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        基于圖像識(shí)別的基坑自動(dòng)化監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)篩選方法

        2018-04-04 03:38:04阮國(guó)榮
        建筑施工 2018年12期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域

        阮國(guó)榮

        上海建工集團(tuán)工程研究總院 上海 201114

        1 基坑監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀

        基坑監(jiān)測(cè)分為基坑本體以及周邊環(huán)境監(jiān)測(cè)2個(gè)部分,主要監(jiān)測(cè)內(nèi)容包含了支護(hù)結(jié)構(gòu)、周邊沉降、土體和建筑物水平位移等。

        目前常用的全站儀、水準(zhǔn)儀等自動(dòng)化監(jiān)測(cè)設(shè)備,可以自動(dòng)采集數(shù)據(jù),然后采用藍(lán)牙、GPRS等網(wǎng)絡(luò)通信方式,上傳至線上存儲(chǔ)單元。

        工程數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè),需要在國(guó)標(biāo)及地方標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)之上,結(jié)合工程所在地的地質(zhì)條件、水文信息以及周邊環(huán)境,推算出適用的監(jiān)測(cè)報(bào)警限值。而監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)很容易受到外界因素的干擾,比如測(cè)量導(dǎo)管人為觸碰、監(jiān)測(cè)區(qū)域附近大型施工車輛經(jīng)過(guò)等,都會(huì)引起測(cè)值突變。這就使得目前的工地施工監(jiān)測(cè),依然需要大量技術(shù)人員進(jìn)行人工分析,去除一些不會(huì)影響工程安全的超標(biāo)數(shù)據(jù)。

        要讓自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在基坑工程的日常安全管控中發(fā)揮更大的作用,讓自動(dòng)預(yù)警的有效性得到專業(yè)人員的認(rèn)可,必須尋找一種可靠的數(shù)據(jù)篩選辦法,降低外部因素對(duì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)結(jié)果的影響。

        2 數(shù)據(jù)篩選原理

        本數(shù)據(jù)篩選方法的原理,是尋找數(shù)據(jù)突變與現(xiàn)場(chǎng)人為因素之間的關(guān)聯(lián),當(dāng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)突變時(shí),自動(dòng)根據(jù)突變發(fā)生時(shí)間點(diǎn)前后的圖像變化,來(lái)判斷該突變是否由外部人為因素造成[1-2]。

        考慮到施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況,根據(jù)工程安全的管理經(jīng)驗(yàn),將需要篩選的數(shù)據(jù)對(duì)象限定為速率變化超過(guò)警戒限制的那部分圖片數(shù)據(jù)。針對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)間的視頻圖像分析,判別是否有人員、車輛或其他施工設(shè)備進(jìn)入監(jiān)測(cè)設(shè)備的受干擾區(qū)域。如果判定結(jié)果監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)突變與周邊環(huán)境變化有關(guān),則將這部分?jǐn)?shù)據(jù)自動(dòng)篩選出來(lái),作為后續(xù)人工判別或智能判別的基礎(chǔ)。其實(shí)現(xiàn)邏輯如下:

        1)根據(jù)不同監(jiān)測(cè)項(xiàng)目,設(shè)定監(jiān)測(cè)值變化速率的警戒范圍,該報(bào)警值可能隨著施工推進(jìn)發(fā)生變化。

        2)當(dāng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化速率超出警戒范圍時(shí),觸發(fā)圖像識(shí)別系統(tǒng)。

        3)圖像識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)報(bào)警的時(shí)間點(diǎn),尋找該時(shí)間點(diǎn)附近的視頻圖像是否存在變化。

        4)當(dāng)圖像存在變化,將該數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為待篩選數(shù)據(jù)。

        5)定時(shí)比對(duì)待篩選數(shù)據(jù)和最新數(shù)據(jù),如果產(chǎn)生數(shù)值回落,則可將回落后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為準(zhǔn)確數(shù)值進(jìn)行后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析,把中間一段波峰數(shù)據(jù)視為外部人為影響造成的突變數(shù)據(jù)(圖1)。

        圖1 受人為干擾后自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化

        3 圖像識(shí)別系統(tǒng)

