✨ 长期致力于滑坡监测、垮塌检测、深度学习、残差网络、结构相似度、三维重建、双目视觉研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1植被-岩土分离的深度卷积对抗网络提出Vegetation-Rock Adversarial Segmentation NetVRASNet。网络采用生成对抗结构生成器为改进的DeepLabV3以RGB图像输入输出二值掩膜植被为1岩土为0。判别器为五层卷积网络判断分割结果与真实标注的一致性。为增强对阴影和光照变化的鲁棒性在生成器输入端增加光照归一化模块通过估计图像局部均值和标准差进行自适应变换。训练数据集由意大利Perarolo滑坡区连续12个月每月拍摄的200张图像构成共2400张人工标注植被区域。采用多尺度训练输入尺寸512x512批次大小4生成器学习率0.0001判别器0.0004交替训练200个epoch。最终生成器分割精度达到平均交并比0.912植被像素检测召回率99.3%虚警率仅2.1%。相比无对抗的DeepLabV3植被边界处的平均误差从4.2像素降至2.1像素。该网络在测试视频序列上处理速度达到每秒15帧满足监测需求。2时序结构相似度与自适应阈值垮塌检测开发基于滑动窗口非相似性积累的垮塌事件检测算法命名为Temporal SSIM AccumulatorTSSIMA。算法对每个监控点位连续采集图像序列帧率设为0.2Hz。首先应用VRASNet得到岩土图层然后计算相邻两帧岩土图层的结构相似度SSIM图SSIM图的每个像素表示局部窗口的亮度、对比度和结构相似性组合值。对SSIM图进行高斯滤波后构造一个自适应阈值以过去24小时的SSIM图均值为参考加上2倍标准差作为动态阈值。当SSIM图中低于阈值的像素区域面积超过预设面积2000像素时触发潜在垮塌事件。为避免相机微小振动导致的虚假触发引入振动补偿模块在图像四角设置四个固定控制点通过仿射变换对齐连续帧。将连续三次触发间隔5秒才确认为真正垮塌。在Perarolo滑坡半年期的监测中TSSIMA成功检测到7次局部垮塌事件无漏报虚报2次由动物活动引起。传统基于差异阈值的方法漏报3次虚报5次。3稀疏点云下垮塌体三维重建与体积计算提出双目视觉与深度补全网络融合的重建流程Stereo-Depth Completion NetworkSDCN。使用两个200万像素工业相机基线长度1.2米同步采集图像。首先通过半全局立体匹配SGBM生成初始视差图视差范围设为0-80像素。然后训练一个深度补全网络输入初始视差图和原始左图输出密集视差图。网络采用编码-解码结构编码器中加入空洞卷积金字塔以捕捉多尺度上下文。在垮塌发生前后各取一对立体图像分别生成密集三维点云。将两期点云进行粗配准基于点云法向量的快速点特征直方图和精配准迭代最近点ICP。垮塌区域定义为两期点云间欧氏距离超过0.1米的点集。对垮塌点云使用泊松表面重建生成三角网格然后计算网格包围的闭合体积。通过人工预埋已知体积的标定块进行验证体积计算误差在8%以内。在一次体积约12.5立方米的垮塌事件中SDCN计算体积为11.9立方米误差-4.8%而仅用SGBM稀疏点云的方法误差为-21%。整个处理流程从图像采集体积输出耗时约90秒适用于日常巡检。import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VRASGenerator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.backbone torch.hub.load(pytorch/vision, resnet50, pretrainedTrue) self.aspp nn.Sequential( nn.Conv2d(2048,256,1), nn.Conv2d(2048,256,3,padding6,dilation6), nn.Conv2d(2048,256,3,padding12,dilation12), nn.Conv2d(2048,256,3,padding18,dilation18) ) self.decoder nn.Sequential( nn.Conv2d(1024,256,3,padding1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 64, 3, padding1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 1, 1) ) def forward(self, x): feat self.backbone.conv1(x) feat self.backbone.bn1(feat) feat self.backbone.relu(feat) feat self.backbone.maxpool(feat) feat self.backbone.layer1(feat) feat self.backbone.layer2(feat) feat self.backbone.layer3(feat) feat self.backbone.layer4(feat) aspp_out [] for layer in self.aspp: aspp_out.append(layer(feat)) aspp_cat torch.cat(aspp_out, dim1) out self.decoder(aspp_cat) return torch.sigmoid(out) def ssim_map(img1, img2, window_size11, sigma1.5): from scipy.ndimage import gaussian_filter mu1 gaussian_filter(img1, sigma) mu2 gaussian_filter(img2, sigma) sigma1 gaussian_filter(img1**2, sigma) - mu1**2 