[发明专利]基于无人驾驶车的土体结构演变实时在线评估装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于无人驾驶车的土体结构演变实时在线评估装置及方法，装置包括无人驾驶小车、伸缩设备、微距视频图像采集设备、第一信号接收器、第二信号接收器、远程控制计算机；本发明首先建立微距视频灰度图像数据库，然后，在数据库中建立各物质与灰度值区间的对应关系，接着，统计微距视频灰度图像中代表各物质的灰度值区间内的像素的个数，建立与其对应物质含量或形态的关系，最后，根据上述关系确定待检测土体的实际特征参数，进而确定土体的发育状态。本发明直接进行现场土样微距视频评估,测试精度高；采用微距视频图像,对土体组成成分及其演变识别更为精确；能对任意地区的土体进行大范围长期连续实时在线监测，从而得到该地区土体的演变规律。

主权项

1.一种基于无人驾驶车的土体结构演变实时在线评估方法，应用于基于无人驾驶车的土体结构演变实时在线评估装置中；所述装置包括无人驾驶小车⑴、伸缩设备⑵、微距视频图像采集设备⑶、第一信号接收器⑷、第二信号接收器⑸、远程控制计算机⑽；所述伸缩设备⑵、第一信号接收器⑷和第二信号接收器⑸均设置在所述无人驾驶小车⑴内；所述伸缩设备⑵一端垂直固定设置在所述无人驾驶小车⑴内壁上部，另一端与所述微距视频图像采集设备⑶相连；所述伸缩设备⑵通过所述第一信号接收器⑷与所述远程控制计算机⑽连接通信，并在所述远程控制计算机⑽控制下在竖直方向上伸长或缩短，从而调整所述微距视频图像采集设备⑶的高度；所述无人驾驶小车⑴内壁下部设置有孔洞，用于所述微距视频图像采集设备⑶穿过孔洞采集土颗粒的结构；所述微距视频图像采集设备⑶通过所述第二信号接收器⑸与所述远程控制计算机⑽连接通信，所述远程控制计算机⑽上设置微距视频图像识别分析系统，用于对微距视频图像采集设备⑶采集的微距视频图像进行识别分析；其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：利用远程控制计算机⑽设置摄像镜头⑺焦距、高强度金属套筒⑹的高度和LED白光灯⑼的亮度，利用微距视频图像采集设备⑶对不同发育状态土体进行拍摄成像；然后，将原始真彩微距视频图像转成微距视频灰度图像，建立微距视频灰度图像数据库；步骤2：在微距视频灰度图像数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系，即对微距视频灰度图像中不同的物质进行编码；步骤3：包括以下子步骤；步骤3.1：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，然后，建立它们和土体含水率的定量关系；步骤3.2：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体含冰率的定量关系；步骤3.3：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，然后，建立它与土体孔隙率的定量关系；步骤4：二值化微距视频灰度图像，然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理，得到土颗粒的轮廓；然后，统计每个土颗粒内的像素个数，最后，建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系；步骤5：包括以下子步骤；步骤5.1：输入待监测土体的原始真彩微距视频图像，然后将其转成微距视频灰度图像，利用步骤2的方法识别出各个物质；步骤5.2：统计微距视频灰度图像中代表水分的灰度值区间内的像素的个数和代表土颗粒的灰度值区间内的像素的灰度平均值，再利用步骤3.1中建立的关系，得到土体的含水率；步骤5.3：统计微距视频灰度图像中代表冰的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.2中建立的关系，得到土体的含冰率；步骤5.4：统计微距视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数，再利用步骤3.3中建立的关系，可得到土体的孔隙率；步骤5.5：利用步骤4中的方法处理微距视频灰度图像，得到土颗粒的轮廓；然后，再统计出平均每个土颗粒内的像素个数，再利用步骤4中建立的关系，得到土颗粒平均粒径；步骤6：根据土体的实际特征参数确定土体的发育状态，所述土体的实际特征参数包括土颗粒的粒径、土体的孔隙率、含水率和含冰率。