本發明涉及土石壩監測，特別是涉及一種基于多重坐標系融合的裂縫三向測量研究方法及系統。

背景技術：

1、裂縫作為結構安全性的主要評價指標，信息采集往往采用人工采集，測量結果準確性難以保證，且時間和人力成本高。隨著計算機技術的發展，三維（3d）測量技術開始應用于裂縫的長時間檢測，用于判斷其裂縫的發展狀況。張昊宇等通過深度學習，建立三維模型，實現裂縫三向測量；為提高效率，薛志林提出了基于雙坐標系的立體視覺三維位移測量方法，胡賀南通過提取長短程的時域特征，將運動特征和深度信息整合，采用深度學習求取物體三向位移情況；黃佑超利用雙目攝像頭，建立等效模型，構建了裂縫測量系統。這些方法或是對樣本量有要求且運算時間長，或是對設備和拍攝姿態有要求，均無法良好地適應于現場裂縫測量。

技術實現思路

1、為了克服現有技術的不足，本發明的目的是提供一種基于多重坐標系融合的裂縫三向測量研究方法及系統，通過指定世界坐標系，旨在建立其與像素坐標系之間的聯系，解算相機間的相對位姿，進行三維重建的方式，規避單目視覺中深度信息缺失的問題。以建立裂縫三向位移等效模型的方式，觀察副板坐標在世界坐標系下的變化情況，實現裂縫三向位移測量。

2、為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

3、一種基于多重坐標系融合的裂縫三向測量研究方法，包括：

4、通過同一相機從不同位置拍攝兩張標靶布置照片，得到初始圖像；

5、對所述初始圖像進行二值化及濾波處理，得到預處理圖像；

6、提取所述預處理圖像中的同心圓邊緣信息，并通過基于密度的空間聚類算法獲取初始特征點集；

7、基于交比不變性對所述初始特征點集進行畸變修正，以消除因非平行拍攝導致的橢圓投影誤差，得到修正后的特征點集；

8、初步計算兩次拍攝的旋轉矩陣和平移向量，并結合列文伯格-馬夸爾特法優化重投影誤差至閾值0.1以下，輸出投影矩陣；

9、基于相機標定的內參矩陣和所述投影矩陣，利用最小二乘法求解相機坐標系下的初始的三維坐標點集；

10、通過隨機抽樣一致算法預篩選所述初始的三維坐標點集中的三維點云數據，結合主成分分析剔除離群點，迭代擬合平面并投影，生成優化后的三維坐標點集；

11、采用基于均方差優化的迭代最近點算法，根據所述優化后的三維坐標點集進行點云配準，將相機坐標系下的三維坐標轉換至世界坐標系，通過兩次測量結果差值計算裂縫的三向位移變化。

12、優選地，所述標靶為預設的同心圓標靶，以同心圓的圓心點集作為特征點集。

13、優選地，初步計算兩次拍攝的旋轉矩陣和平移向量，并結合列文伯格-馬夸爾特法優化重投影誤差至閾值0.1以下，輸出投影矩陣，包括：

14、通過epnp算法建立世界坐標系與像素坐標系的映射關系，求解左右攝像機坐標系下的旋轉矩陣 r l、 r r和平移向量 t l、 t r；

15、將 r l、 r r、 t l、 t r代入公式關聯左右攝像機坐標系，得到左右攝像機坐標系之間的相對旋轉矩陣和平移向量 r和平移向量t；

16、通過levenberg-marquardt法迭代優化r和t，直至重投影誤差小于0.1，輸出投影矩陣m。

17、優選地，所述世界坐標系與所述像素坐標系的映射關系的表達式為：

18、

19、其中，、和分別為世界坐標系下點d(,,)的 x軸、 y軸和 z軸的坐標值， u和 v分別為像素坐標系下點p( u, v)的 x軸和 y軸的坐標值， z c為相機坐標系下 z軸的坐標值， k為相機的內參矩陣， p為特征點集。

20、優選地，所述迭代擬合平面的步驟包括：

21、利用ransac算法隨機選取三點建立初始平面模型，篩選距離閾值0.5內的局內點；

22、基于最小二乘法重新擬合平面參數，迭代十次完成初步擬合；

23、通過pca算法剔除相鄰點距離超限的離群點，重新投影至擬合平面，直至平面內所有點距離閾值小于0.3或迭代發散。

24、優選地，采用基于均方差優化的迭代最近點算法，根據所述優化后的三維坐標點集進行點云配準，將相機坐標系下的三維坐標轉換至世界坐標系，通過兩次測量結果差值計算裂縫的三向位移變化，包括：

