機器視覺智能監測技術在建（構）筑物的應用

摘要：本文歸納總結了城市防災減災智能監測技術的現狀及其適用情況，著重介紹機器視覺智能監測技術，近年來，該技術應用逐漸廣泛，是一種跨專業融合的新技術。本文通過邊坡安全監測工程案例詳細描述了該技術在建（構）筑物安全監測中的應用，以更低成本取得更多監測數據，是安全可靠的監測技術，并證明該技術在建（構）筑物形變監測領域是切實可行的，能實時監測形變數據，在線預警預報，且有較高的經濟價值。

關鍵詞：機器視覺；監測技術；建（構）筑物；形變識別

中圖分類號：TV698文獻標識碼：A""" 文章編號：

Application of Machine Vision Intelligent Monitoring Technology in Building

Abstract：This paper summarizes the status quo of urban disaster prevention and reduction intelligent monitoring technology and its application，focusing on the introduction of machine vision intelligent monitoring technology，in recent years，the technology has been widely used，is a cross-professional integration of new technology.This paper describes in detail the application of this technology in the safety monitoring of buildings through slope safety monitoring engineering cases，it is a safe and reliable monitoring technology to obtain more monitoring data at a lower cost，and proves that this technology is feasible in the field of deformation monitoring of buildings，which can monitor deformation data in real time and make online early warning and prediction，and has high economic value.

Keywords：machine vision;monitoring technology;building;deformation recognition

0 引言

隨著工程技術的持續發展、結構理論的不斷完善，我國城市化進程逐漸加快，迅速擴張的城市規模帶來了人口的高度集中、建設用地的逐漸緊缺，建（構）筑物逐漸向更高、更大、更復雜、更多樣的趨勢發展，大量新型和超出現有標準范圍的建（構）筑物興起，給建筑行業的發展帶來機遇的同時也帶來了更多挑戰，其安全性和穩定性問題也逐漸成為行業持續關注的焦點。國務院印發《關于支持貴州在新時代西部大開發上闖新路的意見》（國發〔2022〕2號）中強調，加強市政設施和防災減災能力建設，加強公共大數據、智能采掘等領域關鍵核心技術攻關。根據2021年度《貴州省統計年報》數據顯示，貴州是一個地質災害頻發多發的省份，因此將已經應用成熟的機器視覺融入土木工程建（構）筑物監測技術中，形成新的智能化監測方式，豐富了產業形態，促進了新技術的融合發展，又為城市防災減災提供了技術支撐。

1 建（構）筑物監測技術發展現狀

目前傳統的邊坡監測技術已趨于成熟，傳統的邊坡變形監測主要通過一些比較成熟的非自動化的監測儀器設備進行監測。隨著空間測量技術不斷發展，自GPS系統誕生以來，國外首先開始了GPS技術的應用研究[1]。受益于近年來信息與通信技術的蓬勃發展，一種傾斜計和光纖傳感器，利用小型化的微機電系統慢慢開始被使用，Liu等[2]提出一種在不損失檢測功能的前提條件下節省能耗的辦法，大幅縮減了檢測過程傳輸數據的量，證明該系統有效可行。另一部分學者進行了智能光纖傳感監測體系在復雜地基中使用的相關研究，并開展了試驗和分析[3]。在露天礦山邊坡的監測中利用的全球定位系統技術[4]，也取得很好的社會應用反饋，其顯著優點包括高效和覆蓋范圍廣，該技術當下正在經歷快速發展。近些年，形變監測方法結合了計算機視覺技術，并不斷在軟硬件方面迭代更新，機器視覺監測技術也已經在實際工程中得到應用證明。

國內安全監測技術在不斷迭代更新，但現階段建（構）筑物的安全監測仍存在工作量大，消耗大量人力、財力、物力，觀測受外在因素影響如氣候條件、通視條件、施工條件，監測數據不具有時效性，不能對結構的性能及狀態實時跟蹤、觀測項目相互獨立，不能將各種數據融合分析等不足之處。一些特殊建（構）筑物（如超高層結構、大跨度結構、異性結構），傳統的監測方法往往不能滿足健康安全監測需求。因此需要借助傳感器、物聯網、云計算等技術，全面監測在復雜施工過程中、極端環境影響下的動態反映，來保證工程安全及實現科學決策。

