[发明专利]一种露天矿边坡的三维位移监测方法

权利要求书

1.一种露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过三维激光扫描仪获取露天矿待监测边坡区域的点云数据，根据待监测边坡区域的点云数据建立待监测边坡三维模型；

步骤2：通过单目摄像机以固定时间间隔实时采集待监测边坡区域的监测影像图像，获取边坡监测序列影像图像；

步骤3：在边坡监测序列影像图像覆盖的待监测边坡区域范围内选取控制点，并确定该控制点的大地坐标及其对应的影像图像像素点的二维坐标，确定大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程；

步骤4：采用图像局部特征检测与匹配算法，提取出实时监测边坡监测序列影像图像中相匹配的特征点，实时监测边坡监测序列影像图像中当前影像图像与上一幅影像图像中相匹配的特征点的位移；

步骤5：通过大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程，将边坡监测序列影像图像中的特征点的二维图像位移转换为大地坐标系下边坡点的三维位移，具体步骤如下：

步骤5.1：将待监测边坡三维模型的点云数据代入大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程中，得到待监测边坡三维模型投影到边坡监测序列影像图像所在的平面上的二维坐标点，从而得到影像图像平面三角网；

步骤5.2：采用内角和法确定边坡监测序列影像图像中的特征点所在的影像图像平面三角网中的三角形，即特征点与三角形三个顶点的连线两两之间的夹角之和为180°，则判定该特征点在该三角形内；

步骤5.3：采用反向投影和线性插值法确定边坡监测序列影像图像中的特征点二维坐标所对应的边坡点三维坐标；

步骤5.4：通过当前时刻边坡监测序列影像图像中的特征点对应的边坡点三维坐标与下一时刻边坡监测序列影像图像中的特征点对应的边坡点三维坐标，确定待监测边坡大地坐标系下边坡点的三维位移。

2.根据权利要求1所述的露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1：构建大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程；

步骤3.2：在边坡监测序列影像图像覆盖的待监测边坡区域范围内选取控制点，并测得控制点的大地坐标，所述控制点为边坡监测序列影像图像上均匀分布的像素点对应的实际待监测边坡区域范围内的坐标点；

步骤3.3：在边坡监测序列影像图像的第一张图像上标定出所述控制点的像素点，测得控制点对应的图像点的二维坐标；

步骤3.4：将控制点的大地坐标和测得的控制点对应的图像点的二维坐标代入所述直接线性变换方程，计算直接线性变换方程的参数，从而确定该直接线性变换方程的形式。

3.根据权利要求1所述的露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，所述的三维激光扫描仪的点位测量精度≤8mm。

4.根据权利要求1所述的露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，所述的边坡监测序列影像图像的像素≥2000万。

5.根据权利要求2所述的露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，所述的大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程的参数通过平差方法求取最优解，所需的控制点数≥6。

6.根据权利要求1所述的露天矿边坡的三维位移监测方法，其特征在于，所述的采用反向投影和线性插值法确定边坡监测序列影像图像中的特征点二维坐标所对应的边坡点三维坐标，具体为：通过边坡监测序列影像图像中的特征点所在的影像图像平面三角网中的三角形内的位置，反向投影，根据特征点在平面三角形内的位置建立线性内插关系式，从而确定边坡监测序列影像图像中的特征点二维坐标所对应的边坡点三维坐标；

所述建立线性内插关系式是根据反向投影之后相同直线上不同线段之比保持不变建立下式：

其中，(X，Y，Z)为特征点的三维坐标，特征点p为平面ΔABC内的一点，连接ΔABC的顶点A和点p并延长与边BC交于点M，m为边BM与边MC的比值，n为边Ap与边pM的比值，特征点p反向投影至待监测边坡三维模型的ΔDEF中，(X_D，Y_D，Z_D)为点D的坐标，(X_E，Y_E，Z_E)为点E的坐标，(X_F，Y_F，Z_F)为点F的坐标。