本申請(qǐng)涉及地面塌陷監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，所述方法包括：獲取地面塌陷的監(jiān)測(cè)范圍，并布設(shè)控制點(diǎn)和標(biāo)靶點(diǎn)；獲取實(shí)時(shí)InSAR掃描圖像，并對(duì)其第一預(yù)處理，得到InSAR塌陷場(chǎng)圖像；獲取若干實(shí)時(shí)3D局部掃描圖像，并對(duì)其第二預(yù)處理，通過孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其處理獲取若干3D局部塌陷場(chǎng)圖像；制定權(quán)重規(guī)則，并依照權(quán)重規(guī)則對(duì)若干3D局部塌陷場(chǎng)圖像權(quán)重標(biāo)記后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3D全局塌陷場(chǎng)圖像；通過孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)InSAR塌陷場(chǎng)圖像和帶有權(quán)重標(biāo)記的3D全局塌陷場(chǎng)圖像拼接，得到InSAR無縫塌陷場(chǎng)融合圖像，并對(duì)其監(jiān)測(cè)，獲取監(jiān)測(cè)結(jié)果。該方法可以彌補(bǔ)單一技術(shù)手段的不足，實(shí)現(xiàn)對(duì)地面塌陷的高精度和全覆蓋的監(jiān)測(cè)。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及地面塌陷監(jiān)測(cè)，更具體地，涉及一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、地面塌陷是一種常見的地質(zhì)災(zāi)害，通常由自然因素如地下水過度開采、地震活動(dòng)、巖溶作用等引起，同時(shí)也可能由人為因素如采礦活動(dòng)、隧道施工、地下工程等導(dǎo)致。這種現(xiàn)象會(huì)造成地表下沉，影響建筑物的穩(wěn)定性，破壞基礎(chǔ)設(shè)施，甚至危及人類生命安全。地面塌陷的發(fā)生往往具有突發(fā)性和隱蔽性，給監(jiān)測(cè)和預(yù)警工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。
2、現(xiàn)有的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法主要依賴于單一的技術(shù)手段，例如干涉合成孔徑雷達(dá)insar技術(shù)能夠提供大范圍的地表形變數(shù)據(jù)，但可能存在數(shù)據(jù)缺失或誤差；3d激光掃描技術(shù)能夠提供高精度的局部地表形變數(shù)據(jù)，但監(jiān)測(cè)范圍有限；現(xiàn)有技術(shù)還有對(duì)上述兩種技術(shù)的結(jié)合使用，但是只是使用簡(jiǎn)單的拼接技術(shù)，無法達(dá)到較高的精度和精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。上述方法都各有優(yōu)缺點(diǎn)，無法單獨(dú)全面覆蓋和高精度地監(jiān)測(cè)地面塌陷。因此，需要對(duì)地面塌陷方法進(jìn)行必要改進(jìn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)旨在克服上述現(xiàn)有技術(shù)的至少一種缺陷(不足)，提供一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)地面塌陷的高精度和全覆蓋的監(jiān)測(cè)。
2、獲取地面塌陷的監(jiān)測(cè)范圍，在所述監(jiān)測(cè)范圍中預(yù)先布設(shè)控制點(diǎn)和標(biāo)靶點(diǎn)；
3、獲取所述監(jiān)測(cè)范圍實(shí)時(shí)的insar掃描圖像，對(duì)所述insar掃描圖像進(jìn)行第一預(yù)處理，根據(jù)完成第一預(yù)處理的insar掃描圖像獲取insar塌陷場(chǎng)圖像，其中所述insar掃描圖像是通過干涉合成孔徑雷達(dá)insar獲取的；</p>4、獲取所述監(jiān)測(cè)范圍實(shí)時(shí)的若干3d局部掃描圖像，對(duì)若干所述3d局部掃描圖像進(jìn)行第二預(yù)處理，通過孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)完成第二預(yù)處理的若干所述3d局部掃描圖像進(jìn)行處理，獲取若干3d局部塌陷場(chǎng)圖像，其中所述3d局部掃描圖像是通過3d激光掃描獲取的；
5、根據(jù)所述控制點(diǎn)和所述標(biāo)靶點(diǎn)、所述insar塌陷場(chǎng)圖像和若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像制定權(quán)重規(guī)則，依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3d全局塌陷場(chǎng)圖像；
6、通過所述孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述insar塌陷場(chǎng)圖像和所述帶有權(quán)重標(biāo)記的3d全局塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行拼接，得到insar無縫塌陷場(chǎng)融合圖像，并對(duì)所述insar無縫塌陷場(chǎng)融合圖像進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取所述監(jiān)測(cè)范圍的監(jiān)測(cè)結(jié)果。
7、可理解的是，因?yàn)楫?dāng)今技術(shù)中，對(duì)地面塌陷的監(jiān)測(cè)主要使用干涉合成孔徑雷達(dá)insar和3d激光掃描技術(shù)進(jìn)行掃描監(jiān)測(cè)，但是單獨(dú)使用干涉合成孔徑雷達(dá)insar技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，雖然能監(jiān)測(cè)到大范圍的地形，但是會(huì)存在一些區(qū)域出現(xiàn)嚴(yán)重的數(shù)據(jù)誤差；如單獨(dú)使用3d激光掃描技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，雖然能夠得到高精度的掃描數(shù)據(jù)，但是單次只能掃描到小范圍的地形區(qū)域，后續(xù)需要復(fù)雜的、大量的拼接工作，并且拼接工作邊界處也會(huì)出現(xiàn)很大的疊加誤差。所以，本申請(qǐng)將干涉合成孔徑雷達(dá)insar和3d激光掃描技術(shù)進(jìn)行結(jié)合對(duì)塌陷地面進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并使用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和權(quán)重規(guī)則進(jìn)行拼接，減少了拼接帶來的誤差，對(duì)重要區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，確保形成的塌陷場(chǎng)圖像重要區(qū)域都擁有相對(duì)高精度的數(shù)據(jù)，并且覆蓋的范圍是全面的。