2 智能監測技術

2.1 GPS，GNSS技術

邊坡監測中有一類非接觸式位移測量方法，如全球定位系統和干涉雷達等，該類技術可實現對邊坡形變的實施在線監測，也已經得到廣泛推廣，該類技術自動化程度高、定位精度高、觀測時間短。我國在利用GPS技術監測地殼運動方面的相關研究，監測技術應用與其他國家基本同步，另外我國建立的中國及周邊區域的地殼運動速度場，就是利用GPS監測網獲取數據，見圖1。

2.2 光纖傳感器、傾角儀等

近年來，伴隨著信息與通信技術的發展，小型化的微機電系統傾斜計、光纖傳感器逐漸被使用。研究人員嘗試利用智能光纖傳感設備，在復雜地基中進行沉降變形研究，圖2為常用光纖監測技術路線。在計量科學中，傾角儀作為監測設備已發展成較為完備的一個分支，在過去的二十年中，其在角度測量中的精度增加了超過十倍。角度測量技術有靜態和動態兩種形式，某些動態測量需要依靠靜態測量作為基礎才得以實現，而部分動態角度測量可以實現靜態測量，實際中多用于系統的大壩、房屋沉降監測等領域。

2.3 視覺測量技術

2.3.1 視覺測量監測技術

基于計算機視覺的建（構）筑物形變監測方法層出不窮，而且大部分已經得到實際項目的驗證。其因安全、快速、廉價、無接觸等諸多優點，備受相關研究領域的關注。該技術用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺主要利用計算機來模擬人的視覺功能，再現于人類視覺有關的某些智能行為，從客觀事物的圖像中提取信息進行處理，并加以理解，最終用于實際檢測和控制。機器視覺最大的優勢是非接觸觀測技術，可實現多點同時讀取，極大縮短了監測周期、降低了人力成本，可快速實現從讀取到結果分析的全過程，機器視覺監測示意圖見圖3。

2.3.2 機器視覺監測系統組成

機器視覺測量系統由靶標、機器視覺測量儀、健康監測管理平臺組成。機器視覺監測技術首先是圖像采集，由光學系統采集圖像，圖像轉換成模擬格式并傳入計算機存儲器；其次是圖像處理，處理器運用不同的算法來提高對結論有重要影響的圖像要素，再進行特性提取，處理器識別并量化圖像的關鍵特性；最后是判決和控制，處理器的控制程序根據收到的數據做出結論，從而判斷被監測對象的形變和位移值。經過近幾年的發展，目前已經開發了許多基于機器視覺的監測方法，可用于形變監測、應力監測、結構位移監測、部分結構縫或缺陷等［5-6］。

2.3.3 機器視覺監測技術優缺點

機器視覺應用于建（構）筑物監測有諸多優點：①機器視覺技術應用于建（構）筑物變形監測可實現多點多面分散式測量；②機器視覺技術對環境的適應性和數據的傳輸帶寬包容性更強；③機器視覺傳感自動化監測借助5G技術，其數據采集過程連續、高效、準確，可實現邊坡變形數據處理和大數據物聯網的有機結合。而該技術的缺點是可視范圍在夜間和無自然光的地方有很大局限，從而影響監測，尤其在無電源的地方，夜間照明問題尚待解決。

3 監測案例

3.1 項目概況

貴陽市某監測段邊坡長度約68 m、邊坡高度約28 m，為永久性邊坡、邊坡工程安全等級為一級，支護方式為錨索+格構梁+掛網噴射混凝土，周邊緊鄰幼兒園和高層建筑，通過監測可及時全面了解邊坡變化情況，實現信息化施工，并將監測數據作為判斷邊坡和周邊環境安全的重要依據。

根據設計圖、施工圖及項目實際情況，該邊坡主要對場地內在建部分進行變形監測，根據《建筑邊坡工程技術規范》（GB 50330—2013）的規定、設計要求和現場監測條件，確定以下監測項目，詳見表1。

邊坡頂部水平（或傾斜）和垂直位移監測點布設于邊坡支護結構上或坡頂巖土體上，并采用剛性連接，具體布點方案為布設若干個機器視覺智能測量系統的監測靶標。

該系統測量精度±1.0 mm滿足擬監測邊坡的精度需要和規范要求，由于采用自動化機器視覺設備，監測頻率可實現實時智能讀取，當現場監測形變數據達到預警預報要求時，技術人員將及時發布預警預報通知給相關單位。

機器視覺監測系統除前端感知和數據傳輸外，后臺合理配置可視化監控平臺，可及時接受監測數據并進行同步處理和反饋，該平臺可實現監測信息連續變化、實時展示等功能。該系統由具有高性能的數據庫系統構成，兼具記錄和管理監測數據的功能，同時提供可視化展示窗口供用戶隨時查看。

