[发明专利]基于大数据分析的获取边坡变形三维数据的边坡监测系统

说明书

本发明属于边坡监测技术领域，公开了一种基于大数据分析的获取边坡变形三维数据的边坡监测系统，基于大数据分析的获取边坡变形三维数据的边坡监测系统包括：图像采集模块、倾斜度监测模块、裂缝监测模块、主控模块、数据处理模块、三维模型构建模块、滑动预测模块、云服务模块、显示模块。本发明通过数据处理模块解决了数据中误差的分布对剔除结果的影响、克服了传统方法针对多变量数据粗差剔除的精度不高的问题；能够更加方便地从大量的变量数据中把过失误差和正常的数据分离开来；同时，通过滑动预测模块可以建立基于大数据的大量边坡滑移趋势动态数据库，依据边坡多场监测数据，实现对边坡滑移的预测预警，起到防灾减灾的目的。

技术领域

本发明属于边坡监测技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的获取边坡 变形三维数据的边坡监测系统。

背景技术

边坡把破碎松散岩层组合连接成整体，并锚固在地层深部稳固的岩体上， 通过施加预应力，使锚索长度范围内的软弱岩体(层)挤压密实，提高岩层层 面间的正压力和摩阻力，阻止开裂松散岩体位移，从而达到加固边坡的目的。 这种方法的最大特点是：可保持既有坡面状态下深入坡体内部进行大范围加固； 预先主动对边坡松散岩层施加正压力，起到挤密锁固作用；同时，锚索孔高压 注浆，浆液充填裂隙和孔隙，又可提高破碎岩体的强度和整体性；结构简单、 工期短、造价低廉。然而，现有对边坡监测数据不准确，误差大；同时，对边 坡预测方法稳定性差，算法收敛速度慢，且不能精确提供预测边坡位移以及滑 动判别的显性表达式。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有对边坡监测数据不准确，误差大；同时，对边坡预测方法稳定性差， 算法收敛速度慢，且不能精确提供预测边坡位移以及滑动判别的显性表达式。

现有技术不能有效保持图像的边缘，无法实现采集高清、准确的边坡图像 数据信息；现有技术数据的检测精度较差，不能及时、准确获取边坡亵渎数据 信息；现有技术不能以人眼明暗适应的不同要求调整步进大小，使显示器亮度 能够在环境光照度变化时自动而柔和的调节，不能满足不同环境下显示监测系 统界面及监测边坡的图像、倾斜度、裂缝数据信息。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据分析的获取边坡 变形三维数据的边坡监测系统。

本发明是这样实现的，一种基于大数据分析的获取边坡变形三维数据的边 坡监测方法，所述基于大数据分析的获取边坡变形三维数据的边坡监测方法包 括：

第一步，通过基于去模糊算法的摄像器采集边坡图像数据信息；通过测斜 仪采用最佳一致逼近方法实时监测边坡倾斜度数据信息；利用裂缝计实时监测 边坡裂缝数据信息；

第二步，通过数据处理软件剔除边坡检测的误差大、不正确的数据；通过 建模软件根据监测的数据构建边坡三维模型；

第三步，利用数据处理软件根据监测的数据预测边坡滑动位移；利用云服 务器集中大数据资源对监测的边坡数据进行处理；

第四步，通过基于韦伯-费希纳定律的显示器亮度调节算法显示监测系统界 面及监测边坡的图像、倾斜度、裂缝数据信息。

进一步，基于去模糊算法的摄像器抑制噪声且提高图像的清晰度，具体步 骤为：去模糊过程中，指导图像来指导滤波，给出函数：

其中，u_e是预估计图像，λ0是正则化参数；利用快速傅里叶变换FFT进 行加速，得到傅里叶域上的解，形式如下：

其中，F表示FFT算子，F(.)*表示F的复共轭；

表示算子▽的傅里叶变换。