8、可選地，所述insar塌陷場(chǎng)圖像為有孔insar塌陷場(chǎng)圖像，其中所述有孔insar塌陷場(chǎng)圖像的有孔區(qū)域使用掩膜方法移除若干誤差區(qū)域得到，其中所述誤差區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)定的誤差閾值。
9、可理解的是，使用掩膜方法對(duì)所述insar塌陷場(chǎng)圖像誤差區(qū)域進(jìn)行移除形成孔洞，這樣能夠確保誤差區(qū)域不會(huì)影響后續(xù)拼接工作，使得拼接工作采用的數(shù)據(jù)基本上是可靠數(shù)據(jù)，從而提高整個(gè)塌陷場(chǎng)圖像的精度。
10、可選地，所述根據(jù)所述控制點(diǎn)和所述標(biāo)靶點(diǎn)、所述insar塌陷場(chǎng)圖像和若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像制定權(quán)重規(guī)則，具體包括：
11、將所述控制點(diǎn)和所述標(biāo)靶點(diǎn)作為第一選中區(qū)域；
12、將所述insar塌陷場(chǎng)圖像和若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中的塌陷明顯區(qū)域作為第二選中區(qū)域，其中所述塌陷明顯區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)定的塌陷數(shù)據(jù)閾值；
13、將塌陷易發(fā)的區(qū)域作為第三選中區(qū)域，其中所述塌陷易發(fā)的區(qū)域符合預(yù)設(shè)定的塌陷風(fēng)險(xiǎn)屬性；
14、將若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中的高質(zhì)量區(qū)域作為第四選中區(qū)域，其中所述高質(zhì)量區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)定的數(shù)據(jù)質(zhì)量閾值；
15、分別為所述第一選中區(qū)域、所述第二選中區(qū)域、所述第三選中區(qū)域和所述第四選中區(qū)域設(shè)定權(quán)重，并將所述第一選中區(qū)域、所述第二選中區(qū)域、所述第三選中區(qū)域和所述第四選中區(qū)域及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重分別制定四條獨(dú)立的權(quán)重規(guī)則。
16、可理解的是，對(duì)于所述監(jiān)測(cè)范圍中，需要一些準(zhǔn)確無誤的數(shù)據(jù)做其他數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)，則需要設(shè)置控制點(diǎn)，因?yàn)榭刂泣c(diǎn)的位置選擇在不易變化的地物上，這樣保證控制點(diǎn)的坐標(biāo)具有長期的穩(wěn)定性和代表性，在所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中，可以找到控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，增加它們的權(quán)重，以優(yōu)先拼接這些區(qū)域，從而為后續(xù)的測(cè)量工作提供可靠的基準(zhǔn)；對(duì)應(yīng)所述監(jiān)測(cè)范圍，還需要布設(shè)標(biāo)靶點(diǎn)，以方便3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，在所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中，可以找到標(biāo)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，增加它們的權(quán)重，以優(yōu)先拼接這些區(qū)域，為3d掃描圖像提供配準(zhǔn)數(shù)據(jù)；對(duì)應(yīng)在所述insar塌陷場(chǎng)圖像和所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中能夠發(fā)現(xiàn)塌陷數(shù)據(jù)較明顯的區(qū)域，說明該區(qū)域可能有塌陷現(xiàn)象，或者可能是誤差數(shù)據(jù)，所以優(yōu)先拼接該區(qū)域，減少其他數(shù)據(jù)對(duì)該區(qū)域數(shù)據(jù)的影響；對(duì)于所述監(jiān)測(cè)范圍的某些區(qū)域，因?yàn)榈匦我蛩睾蜌v史因素，可能會(huì)有塌陷的風(fēng)險(xiǎn)，可以記錄所述監(jiān)測(cè)范圍塌陷易發(fā)的區(qū)域，也提高該區(qū)域的權(quán)重，優(yōu)先拼接，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)上述區(qū)域的數(shù)據(jù)，保證其數(shù)據(jù)的可靠性和高精度性。
17、可選地，所述依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3d全局塌陷場(chǎng)圖像，具體包括：
18、遍歷每個(gè)所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像，依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)每個(gè)所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中的區(qū)域進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的若干3d局部塌陷場(chǎng)圖像；
19、獲取每個(gè)所述帶有權(quán)重標(biāo)記的3d局部塌陷場(chǎng)圖像上的所有權(quán)重，將得到的所有權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，獲取每個(gè)所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像的總權(quán)重；
20、對(duì)所述帶有權(quán)重標(biāo)記的若干3d局部塌陷場(chǎng)圖像，按照對(duì)應(yīng)的總權(quán)重大小進(jìn)行先后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3d全局塌陷場(chǎng)圖像。
