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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116883846B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310850194.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法是由蒲源源;陳結(jié);宋龍飛;尚雪義;羅忠浩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法，包括以下步驟：采集待監(jiān)測(cè)邊坡的圖像數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)集，使用該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從數(shù)據(jù)集中劃分挑選出無(wú)噪聲影響的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)無(wú)噪聲影響的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行前處理操作；對(duì)前處理操作后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行基于圖像差分和結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)的靜態(tài)變化監(jiān)測(cè)以及基于三重光流算法的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，計(jì)算出待監(jiān)測(cè)邊坡的圖數(shù)數(shù)據(jù)存在的位移量；根據(jù)動(dòng)靜態(tài)變化監(jiān)測(cè)計(jì)算出的位移速度判斷是否發(fā)生滑坡災(zāi)害。本方法通過(guò)結(jié)合靜態(tài)變化和動(dòng)態(tài)變化，對(duì)邊坡的位移變形進(jìn)行準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，能有效提高滑坡災(zāi)害的監(jiān)測(cè)能力，減少滑坡災(zāi)害帶來(lái)的損失，并能夠廣泛應(yīng)用于工程實(shí)際。

本發(fā)明授權(quán)一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于單目相機(jī)的滑坡動(dòng)靜態(tài)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集待監(jiān)測(cè)邊坡的圖像數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)集，使用該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從數(shù)據(jù)集中劃分挑選出無(wú)噪聲影響的圖像數(shù)據(jù)； S2、對(duì)無(wú)噪聲影響的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行前處理操作； S3、對(duì)前處理操作后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行基于圖像差分和結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)的靜態(tài)變化監(jiān)測(cè)以及基于三重光流算法的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，計(jì)算出待監(jiān)測(cè)邊坡的圖數(shù)數(shù)據(jù)存在的位移速度； S4、根據(jù)動(dòng)靜態(tài)變化監(jiān)測(cè)計(jì)算出的位移速度判斷是否發(fā)生滑坡災(zāi)害； 其中，所述步驟S3具體包括： S31、對(duì)給定時(shí)間t時(shí)圖像執(zhí)行像素到像素的值減法，對(duì)于特定日期Im1t以及一個(gè)不同日期Im2t，圖像差分的計(jì)算公式如下： ImageDifference＝Im1t-Im2t S32、結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)基于亮度值、對(duì)比度值和區(qū)域結(jié)構(gòu)三個(gè)獨(dú)立的元素組合來(lái)測(cè)量圖像的相似性，令x和y是相同大小的圖像內(nèi)的兩個(gè)區(qū)域的位置，亮度值的相似度為lx,y0，對(duì)比度的相似度為cx,y，區(qū)域結(jié)構(gòu)的相似度為sx,y，則結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)的計(jì)算公式如下： 其中，μx和μy分別為x和y區(qū)域的局部樣本均值，σx和σy分別為x和y區(qū)域的局部標(biāo)準(zhǔn)差，σxy是在去除x和y區(qū)域的平均值后x和y的樣本互相關(guān)，C1、C2和C3為一個(gè)小的正常數(shù)； S33、利用光流算法對(duì)連續(xù)幀圖像中由于物體移動(dòng)導(dǎo)致的圖像中目標(biāo)像素的移動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，光流速中最重要的是假設(shè)圖像的亮度恒定，即在一個(gè)較短的時(shí)間內(nèi)物體的位置可以發(fā)生變化，但是反射率和照度將保持不變，光流方程包括： Ix,y,t＝Ix+Δx,y+Δy,t+Δt 其中，Ix,y,t為時(shí)間t時(shí)位置x,y處的圖像強(qiáng)度，位置的變化由時(shí)間的變化Δt時(shí)的Δx和Δy表示；在光流方程右側(cè)使用泰勒展開(kāi)后，得到以下等式： 通過(guò)求解該方程得到光流約束方程： Ix·u+Iy·v+It＝0 其中，Ix、Iy、It是像素點(diǎn)灰度沿x、y、t方向的偏導(dǎo)數(shù)，u、v分別為光流沿x、y方向的速度矢量； S34、經(jīng)上述S31～S33步驟后給圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)賦予了一個(gè)速度矢量，這樣就形成了一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)；在某一時(shí)刻，圖像上的點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)邊坡上的點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，這種對(duì)應(yīng)關(guān)系可以通過(guò)投影來(lái)計(jì)算得到，據(jù)此可以得到邊坡上每個(gè)點(diǎn)的實(shí)際位移速度； S35、根據(jù)靜態(tài)變換監(jiān)測(cè)算法計(jì)算得到的圖像與圖像之間的圖像差異矩陣和結(jié)構(gòu)相似度指數(shù)以及動(dòng)態(tài)變換監(jiān)測(cè)算法計(jì)算得到每個(gè)像素點(diǎn)的速度矢量來(lái)映射待監(jiān)測(cè)邊坡的位移速度v。

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