房屋的实景图像无线传输至服务器内。

扫描设备无线连接于服务器，用于扫描待检测房屋，获取待检测房屋的特征点。扫描设备可以为扫描仪，通过无人机搭载扫描仪，控制无人机使扫描仪绕待检测房屋进行光学扫描，将光学图像传送到扫描仪的光电转换器中变换为模拟电信号，再将模拟电信号转换为数字电信号，形成待检测房屋的特征点，再将待检测房屋的特征点经扫描仪无线传输至服务器上。

服务器内运行有三维模型模块、倾斜率测量模块、裂缝识别模块和匹配模块。

三维模型模块用于建立待检测房屋三维模型，三维模型模块基于扫描设备获取的待检测房屋的特征点，建立待检测房屋的三维模型，以模拟待检测房屋，将实物模型化，省去了现场勘查测量的操作。

倾斜率测量模块用于测量待检测房屋上各个待检测点倾斜率，倾斜率测量模块基于三维模型模块，建立三正交轴空间坐标系和创建找平面，在找平面内选取参照点进行待检测房屋的倾斜率测量，以判断房屋的倾斜形变情况。

裂缝识别模块用于判断待检测房屋是否存在裂缝，基于训练获得裂缝因子，检测待检测房屋的实景图片中是否存在裂缝因子，以判断房屋的裂缝形变情况。

匹配模块用于根据房屋形变类型和形变参数值匹配检修方案，将检测到的房屋形变类型和对应的形变参数值与检修方案列表的对应项进行比对，当比对结果一致时，自动匹配对应的检修方案，以为检测人员提供房屋形变的修复建议。

服务器内还运行有报警模块，当待检测房屋上任一待检测点的倾斜率超过预设值或存在裂缝时进行报警提醒，在待检测房屋的三维模型上以圆圈形式，高亮显示该检测点或裂缝的位置，同时，显示检测日期、检测时间、房屋形变类型、形变位置和匹配的检修方案的报警内容，报警内容还以文字信息形式发送至已绑定连接的检测人员的移动设备端，使得检测人员能够迅速了解房屋形变的实际情况，利于提高房屋形变的修复响应速度。

进而一种房屋形变监测方法及系统借助三维模型反映待检测房屋的倾斜形变情况，对待检测房屋的实景图像自动进行裂缝识别，省去现场勘查测量的操作，提高了检测效率，也避免了测量操作误差，无需人工使用监测仪器进行数据的采集和检测，操作方便，提高了房屋形变监测结果的精确性和时效性。