一种土体浸润线监测方法与流程

本发明属于浸润线检测技术领域，尤其涉及一种土体浸润线监测方法。

背景技术：

传统的浸润线检测主要是靠专业人员定期带上测量设备到现场进行人工测量读取数据，手工记录在进行分析。大部分浸润线检测的场景，例如水库堤坝，从建成成功到现在一直采用这种工作模式，这样不仅消耗大量的人力和物力，而且导致很长一段时间才能进行一次测量，不能满足国家30分钟内准确的可靠的报送水位数据的目的。现有的浸润线检测方式通常采用接触式的方法，通过布设渗压计、湿度传感器、数据采集仪等传感器，实现剖面浸润线的检测。该监测方式复杂,需要多个传感器布设点。在一些古遗迹监测保护场景中，例如在良渚老虎岭土坝遗址的监测中，接触式的检测方法就不适用。

实用新型专利cn201620724164.3公开了一种快速测定渗流浸润线位置的装置，并具体公开了装置包括土样盛放容器（1），所述土样盛放容器（1）的外壁沿着轴向等间距加工有多个检测孔（2），所述土样盛放容器（1）的顶部和底部通过导线分别与直流电源（4）的正极和负极相连，所述不同高度的检测孔（2）通过导线与自动采集系统相连。所述自动采集系统包括电压采集卡（3），所述电压采集卡（3）的信号输出端通过信号线与工控机pc（5）相连。该装置在实验前需要专门通过电势差与含水率之间的关系来确定含水段长度，并界定出电阻和含水率的对应关系。该装置无法实现实时动态监测。

技术实现要素：

本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种土体浸润线监测方法，基于图像识别技术实现，在采用较少终端装置下，就能实现动态实时监测，且适用于古遗迹监测保护场景中。

本发明是通过以下技术方案得以实现的：

本发明一种土体浸润线监测方法,包括:

步骤s01,利用双目相机实时获取土体剖面图像；

步骤s02，对获得的土体剖面图像进行分割处理，分割出浸润部分和未浸润部分，得到浸润分割线；

步骤s03，通过双目立体匹配技术，计算出浸润线的三维坐标，实时监测浸润线的高度。

本发明采用机器视觉的方法，利用相机获取土坝剖面图像，采用图像处理技术，对土坝剖面进行图像分割，识别出浸润土体和未浸润的土体，得到土体浸润的分割线。采用双目相机，将相机假设在固定的位置上，实时获取土坝剖面图像，通过双目三维重建技术，获取图像中目标的三维尺寸信息，计算浸润线的高度，实现浸润线的动态监测。

作为优选，所述双目相机为被动式双目相机。

作为优选，在对获得的土体剖面图像进行分割处理前，对图像进行灰度化，之后进行中值滤波处理，去除图像噪声。

作为优选，所述步骤s02包括：

步骤s21，选择图像模板，提取图像模板类的像素灰度均值和像素灰度方差；

步骤s22，将像素灰度均值、像素灰度方差和当前像素的灰度值作为当前像素的统计特征，利用图像分割算法进行聚类，将像素分类为浸润部分和未浸润部分；

步骤s23，获取分割后图像的浸润分割线。

作为优选，所述步骤s23包括：

步骤s231，利用形态学开运算对分割后的图像进行错误消除处理；

步骤s232，对错误消除后的图像求取图像连通域，删除连通域面积较小的区域；

步骤s233，利用形态学闭运算填充浸润区域内部空洞；

步骤s234，采用轮廓提取算法，提取浸润线轮廓，获取浸润分割线。

作为优选，所述步骤s03包括：

步骤s31，通过双目相机获取两幅图像，进行立体匹配；

步骤s32，计算浸润线上每个像素点的视差，进而获取每个像素点的三维坐标。

本发明具有以下有益效果：

本发明一种土体浸润线监测方法，检测简单，能对浸润线进行实时动态监测。

附图说明

图1为本发明一种土体浸润线监测方法的流程图；

图2a为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像1；

图2b为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像2；

图2c为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像3；

图2d为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像4

图2e为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像5；

图2f为依据本发明一种土体浸润线检测方法检测时的图像6。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

如图1，一种土体浸润线监测方法,包括:

步骤s01,利用双目相机实时获取土体剖面图像；

步骤s02，对获得的土体剖面图像进行分割处理，分割出浸润部分和未浸润部分，得到浸润分割线；

步骤s03，通过双目立体匹配技术，计算出浸润线的三维坐标，实时监测浸润线的高度。

为实现浸润线的高度测量，且不用其他标记板，选用双目相机作为图像采集传感器，双目相机可以模拟人类的眼睛，通过目标在两幅图像中的位置差异，计算出目标的视差，通过立体匹配技术，实现目标真实坐标的测量，最终实现浸润线高度的测量。

相机的分辨率要足够高，高分辨的相机能够提高测量的精度；相机的视场角相对要大，大的视场角能够获取的目标范围大，这样单个相机的监测范围会广。双目相机应选用被动式双目相机，适用与室外，主动式的双目相机多采用结构光的方式，室外使用受限。这里选用stereolabs的zed双目相机，分辨率为4416x1242，视场角为100度，工作距离为0.5-20m。

在对获得的土体剖面图像进行分割处理前，对获取的土体剖面图像进行灰度化处理，之后进行中值滤波处理，如5x5中值滤波处理，去除图像噪声(参见图2a)。

所述步骤s02包括：

步骤s21，选择图像模板，提取图像模板类的像素灰度均值和像素灰度方差；

步骤s22，将像素灰度均值、像素灰度方差和当前像素的灰度值作为当前像素的统计特征，利用图像分割算法进行聚类，将像素分类为浸润部分和未浸润部分；

步骤s23，获取分割后图像的浸润分割线。

由图2a可以看出，土体在被水浸润后，灰度会有明显的变化，采用kmeans图像分割算法，采用9x9的模板，提取图像模板类的像素灰度均值和像素灰度方差，以像素灰度均值、像素灰度方差和当前像素值作为模板中心像素的统计特征，使用kmeans算法对像素进行聚类，将像素分类浸润部分和未浸润部分，分割后的图像如图2b所示。

进一步，所述步骤s23包括：

步骤s231，利用形态学开运算对分割后的图像进行错误消除处理。

由于土坝本身坑坑洼洼的特点，分割后的图像有许多被错误分割的小区域，采用形态学开运算，将检测错误的与分离，以便于后续消除，处理后的图像如图2c所示。

步骤s232，对错误消除后的图像求取图像连通域，删除连通域面积较小的区域。

删除面积较小的噪声区域，即去除孤立区域，处理后的图像如图2d所示。

步骤s233，利用形态学闭运算填充浸润区域内部空洞。处理后的图像如图2e所示。

步骤s234，采用轮廓提取算法，提取浸润线轮廓，获取浸润分割线。处理后的图像如图2f所示。

所述步骤s03包括：

步骤s31，通过双目相机获取两幅图像，进行立体匹配；

步骤s32，计算浸润线上每个像素点的视差，进而获取每个像素点的三维坐标。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。