21、可理解的是，所述根據(jù)權(quán)重規(guī)則對(duì)各個(gè)3d局部塌陷場(chǎng)圖像中的區(qū)域進(jìn)行設(shè)定權(quán)重，為后續(xù)的拼接工作提供優(yōu)先順序。因?yàn)樵谄唇拥倪^程中，是使用兩張掃描圖像的邊界數(shù)據(jù)依照算法進(jìn)行整合拼接，兩個(gè)掃描圖像的邊界數(shù)據(jù)都會(huì)影響整合后的數(shù)據(jù)，如果其中的一個(gè)邊界數(shù)據(jù)存在誤差，拼接之后的數(shù)據(jù)就會(huì)存在誤差；而且拼接后的整合數(shù)據(jù)還會(huì)與其他邊界數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，這樣就會(huì)形成誤差的積累。使用權(quán)重規(guī)則限定拼接順序，可以將想要重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域進(jìn)行優(yōu)先拼接，能夠保證重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域不會(huì)因多次整合拼接而影響其精確度，提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性。
22、可選地，所述依據(jù)所述權(quán)重規(guī)則對(duì)每個(gè)所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像本文檔來自技高網(wǎng)
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，具體包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述InSAR塌陷場(chǎng)圖像為有孔InSAR塌陷場(chǎng)圖像，其中所述有孔InSAR塌陷場(chǎng)圖像的有孔區(qū)域使用掩膜方法移除若干誤差區(qū)域得到，其中所述誤差區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)定的誤差閾值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述控制點(diǎn)和所述標(biāo)靶點(diǎn)、所述InSAR塌陷場(chǎng)圖像和若干所述3D局部塌陷場(chǎng)圖像制定權(quán)重規(guī)則，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)若干所述3D局部塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3D全局塌陷場(chǎng)圖像，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)每個(gè)所述3D局部塌陷場(chǎng)圖像中的區(qū)域進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述初始權(quán)重均比所述權(quán)重規(guī)則中設(shè)定的權(quán)重小。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述通過所述孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述InSAR塌陷場(chǎng)圖像和所述帶有權(quán)重標(biāo)記的3D全局塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行拼接，得到InSAR無縫塌陷場(chǎng)融合圖像，并對(duì)所述InSAR無縫塌陷場(chǎng)融合圖像進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取所述監(jiān)測(cè)范圍的監(jiān)測(cè)結(jié)果，具體包括：
8.一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：
9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，其特征在于，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可讀指令，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法。
10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法。
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【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，具體包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述insar塌陷場(chǎng)圖像為有孔insar塌陷場(chǎng)圖像，其中所述有孔insar塌陷場(chǎng)圖像的有孔區(qū)域使用掩膜方法移除若干誤差區(qū)域得到，其中所述誤差區(qū)域的屬性數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)定的誤差閾值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述控制點(diǎn)和所述標(biāo)靶點(diǎn)、所述insar塌陷場(chǎng)圖像和若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像制定權(quán)重規(guī)則，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)若干所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記后拼接，得到帶有權(quán)重標(biāo)記的3d全局塌陷場(chǎng)圖像，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的地面塌陷監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述依照所述權(quán)重規(guī)則對(duì)每個(gè)所述3d局部塌陷場(chǎng)圖像中的區(qū)域進(jìn)行權(quán)重標(biāo)記，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：邵世維，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：武漢軟件工程職業(yè)學(xué)院武漢開放大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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