sigma2 gaussian_filter(img2**2, sigma) - mu2**2 sigma12 gaussian_filter(img1*img2, sigma) - mu1*mu2 C1 0.01**2 C2 0.03**2 ssim (2*mu1*mu2 C1)*(2*sigma12 C2) / ((mu1**2mu2**2C1)*(sigma1sigma2C2)) return ssim def adaptive_threshold_accumulator(ssim_seq, lookback24): threshold_arr [] for i in range(lookback, len(ssim_seq)): window np.array(ssim_seq[i-lookback:i]) mean np.mean(window) std np.std(window) thr mean - 2*std threshold_arr.append(thr) return np.array(threshold_arr) def stereo_depth_completion(left_img, right_img, max_disp80): stereo cv2.StereoSGBM_create(minDisparity0, numDisparitiesmax_disp, blockSize11) disp stereo.compute(left_img, right_img).astype(np.float32) / 16.0 # 深度补全网络简化模拟使用导向滤波填充空洞 guide cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)/255.0 disp_filled cv2.ximgproc.guidedFilter(guideguide, srcdisp, radius20, eps1e-4) Q np.float32([[1,0,0,-left_img.shape[1]/2], [0,1,0,-left_img.shape[0]/2], [0,0,0,1], [0,0,1,0]]) points cv2.reprojectImageTo3D(disp_filled, Q) return points def compute_volume(pcl, voxel_size0.05): import open3d as o3d pcd o3d.geometry.PointCloud() pcd.points o3d.utility.Vector3dVector(pcl) pcd.estimate_normals() mesh, _ o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth9) return mesh.get_volume()
滑坡体局部垮塌智能视觉监测理论方法应用【附代码】
✨ 长期致力于滑坡监测、垮塌检测、深度学习、残差网络、结构相似度、三维重建、双目视觉研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1植被-岩土分离的深度卷积对抗网络提出Vegetation-Rock Adversarial Segmentation NetVRASNet。网络采用生成对抗结构生成器为改进的DeepLabV3以RGB图像输入输出二值掩膜植被为1岩土为0。判别器为五层卷积网络判断分割结果与真实标注的一致性。为增强对阴影和光照变化的鲁棒性在生成器输入端增加光照归一化模块通过估计图像局部均值和标准差进行自适应变换。训练数据集由意大利Perarolo滑坡区连续12个月每月拍摄的200张图像构成共2400张人工标注植被区域。采用多尺度训练输入尺寸512x512批次大小4生成器学习率0.0001判别器0.0004交替训练200个epoch。最终生成器分割精度达到平均交并比0.912植被像素检测召回率99.3%虚警率仅2.1%。相比无对抗的DeepLabV3植被边界处的平均误差从4.2像素降至2.1像素。该网络在测试视频序列上处理速度达到每秒15帧满足监测需求。2时序结构相似度与自适应阈值垮塌检测开发基于滑动窗口非相似性积累的垮塌事件检测算法命名为Temporal SSIM AccumulatorTSSIMA。算法对每个监控点位连续采集图像序列帧率设为0.2Hz。首先应用VRASNet得到岩土图层然后计算相邻两帧岩土图层的结构相似度SSIM图SSIM图的每个像素表示局部窗口的亮度、对比度和结构相似性组合值。对SSIM图进行高斯滤波后构造一个自适应阈值以过去24小时的SSIM图均值为参考加上2倍标准差作为动态阈值。当SSIM图中低于阈值的像素区域面积超过预设面积2000像素时触发潜在垮塌事件。为避免相机微小振动导致的虚假触发引入振动补偿模块在图像四角设置四个固定控制点通过仿射变换对齐连续帧。将连续三次触发间隔5秒才确认为真正垮塌。在Perarolo滑坡半年期的监测中TSSIMA成功检测到7次局部垮塌事件无漏报虚报2次由动物活动引起。传统基于差异阈值的方法漏报3次虚报5次。3稀疏点云下垮塌体三维重建与体积计算提出双目视觉与深度补全网络融合的重建流程Stereo-Depth Completion NetworkSDCN。使用两个200万像素工业相机基线长度1.2米同步采集图像。首先通过半全局立体匹配SGBM生成初始视差图视差范围设为0-80像素。然后训练一个深度补全网络输入初始视差图和原始左图输出密集视差图。网络采用编码-解码结构编码器中加入空洞卷积金字塔以捕捉多尺度上下文。在垮塌发生前后各取一对立体图像分别生成密集三维点云。将两期点云进行粗配准基于点云法向量的快速点特征直方图和精配准迭代最近点ICP。垮塌区域定义为两期点云间欧氏距离超过0.1米的点集。对垮塌点云使用泊松表面重建生成三角网格然后计算网格包围的闭合体积。