巖土工程高邊坡外觀變形智能監(jiān)測探究

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摘要:介紹了貴州省邊坡地質(zhì)災(zāi)害的現(xiàn)狀，闡述了高邊坡變形特征分析及外觀變形監(jiān)測的內(nèi)容，將視覺技術(shù)與人工觀測法、GPS監(jiān)測法等方法進行比較，進而探討了視覺技術(shù)在邊坡監(jiān)測中的應(yīng)用，最后簡要探討了當前智能檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，可為相關(guān)研究提供參考。

關(guān)鍵詞:高邊坡;地質(zhì)災(zāi)害;外觀變形;視覺技術(shù);智能化監(jiān)測

0前言

在多山的貴州，由于喀斯特地貌的特殊性，工程建設(shè)無疑會帶來更為復雜的巖土工程問題，高填深挖的路塹結(jié)構(gòu)、坡頂有水池或輸電塔的構(gòu)筑物的建筑邊界、緊鄰市政道路和已建建筑的深挖基坑等都是工程領(lǐng)域的重大巖土工程問題，它們都涉及一個共同的焦點，即邊坡工程的安全問題。運行中的高邊坡，其穩(wěn)定性的預(yù)判和分析事關(guān)重大，嚴重者直接威脅人民生命財產(chǎn)安全，合理科學精準的高邊坡變形監(jiān)測技術(shù)是幫助解決高邊坡失穩(wěn)的有效手段，因此，該技術(shù)的研究對于邊坡工程安全運行有重要的意義。

1研究背景

眾所周知，邊坡失穩(wěn)的前提是坡體發(fā)生變形，尤其是外觀上會有明顯的變形和位移，當坡體的變形量達到一定的量級，邊坡即發(fā)生失穩(wěn)。近年來，隨著數(shù)字化技術(shù)和信息化產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的監(jiān)測技術(shù)由人工向自動化發(fā)展，由破損類檢測向無破損檢測技術(shù)發(fā)展，各種電子和機械自動化的測量方式逐步代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工方式，測試數(shù)據(jù)的自動采集、記錄和統(tǒng)計計算分析等功能均已實現(xiàn)。邊坡變形是邊坡穩(wěn)定性狀態(tài)的一個重要表征，對邊坡變形的監(jiān)測是判斷邊坡穩(wěn)定狀態(tài)的重要手段［1］。計算機視覺和機器視覺都屬于人工智能的下一級學科，其目的是讓機器擁有類似或超越人類的視覺能力［2］，可以根據(jù)目標個體的表面特征來進行分析和識別，目前，已有成功的機器視覺技術(shù)應(yīng)用于變形監(jiān)測。

2貴州省邊坡地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)狀

貴州省屬于典型的內(nèi)陸巖溶山區(qū)，地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造復雜脆弱，巖溶地貌發(fā)育，沉積巖廣泛分布，傾斜坡和順層斜坡較多，大面積出露地層為碳酸鹽類和玄武巖風化帶，巖體破碎，坡面松散土層較厚，地質(zhì)災(zāi)害點多面廣，按照國家地質(zhì)災(zāi)害防治規(guī)劃劃分，全省突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害涉及縣達到89個縣(市、區(qū))，全省均為地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)，其中高達81個縣(市、區(qū))為重點防治縣，地質(zhì)災(zāi)害高中易發(fā)區(qū)面積約13．60×104km2，占全省面積的77%，是全國地質(zhì)災(zāi)害的重災(zāi)區(qū)之一，具有“全、重、多”的特點。根據(jù)貴州省國土資源公報資料顯示，全省2019年共發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害29起，直接經(jīng)濟損失2．06億元，人員受傷13人、死亡44人、失蹤9人;避免地質(zhì)災(zāi)害20起，避免人員傷亡2042人，避免直接經(jīng)濟損失3768萬元。

3高邊坡變形特征分析及外觀變形監(jiān)測

3．1高邊坡變形特征

從邊坡變形的角度來劃分，邊坡變形的狀態(tài)可分為初始蠕變、穩(wěn)定蠕變和加速蠕變?nèi)齻€階段。初始變形階段變形速率小，變形趨勢不明顯，一般在該階段不一定發(fā)生破壞的征兆，監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計要求精度較高，側(cè)重于長期監(jiān)測;穩(wěn)定蠕變階段邊坡變形發(fā)展加快，有時變形宏觀可見，坡面或坡頂可能出現(xiàn)張拉裂縫，坡腳也有可能出現(xiàn)剪切裂縫。此階段位移量開始增大，監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計要求測試敏感部位，量程和精度均要考慮［1］。邊坡的變形特征和邊坡組成成分有直接關(guān)系，土質(zhì)邊坡多以圓弧形的滑動破壞為主，巖質(zhì)邊坡則受更多因素的影響，巖體本身的產(chǎn)狀(巖層傾向和傾角)、坡面傾向和傾角，巖質(zhì)邊坡多沿軟弱結(jié)構(gòu)面發(fā)生滑移，破壞面可分為直線形、折線形、楔形，除此之外，還有土巖組合型滑動、巖石崩塌等。