25、基于生成的所述優化后的三維坐標點集，分別計算相機坐標系和目標世界坐標系下三維點的質心和；

26、根據質心和，對每個點進行去質心化處理，得到去質心坐標和；其中，和，和分別為實際觀測到的二維圖像點；

27、構建協方差矩陣，并對進行奇異值分解，得到分解結果；其中，；分解結果的公式為：； u和 v分別為左奇異向量和右奇異向量；

28、根據所述分解結果計算最優的旋轉矩陣 r’和平移向量 t’；其中，最優的旋轉矩陣r’的計算公式為：和平移向量；

29、利用最優的旋轉矩陣 r’和平移向量 t’，將求解得到的相機坐標系下的三維坐標點集轉換至世界坐標系，得到轉換后的坐標點集；

30、計算優化后的三維坐標點集與轉換后的坐標點集之間的均方根誤差；；其中，，是源點云中第 i個點與目標點云中對應點之間的距離， n是匹配點對的總數；

31、迭代最優的旋轉矩陣 r’和平移向量 t’，直至rmse小于閾值0.1或迭代發散，最終輸出世界坐標系下的裂縫位移變化量。

32、優選地，所述裂縫位移變化量的計算公式為：

33、

34、其中，為所述裂縫位移變化量，、和分別為所述裂縫位移變化量的 x軸、 y軸和 z軸的坐標值，、和分別為變化后裂縫的三向坐標；、和分別為變化前裂縫的三向坐標。

35、一種基于多重坐標系融合的裂縫三向測量研究系統，包括：

36、圖像輸入單元，用于通過同一相機從不同位置拍攝兩張標靶布置照片，得到初始圖像；

37、圖像預處理單元，用于對所述初始圖像進行二值化及濾波處理，得到預處理圖像

38、密度聚類單元，用于提取所述預處理圖像中的同心圓邊緣信息，并通過基于密度的空間聚類算法獲取初始特征點集；

39、圓心修正單元，用于基于交比不變性對所述初始特征點集進行畸變修正，以消除因非平行拍攝導致的橢圓投影誤差，得到修正后的特征點集；

40、位姿求解單元，用于初步計算兩次拍攝的旋轉矩陣和平移向量，并結合列文伯格-馬夸爾特法優化重投影誤差至閾值0.1以下，輸出投影矩陣；

41、坐標求解單元，用于基于相機標定的內參矩陣和所述投影矩陣，利用最小二乘法求解相機坐標系下的初始的三維坐標點集；

42、平面擬合單元，用于通過隨機抽樣一致算法預篩選所述初始的三維坐標點集中的三維點云數據，結合主成分分析剔除離群點，迭代擬合平面并投影，生成優化后的三維坐標點集；

43、坐標系轉換單元，用于采用基于均方差優化的迭代最近點算法，根據所述優化后的三維坐標點集進行點云配準，將相機坐標系下的三維坐標轉換至世界坐標系，通過兩次測量結果差值計算裂縫的三向位移變化。

44、根據本發明提供的具體實施例，本發明公開了以下技術效果：

45、本發明提供了一種基于多重坐標系融合的裂縫三向測量研究方法及系統，方法包括：通過同一相機從不同位置拍攝兩張標靶布置照片，得到初始圖像；對所述初始圖像進行二值化及濾波處理，得到預處理圖像；提取所述預處理圖像中的同心圓邊緣信息，并通過基于密度的空間聚類算法獲取初始特征點集；基于交比不變性對所述初始特征點集進行畸變修正，以消除因非平行拍攝導致的橢圓投影誤差，得到修正后的特征點集；初步計算兩次拍攝的旋轉矩陣和平移向量，并結合列文伯格-馬夸爾特法優化重投影誤差至閾值0.1以下，輸出投影矩陣；基于相機標定的內參矩陣和所述投影矩陣，利用最小二乘法求解相機坐標系下的初始的三維坐標點集；通過隨機抽樣一致算法預篩選所述初始的三維坐標點集中的三維點云數據，結合主成分分析剔除離群點，迭代擬合平面并投影，生成優化后的三維坐標點集；采用基于均方差優化的迭代最近點算法，根據所述優化后的三維坐標點集進行點云配準，將相機坐標系下的三維坐標轉換至世界坐標系，通過兩次測量結果差值計算裂縫的三向位移變化。本發明通過指定世界坐標系，旨在建立其與像素坐標系之間的聯系，解算相機間的相對位姿，進行三維重建的方式，規避單目視覺中深度信息缺失的問題。以建立裂縫三向位移等效模型的方式，觀察副板坐標在世界坐標系下的變化情況，實現裂縫三向位移測量。