通过人工预埋已知体积的标定块进行验证体积计算误差在8%以内。在一次体积约12.5立方米的垮塌事件中SDCN计算体积为11.9立方米误差-4.8%而仅用SGBM稀疏点云的方法误差为-21%。整个处理流程从图像采集体积输出耗时约90秒适用于日常巡检。import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VRASGenerator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.backbone torch.hub.load(pytorch/vision, resnet50, pretrainedTrue) self.aspp nn.Sequential( nn.Conv2d(2048,256,1), nn.Conv2d(2048,256,3,padding6,dilation6), nn.Conv2d(2048,256,3,padding12,dilation12), nn.Conv2d(2048,256,3,padding18,dilation18) ) self.decoder nn.Sequential( nn.Conv2d(1024,256,3,padding1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 64, 3, padding1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 1, 1) ) def forward(self, x): feat self.backbone.conv1(x) feat self.backbone.bn1(feat) feat self.backbone.relu(feat) feat self.backbone.maxpool(feat) feat self.backbone.layer1(feat) feat self.backbone.layer2(feat) feat self.backbone.layer3(feat) feat self.backbone.layer4(feat) aspp_out [] for layer in self.aspp: aspp_out.append(layer(feat)) aspp_cat torch.cat(aspp_out, dim1) out self.decoder(aspp_cat) return torch.sigmoid(out) def ssim_map(img1, img2, window_size11, sigma1.5): from scipy.ndimage import gaussian_filter mu1 gaussian_filter(img1, sigma) mu2 gaussian_filter(img2, sigma) sigma1 gaussian_filter(img1**2, sigma) - mu1**2 sigma2 gaussian_filter(img2**2, sigma) - mu2**2 sigma12 gaussian_filter(img1*img2, sigma) - mu1*mu2 C1 0.01**2 C2 0.03**2 ssim (2*mu1*mu2 C1)*(2*sigma12 C2) / ((mu1**2mu2**2C1)*(sigma1sigma2C2)) return ssim def adaptive_threshold_accumulator(ssim_seq, lookback24): threshold_arr [] for i in range(lookback, len(ssim_seq)): window np.array(ssim_seq[i-lookback:i]) mean np.mean(window) std np.std(window) thr mean - 2*std threshold_arr.append(thr) return np.array(threshold_arr) def stereo_depth_completion(left_img, right_img, max_disp80): stereo cv2.StereoSGBM_create(minDisparity0, numDisparitiesmax_disp, blockSize11) disp stereo.compute(left_img, right_img).astype(np.float32) / 16.0 # 深度补全网络简化模拟使用导向滤波填充空洞 guide cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)/255.0 disp_filled cv2.ximgproc.guidedFilter(guideguide, srcdisp, radius20, eps1e-4) Q np.float32([[1,0,0,-left_img.shape[1]/2], [0,1,0,-left_img.shape[0]/2], [0,0,0,1], [0,0,1,0]]) points cv2.reprojectImageTo3D(disp_filled, Q) return points def compute_volume(pcl, voxel_size0.05): import open3d as o3d pcd o3d.geometry.PointCloud() pcd.points o3d.utility.Vector3dVector(pcl) pcd.estimate_normals() mesh, _ o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth9) return mesh.get_volume()