3．2邊坡外觀變形監(jiān)測

由《建筑邊坡工程技術(shù)規(guī)范》(GB50330—2013)中表19．1．3可知，邊坡工程對表面變形監(jiān)測的內(nèi)容主要有:坡頂水平位移和垂直位移、地表裂縫、坡頂建(構(gòu))筑物變形和支護結(jié)構(gòu)變形。其中，監(jiān)測精度對于巖質(zhì)邊坡分辨率不應(yīng)低于0．50mm，對于圖紙邊坡不應(yīng)低于1．00mm。

4視覺技術(shù)在邊坡監(jiān)測中的應(yīng)用

4．1邊坡監(jiān)測方法對比

現(xiàn)階段應(yīng)用于邊坡的變形監(jiān)測的方法很多，主要有人工現(xiàn)場觀測法、GPS監(jiān)測法、激光三維成像法和圖像法等［2］，這幾種方法的監(jiān)測原理和優(yōu)缺點如表1所示。

4．2視覺技術(shù)

計算機視覺和機器視覺雖然都是屬于人工智能的視覺技術(shù)，其中機器視覺主要分為圖像獲取、圖像分析與處理、輸出顯示或控制三個部分，根據(jù)邊坡工程對表面變形的監(jiān)測內(nèi)容大致是位移變形和裂縫裂紋，因此，利用機器視覺來對邊坡不同角度的變形量識別以及利用計算機視覺對裂縫裂紋的生長分析可能會更為合適。在利用人工智能視覺技術(shù)對邊坡表面變形進行監(jiān)測時，需要不時對比變形前后的一些特征點來計算相應(yīng)的變形量，而形狀匹配算法的研究正是判定邊坡表面變形的關(guān)鍵。在計算機視覺和模式識別中，形狀是對目標范圍的二值圖像表示的，可以看成是目標的輪廓，它是用于目標識別的重要特征［3］。

4．3形狀匹配的關(guān)鍵技術(shù)

為節(jié)省存儲空間和易于特征計算，通過編碼方式和簡化方式來對形狀作進一步的表示。本文介紹幾種應(yīng)用較多的形狀表示方法。1)鏈碼:是用曲線起始點的坐標和邊界點方向代碼來描述曲線或邊界的方法。常用的鏈碼為4聯(lián)通鏈碼和8聯(lián)通鏈碼。4聯(lián)通鏈碼的鄰接點有4個，分別在中心點的上、下、左、右。8聯(lián)通鏈碼比4聯(lián)通鏈碼增加了4個斜方向，因為任意一個像素周圍均有8個鄰接點，而8聯(lián)通鏈碼正好與像素點的實際情況相符，能夠準確地描述中心像素點與其鄰接點的信息［4］，如圖1所示，通過鏈碼抽取關(guān)鍵點形成一種相對于平移、旋轉(zhuǎn)、尺度不變得旋轉(zhuǎn)表示方法和一系列算法，使得在計算各種不同形狀特征時變得相對簡單。2)樣條:是指通過一組給定點集來生成平滑曲線的柔性帶。樣條常用于函數(shù)插值和曲線近似。插值既可以簡化形狀，也可以增加形狀的邊緣點數(shù)，從而達到調(diào)整數(shù)據(jù)的目的。樣條有最小化曲率的優(yōu)點，可以利用最小平均曲率的曲線近似給定的函數(shù)曲線。3)多邊形逼近:是用多邊形線段來近似形狀邊緣，即:以最小誤差、最小多邊形周長、最小多邊形內(nèi)部面積或最小多邊形外部面積作為近似準則。目前在視覺識別領(lǐng)域運用最廣的計算機視覺庫OpenCV在處理目標外形輪廓時也主要用多邊形逼近的方法。4)基于尺度空間特征點提取技術(shù):基于尺度空間的特征點提取方法是一種流行的形狀簡化方法。該方法基于尺度不變特征變換(SIFT)特征，這種特征還具有較高的辨別能力，有利于后續(xù)的匹配［5］。

5智能監(jiān)測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

近年來應(yīng)運而生的變形監(jiān)測發(fā)展很快，尤其儀器的發(fā)展。發(fā)展特點可概括為:遙測、遙控、動態(tài)、連續(xù)、實時、智能化、高可靠性、高精度及網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、自動化等［6］。隨著監(jiān)測技術(shù)和儀器設(shè)備的發(fā)展，自動化監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用于高邊坡、深基坑監(jiān)測，取得了豐富的研究成果，并逐步建立深基坑動態(tài)設(shè)計和信息化施工的模式。目前，貴州省邊坡工程監(jiān)測技術(shù)已發(fā)展到較高水平，由過去人工地表量測等簡易監(jiān)測，發(fā)展到用儀器量測，正逐步實現(xiàn)監(jiān)測自動化、高精度的監(jiān)測。

6結(jié)束語

視覺技術(shù)除了在邊坡位移方面有應(yīng)用和研究以外，在其他的土木建筑領(lǐng)域(如基坑變形監(jiān)測、煤礦巷道變形監(jiān)測和古建筑物表層損傷檢測等)都有應(yīng)用。其他領(lǐng)域的發(fā)展同樣為促進巖土工程高邊坡外觀變形智能監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展提供了很大的幫助。

作者:常娟娟 吳凱 盧亞杰 武寧波 黃彥森 單位:貴州聯(lián)建土木工程質(zhì)量檢測監(jiān)控中心有限公司 貴州省建筑設(shè)計研究院有限責任公司 貴陽建筑勘察設(shè)計有限公司