3.2 監測方案

3.2.1 實施方案

該項目沿邊坡頂每15 m布置1個監測點，共布置16個坡頂位移監測點，邊坡高度超過20 m，在邊坡中部增設一排坡體位移監測點，共布設13個坡體位移監測點（坡體監測點地下室回填完成后不再監測），具體布點位置可根據現場實際情況稍作調整，但布點間距不宜超過規范要求，特殊或重要部位可加密布點。

3.2.2 監測頻率選定

建筑物基礎施工至地下室回填完成，采集初始數據后，機器視覺監測系統可實時在線監測并傳輸數據致后臺，出具監測報告的頻率為1次/5 d。地下室回填完成后前6個月，出具監測報告的頻率按1次/10 d進行。

3.2.3 預警預報值設定

結合相關規范和該項施工圖紙，確定了監測預警值為：邊坡頂部水平位移累計值40 mm、豎向位移累計值30 mm、變化速率3 mm/d。當數據結果出現下列情況之一：變形量達到監測方案設置的預警值、接近允許值或變形量變化出現異常情況，應立即通知相關參建單位開展應對措施，同時應在24 h內以紙質文件形式通知參建方，監測方根據實際情況和建設單位要求增加現場監測頻率。

3.3 監測結果

如圖4～圖5所示，在總監測周期內，邊坡累計水平位移最大點為D4#，累計位移6 mm，其余測點累計位移值為0～4 mm；最大位移速率測點為D8#，位移值為2 mm，位移速率為0.067 mm/d，該邊坡水平位移及位移速率均未超過預警值。邊坡累計豎向位移最大點為D2和D7，累計位移6 mm，該邊坡豎向位移及位移速率均未超過預警值。

3.4 經濟社會效益

該項目邊坡工程，周邊環境相對復雜，影響區域內有2個已建小區均為高層建筑，另外基坑邊坡緊鄰繁忙的城市主干道，為市政道路，通車量大、車載重、基坑施工周期長、工藝復雜，容易引起邊坡變形，從而導致工程事故。

傳統方法采用精密全站儀，對場地條件要求高，監測結果和人員熟練程度、技術水平相關，有較大的不確定性。此外，人工監測頻率受限，受干擾的因素多。該項目結合當下監測行業新技術，采用機器視覺裝置，在邊坡監測技術上采用了大膽的創新和突破，實現了連續實時監測和遠程可視化監控，保證建（構）筑物運行安全。智能監測技術在建（構）筑物的應用有利于帶動監測產業結構的升級，推動大數據產業、智能化設備和土木工程監測行業的融合。同時，監測設備、技術等眾多產業鏈的發展，給予設計、制造、推廣、后續開發等全方位的支撐。

4 結語

綜上所述，得益于機器視覺技術的迅猛發展，結合工業技術的建（構）筑安全性監測孕育而生。本文通過機器視覺應用于貴陽市某邊坡工程變形監測案例，闡述了該技術應用于建（構）筑物監測的可行性和優越性，該技術可解決建（構）筑物變形監測數據量大、監測的項目種類及形式多樣、監測數據影響因素多和需要及時（甚至實時）完成數據的處理分析等需求，變形監測精度滿足規范要求，是一種低碳、綠色、可持續的建（構）筑物監測創新技術，也可作為城市防災減災安全技術的一個新的研究領域，可推動監測行業和視覺機器智能化制造行業的高度融合，并促使兩個領域技術迭代更新。

參考文獻

[1]王靜瑤，吳云.現代地殼運動與地震監測預報研究的現狀和發展趨勢[J].地球科學進展，2000（1）：84-89.

[2]Liu Z，Tsuda T，Watanabe H，et al.Data Driven Cyber-Physical System for Landslide Detection[J].Mobile Networks and Applications，2019，24（3）：991-1002.

[3]王學敬.光纖傳感智能監測系統在復雜基坑工程中的應用研究[J].鐵道建筑技術，2019（12）：107-110，158.

[4]李愛陳，池恩安，馬建軍，等.GPS實時監測系統在露天邊坡變形監測中的應用[J].采礦技術，2020，20（1）：140-144.

[5]葉肖偉，董傳智．基于計算機視覺的結構位移監測綜述[J].中國公路學報，2019，32（ 11） ： 21-39．

[6]苗壯，何越磊，路宏遙，等．基于機器視覺的無砟軌道層間結構位移測量方法研究[J]．鐵道標準設計，2020，64（ 4） ： 77-83．