基于机器视觉的大坝表面位移智能监测方法研究

常规大坝位移监测方法中,人工监测方法通常误差大、效率低且不能实时连续监测,而自动化监测方法如全站仪机器人和GNSS面临受天气影响大和垂直位移精度低等问题,故提出一种基于机器视觉的新型大坝位移智能监测方法。该方法采用物联网及智能灾变识别算法将图片数据转化为变形数据,实现对大坝的超高精度非接触式实时测量。以梁辉水库为例,应用研究表明该监测系统运行稳定,水平和垂直方向的监测精度均为1.5 mm,可在其他水利工程表面位移监测中推广应用。

高海拔地区大坝变形位移数据处理的关键技术研究

高海拔地带,气象条件的变化会导致空气折射率发生变动,从而显著降低大坝安全监测的精确度。为了解决高海拔地带气象条件变化对大坝安全监测精确度的影响,利用徕卡TC1201全站仪观测九甸峡某大坝的变形位移,提出了一套新的数据处理方法,用于高海拔、温湿度变化显著的地区,旨在实现大坝观测位移测量数据的高精度处理。研究综合应用了气象改正公式和边长改正公式,并通过对比分析人工计算与全站仪自动计算的结果,发现经过改正后的数据更为接近基准值。这一重要发现不仅解决了高海拔、温湿度变化较大地区大坝变形位移数据处理中误差大的技术难题,而且为今后类似工程提供了借鉴经验,也为相关领域的技术进步贡献了力量。