智能全站仪大坝自动化监测时的辅助水位测量.pdf
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1、收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金项目()作者简介:周建国()男湖北宜昌人副教授博士从事精密工程测量与变形监测相关研究:.:./.():智能全站仪大坝自动化监测时的辅助水位测量周建国彭 朵蒋卫国黎建洲(.湖北工业大学 土木建筑与环境学院武汉 .湖南五凌电力科技有限公司 长沙.长江科学院 工程安全与灾害防治研究所 武汉)摘 要:库水位是大坝安全监测的重要要素之一提出了在智能全站仪进行大坝外观自动化监测的同时辅助水位测量的方法 首先将智能全站仪望远镜瞄准坝体水位线位置进行观测利用三角高程原理计算水位线高程同时通过其同轴相机拍摄进行人工学习得到水位线直线方程 在周期性监测阶段基于卡尔曼滤
2、波对库水位的预测结果调整望远镜的竖直角并拍照进而通过图像处理技术根据直线斜率提取图像水位线并调整拍摄使其居中再计算水位线高程 试验结果表明此方法测量水位具有一定的工程应用前景有助于扩展智能全站仪在大坝安全监测中的用途关键词:大坝自动化监测水位测量智能全站仪图像处理卡尔曼滤波中图分类号:文献标志码:文章编号:()开放科学(资源服务)标识码():(.):.:研究背景作为重要的水利枢纽建筑之一水库大坝在防洪、发电及灌溉等方面发挥重要作用 截至 年 月全世界共有水库大坝 座其中我国占据了 以上 随着水库大坝数量的增加及运营年限的增长其潜在安全风险备受关注一旦发 第 卷 第 期长 江 科 学 院 院 报
3、.年 月 .生垮坝事故易产生灾难性后果故为保障水库大坝的健康运行对其进行安全监测必不可少 大坝安全监测的主要内容包括内观、外观及环境量等智能全站仪作为地表位移监测的典型设备近些年来在连续自动化的大坝外观监测中发挥了重要作用 如渠守尚等利用智能全站仪在计算机的控制下实现了对大坝的全自动实时变形监测张思洪等利用智能全站仪及全球导航卫星系统()在瀑布沟和枕头坝等大坝构建了自动化变形监测系统因与坝体变形关系密切库水位是大坝安全监测的一项重要环境量准确获取大坝水位的变化情况对其变形分析及安全运行具有重要意义 尤其在汛期需要根据库水位的实时变化情况调整安全监测的频率 传统人工读取水尺的方法连续性较差精度较
4、低 雷达水位计和超声波水位计能够实现非接触式测量且测量精度高但使用维护成本高易受自然环境及现场条件影响 随着机器视觉技术的快速发展利用图像进行水位测量的方法被越来越多的研究人员所利用 以水位尺作为目标刘铭辉等提出一种不定长水尺图像水位测量方法该方法借助透视投影关系利用阈值法检测出水位线位置计算出水位值 张振等通过设计水尺模板图像建立透视投影变换关系再利用阈值法检测出水位线得到水位值 在无水位尺的情况下鲍江等通过图像处理提取图像边界并对其进行横向分段然后利用 特征计算最佳水位这种方法受强烈光照及倒影的影响较大 王伟等设计了一种实时水文监测系统利用 与图像处理技术对水位线与河岸线进行提取并计算水位
5、线高度但是此系统易受相机安放位置及拍摄角度的影响 聂鼎等通过透视原理和图像处理方法自动检测识别水位线再利用相似原理计算水位但该方法主要针对小型水库具有一定的局限性 智能全站仪除了测角测距之外大多集成了望远镜相机由此可在执行大坝外观自动化监测任务的同时通过拍摄图像辅助水位测量此时相机角度可根据水位变化灵活调整且无需水位尺等额外设备支持 智能全站仪辅助水位测量方法.初始水位测量智能全站仪是一种集自动目标识别、照准、跟踪、测角测距及记录于一体的测量平台 在大坝外观自动化监测中位于观测房内固定测站的智能全站仪定期对目标监测点进行测角测距计算其位移情况 同时可以利用智能全站仪的望远镜同轴相机拍摄图像辅助