        眾所周知,視頻監(jiān)控的搭建成本與分辨率、碼流成正比。目前市場(chǎng)上已經(jīng)有了很多具備人像識(shí)別功能、車輛識(shí)別功能的視頻監(jiān)控系統(tǒng),但這種基于物理輪廓和行為跟蹤的智能檢測(cè)分析,需要前端具備高分辨率、碼流的視頻硬件和網(wǎng)絡(luò)帶寬支撐。這樣的系統(tǒng),雖然可以達(dá)到快速判別人員、車輛是否進(jìn)入監(jiān)測(cè)設(shè)備的干擾區(qū)域的要求,但其使用成本決定了其在數(shù)量較大的監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)視工作中,無(wú)法被大規(guī)模推廣應(yīng)用。

        圖像識(shí)別系統(tǒng)要做到與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)在實(shí)際工程中結(jié)合使用,有2個(gè)核心指標(biāo)必須達(dá)成:低成本的視頻采集硬件和高效率的圖像識(shí)別軟件。我們針對(duì)此需求設(shè)計(jì)了專門的圖像識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)具備以下特點(diǎn):

        1)持續(xù)運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)攝像頭,由于采用灰度對(duì)比的方式來(lái)進(jìn)行識(shí)別,因此攝像頭可選擇比較便宜的型號(hào),對(duì)清晰度沒(méi)有要求,也不需要控制云臺(tái)等配件,光感度良好即可。

        2)當(dāng)數(shù)據(jù)突變發(fā)生時(shí),本系統(tǒng)是針對(duì)突變時(shí)間點(diǎn)以前的一段7 s的視頻進(jìn)行分析,該時(shí)間段為考慮到施工現(xiàn)場(chǎng)的人員和車輛的運(yùn)行速度得出的經(jīng)驗(yàn)值。

        3)一個(gè)視頻源可以同時(shí)對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)設(shè)備進(jìn)行觀測(cè),分析其干擾因素。

        4)多個(gè)視頻源可以形成網(wǎng)絡(luò)重疊,用分布式計(jì)算的方式同時(shí)判別,相互校驗(yàn)判別結(jié)果。

        4 圖像識(shí)別算法

        在圖像處理中,圖像的頻率代表了圖像中各個(gè)區(qū)域灰度變化的劇烈程度,是灰度在平面空間上的變化梯度。如果把圖片看成一個(gè)二維信號(hào),一個(gè)維度是單元坐標(biāo),一個(gè)維度是單元灰度,可以發(fā)現(xiàn)灰度變化劇烈的區(qū)域,一般稱之為圖像的高頻成分,正是對(duì)象的邊緣區(qū)域,它描述的是對(duì)象的具體細(xì)節(jié);而圖像的低頻區(qū)域則描述圖像的整體框架。顯然,灰度轉(zhuǎn)化是將高維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化的最有效方式之一。

        首先,我們要把需要分析的視頻段落,進(jìn)行畫面截取,按1幀/s,獲得8張圖片。

        然后,把這些圖片通過(guò)縮小尺寸來(lái)去除高頻信息。因?yàn)樽罱K分析結(jié)果取決于單位區(qū)域灰度變化的分析,因此圖像的尺寸、縱橫比并不影響分析的結(jié)果。我們將圖片壓縮至8×8像素或者12×12像素的標(biāo)準(zhǔn)尺寸(單個(gè)項(xiàng)目中,一旦選定壓縮比,就不再變化;壓縮比與攝像頭安裝位置、拍攝范圍有關(guān)),不保留縱橫比,摒棄圖片尺寸差異。

        接著,將壓縮后的圖片轉(zhuǎn)換,獲得一組64像素或144像素的灰度圖像(圖2)。

        圖2 8×8像素圖像布局

        假設(shè)5-5為監(jiān)測(cè)設(shè)備所在區(qū)域,5-5和與其相鄰的8個(gè)像素構(gòu)成設(shè)備的受干擾區(qū)域,這個(gè)區(qū)域的4個(gè)對(duì)角元素3-3、3-7、7-3、7-7為參照系。

