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申请/专利权人：浙江大华建设集团有限公司;浙江大学

摘要：本发明提供一种基于计算机视觉的高大模板支撑系统多点位移实时监测方法，考虑了工地环境光线不足、图像分辨率低的不利情况，引入图像分辨率提升技术，相比于传统视觉识别方法进一步提高了测量精度，并且在标志物部分遮挡的情况有更稳定的识别效果，解决传统监测方法操作不便、效率低、无法长时间监测且只能单点监测的问题，以及传统视觉识别方法在面对光线昏暗、标志物局部遮挡、图像模糊等不利场景时精度不足鲁棒性不高的问题。

主权项：1.一种基于计算机视觉的高大模板支撑系统多点位移实时监测方法，其特征在于：所述位移监测方法包括：S1、事先设计并制作用于目标检测的黑白标志物，该标志物中心有唯一显著的角点，其余部位由平滑的线条组成，图案整体具有较高辨识度；S2、拍摄上百张标志物在不同角度、方向、远近距离、明暗条件下的图像，训练YOLOX算法得到网络权重，选取其中较为清晰和高分辨率的标志物图像，训练SRGAN网络得到网络权重；S3、根据监控相机的传感器尺寸S、焦距f和视野范围FOV，计算满足监测精度要求的监测距离D： 式中：Res为图像分辨率；nr为真实世界需要达到的测量精度，单位为mm；np为识别算法可以达到的测量精度，单位为像素；S4、在模板支撑架的立杆、水平杆等构件中选取能够反映支架实际变形及变化趋势的部位，粘贴标志物作为监测点；在模板支撑架周边布置监控相机，使之处于步骤S3中计算的合适工作距离D之内，调整视角使其可以拍摄到所有标志物并固定视角，相机视野内的标志物总数记为n；S5、对于任一个监测点，在其附近选取两点连线，该连线处于与相机光轴垂直的平面内，分别量取其实际长度Li和在图像上的像素长度li，计算测点比例系数si： S6、在正式开始监测前，抓取模板支撑架初始状态下的图像image0，对图像内的第i个监测点，设定包含该测点标志物未来可能运动范围的矩形区域ROIi，确保每个ROI只包含一个标志物，且各ROI之间互不重合，i＝1，2，…，n；S7、求解初始状态下的图像image0各测点的局部超分辨坐标；S8、设置采样间隔Δt、水平位移报警值Xlimit和竖向位移报警值Ylimit，在钢筋绑扎、混凝土浇捣等支撑架受荷增大的重要工序开始前启动监测，每隔Δt实时抓取一张监控相机图像，t时刻图像记为imaget；S9、求解t时刻imaget各测点的局部超分辨坐标：S10、根据每个监测点的比例系数si、分辨率提升倍数ki和中心角点局部超分辨坐标，计算各测点在t时刻的实际位移： 式中：为t时刻各测点实际位移；At和A0均为系数矩阵；S11、判断各测点实际位移是否超过限值，对于任意测点ii＝1，2，…，n，若|Xi-t|Xlimit或|Yi-t|Ylimit，监测系统发出警报提示工作人员；S12、重复步骤S9至步骤S11，绘制各测点位移时程曲线并实时更新，直至监测任务结束。

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