6、水位测量首先利用智能全站仪获取初始的库水位 如图 所示选择合适的竖直坝体拍摄区域人工将观测房内固定测站 的智能全站仪望远镜十字丝瞄准水位线拍摄图像然后在水位线处放置棱镜获取该位置的斜距 、水平方向角 、竖直角 初始数据采集完毕即可撤掉棱镜 根据已知的测站点高程和三角高程测量原理可以计算得到当前库水位即:()()式中:为测站点到拍摄坝体位置的水平距离为大坝库水位高程为测站点 的已知高程为仪器高Sv=k u+b图 智能全站仪初始水位测量示意.根据 所 拍 摄 图 像 的 水 位 线 像 素 坐 标 点 集()进行最小二乘直线拟合得到水位线直线方程为 ()当保持智能全站仪望远镜相机的水平方向 读数不
7、变拍摄图像时水位的上升或下降不会改变图像中水位线的斜率故在周期性水位测量阶段可根据该斜率 在图像中寻找水位线.周期性水位测量.库水位预测由于库水位会发生变化为了指导智能全站仪自动瞄准水位线需要首先结合历史数据对库水位进行预测预测算法很多以卡尔曼滤波为例进行预测 卡尔曼滤波方程是一组递推计算公式其计算过程是一个不断地预测、修正的过程 在求解时不需要储存大量的观测数据并且当得到新的观测数据时可随时算得新的滤波值便于实时处理观测成果用、分别表示库水位在 时刻的位置、上升速度、加速度等状态可得到状态方程和观测方程为:第 期周建国 等 智能全站仪大坝自动化监测时的辅助水位测量 ()式中:为根据上一状态得
8、到的预测值为状态转移矩阵为输入增益矩阵为均值为 协方差阵为 的系统噪声 为 时刻的水位观测值 为观测矩阵是均值为 方差为的观测噪声利用卡尔曼滤波预测水位的主要过程如下:第一步预测阶段结合 时刻库水位状态来预测 时刻的库水位状态即 ()第二步校正阶段对上一步预测的进行数据校正使得到的新估计值更接近真实值以此得到 时刻的最优水位值也即利用卡尔曼滤波获取 时刻的水位修正值 即 ()()第三步为下一步估计 时刻的最优水位值的迭代需要进行更新协方差估计 ()()式中:为 时刻卡尔曼估计误差协方差为 时刻卡尔曼增益 为 时刻测量余量 为更新的卡尔曼估计误差协方差在初始水位测量阶段得到的库水位信息可认为是上
9、式中的将其代入卡尔曼滤波的计算过程可不断预测修正下一时刻的水位.水位图像采集利用卡尔曼滤波预测库水位之后需要借助预测的库水位信息来指导智能全站仪自动瞄准水位线进行拍照即需要根据预测的库水位来推算智能全站仪望远镜旋转的竖直角 控制测站处的智能全站仪照准部水平方向旋转到初始水位测量的位置即水平方向读数为 此时智能全站仪到竖直坝体的水平距离 保持不变根据预测得到的水位值 借助反三角函数可推导出智能全站仪需调整的竖直角 为 ()()在周期性水位测量中即可控制智能全站仪的望远镜在竖直方向调整 然后拍照获取图像进行后续处理.水位线提取水体与竖直坝体在图像上的分界较为明显可以利用二值化、边缘检测等图像处理技
10、术进行水位线的分割和特征提取 首先对智能全站仪拍摄的图像灰度化通过最大类间方差法自适应确定阈值对图像二值化处理然后利用边缘检测算法进行水位线分割 边缘是图像局部强度变化最明显的地方是由于灰度的不连续而产生的常通过导数来检测图像灰度值的不连续性 以 边缘检测算子为例进行水位线的分割该算子利用局部差分寻找边缘采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘具有运行速度快定位精度高等优点其梯度算子可近似表达为()()()()则图像离散化的对角线 算子为()()()()()()()如前所述固定水平方向获取的图像的水位线的斜率保持不变 为提取根据预测值拍摄的图像的水位线特征在边缘检测的基础上首先利用霍夫
11、变换提取图像中的直线 霍夫变换是一项重要的特征提取算法能够从黑白图像中检测出直线被广泛应用于图像处理、计算机视觉和数字图像处理领域 通过霍夫变换提取图像上的多条直线 之后筛选出斜率等于初始水位测量阶段得到的水位线直线斜率 的直线考虑坝体噪声及水浸渍干扰选取截距最大的直线作为拍摄图像的水位线.水位验证与计算由于根据卡尔曼滤波进行库水位预测会存在误差故需要进行判断并验证 若根据预测水位拍摄图像提取的水位线截距与初始水位测量拟合得到的直线截距 一致则表明预测准确此时将竖直角 代入式()即可计算当前的水位高程 若不一致计算截距差值 并根据、焦距、图像分辨率 及测站点到水位线的斜距/计算预测库水位与实际
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