        計(jì)算8張圖片中受干擾區(qū)域灰度變化率,灰度值變化率=[第(n+1)秒灰度值-第n秒灰度值]/第n秒灰度值。

        當(dāng)干擾區(qū)域的灰度值變化率高于4個(gè)參照系中灰度值變化率最小的一個(gè)時(shí),即判定干擾區(qū)域內(nèi)存在干擾因素,并設(shè)定為條件A。

        在施工現(xiàn)場(chǎng),會(huì)選定不同的光照強(qiáng)度,對(duì)人員或設(shè)備進(jìn)入干擾區(qū)域后,灰度值變化率進(jìn)行預(yù)測(cè),選擇3~10組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出一個(gè)灰度值變化率的上下限區(qū)域,并將灰度值變化率處于該區(qū)段內(nèi)設(shè)定為條件B。

        當(dāng)條件A、B同時(shí)成立,即判定為人員、車輛或其他設(shè)備進(jìn)入干擾區(qū)域。

        5 數(shù)據(jù)篩選算法

        經(jīng)過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)預(yù)報(bào)警和圖像識(shí)別系統(tǒng)的判定,即可得到一個(gè)速率變化超標(biāo)時(shí)間,并知道這個(gè)點(diǎn)是否受到人員和車輛等外部因素干擾。

        假設(shè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化速率在后續(xù)的線性變化中,出現(xiàn)負(fù)值,則在下次速率歸0前必然會(huì)出現(xiàn)一個(gè)低于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)峰值的回落下探。線性分析時(shí),系統(tǒng)可自動(dòng)篩選掉這部分?jǐn)?shù)據(jù),把這部分?jǐn)?shù)據(jù)視為外部因素造成的突變數(shù)據(jù)(圖3)。

        從圖3可見,自動(dòng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的數(shù)值判定算法是整個(gè)數(shù)據(jù)篩選算法的起始,當(dāng)發(fā)生數(shù)值超標(biāo)時(shí),觸發(fā)分支算法——視頻圖像識(shí)別,這個(gè)分支根據(jù)圖像比對(duì)來(lái)判斷是否存在人為因素干擾,并將判定結(jié)果傳遞到主算法。當(dāng)人為干擾判定成立時(shí),記錄起始時(shí)間點(diǎn),在后續(xù)測(cè)值速率出現(xiàn)負(fù)值時(shí),自動(dòng)捕捉測(cè)值波谷作為結(jié)束時(shí)間點(diǎn),將該時(shí)間段與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比對(duì)(一般設(shè)為5 min,可根據(jù)施工現(xiàn)場(chǎng)管理需要調(diào)整),如果時(shí)間段長(zhǎng)度小于閾值設(shè)定,則判定該時(shí)間段內(nèi)的全部數(shù)據(jù)為可篩選數(shù)據(jù),并進(jìn)行標(biāo)記。

        圖3 數(shù)據(jù)篩選整體邏輯

        用戶在后續(xù)數(shù)據(jù)分析功能,例如報(bào)警短信提示、數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)曲線繪制等功能中,根據(jù)需要自行決定是否屏蔽這部分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

        6 結(jié)語(yǔ)

        本文提出了一種基于圖像識(shí)別的基坑自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)篩選方法。針對(duì)基坑自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)容易受到外部人為因素影響的問(wèn)題,給出了一個(gè)切實(shí)可行的解決方案。該篩選方法,充分考慮了施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際環(huán)境,在低成本實(shí)施的條件下,對(duì)突變超標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效甄別。隨著系統(tǒng)的運(yùn)行以及積累數(shù)據(jù)量的豐富,系統(tǒng)中一些預(yù)設(shè)閾值會(huì)愈發(fā)合理,輸出的數(shù)據(jù)篩選的結(jié)果也會(huì)更加的準(zhǔn)確。將來(lái)還可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入,通過(guò)工程類型、施工方法、施工參數(shù)等元素,自動(dòng)推算更佳的篩選條件。也可以根據(jù)篩選結(jié)果,用大數(shù)據(jù)手段反向指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)文明施工,協(xié)助施工安全管理。

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