基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置及方法，裝置包括無(wú)人駕駛小車、伸縮設(shè)備、微距視頻圖像采集設(shè)備、第一信號(hào)接收器、第二信號(hào)接收器、遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)；本發(fā)明首先建立微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，然后，在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立各物質(zhì)與灰度值區(qū)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，接著，統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表各物質(zhì)的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，建立與其對(duì)應(yīng)物質(zhì)含量或形態(tài)的關(guān)系，最后，根據(jù)上述關(guān)系確定待檢測(cè)土體的實(shí)際特征參數(shù)，進(jìn)而確定土體的發(fā)育狀態(tài)。本發(fā)明直接進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)土樣微距視頻評(píng)估,測(cè)試精度高；采用微距視頻圖像,對(duì)土體組成成分及其演變識(shí)別更為精確；能對(duì)任意地區(qū)的土體進(jìn)行大范圍長(zhǎng)期連續(xù)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，從而得到該地區(qū)土體的演變規(guī)律。
【專利說(shuō)明】
基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及土體演變監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種土體結(jié)構(gòu)演變的無(wú)人駕駛車載微距視頻圖像實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置及方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]目前對(duì)土體微觀結(jié)構(gòu)演變的監(jiān)測(cè)主要采用以手工測(cè)量為主的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)法，但這種方法效率較低，精度較低，并且人工誤差較大。由于這種方法需將待檢測(cè)的土樣從現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)試;一方面，在土樣被從土地里取出之后，作用在它上面的應(yīng)力會(huì)發(fā)生變化； 另一方面，土樣在運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程中，土的性質(zhì)會(huì)發(fā)生變化;這些原因?qū)?dǎo)致最后的測(cè)試結(jié)果不準(zhǔn)確。而且在很多特殊場(chǎng)景和區(qū)域(如化學(xué)污染嚴(yán)重，高溫，沼澤，一些坡地等危險(xiǎn)區(qū)域)是不便于人體進(jìn)入進(jìn)行取樣活動(dòng)的。
[0003]隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展提供了一項(xiàng)過(guò)去沒有的技術(shù)手段，并相繼在多種學(xué)科領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。同時(shí)，也為土體微觀結(jié)構(gòu)演變的監(jiān)測(cè)提供了可行途徑。
[0004]然而，現(xiàn)有的視頻圖像采集設(shè)備拍攝微距視頻圖像時(shí)，容易受到自然條件的影響 (例如雨雪、霧霾、灰塵、日光強(qiáng)弱和電磁干擾等)，導(dǎo)致拍攝出的微距視頻圖像清晰度和分辨率較差。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種土體結(jié)構(gòu)演變的無(wú)人駕駛車載微距視頻圖像實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置及方法。
[0006]本發(fā)明的裝置所采用的技術(shù)方案是:一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，其特征在于:包括無(wú)人駕駛小車、伸縮設(shè)備、微距視頻圖像采集設(shè)備、第一信號(hào)接收器、第二信號(hào)接收器、遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)；所述伸縮設(shè)備、第一信號(hào)接收器和第二信號(hào)接收器均設(shè)置在所述無(wú)人駕駛小車內(nèi)；所述伸縮設(shè)備一端垂直固定設(shè)置在所述無(wú)人駕駛小車內(nèi)壁上部，另一端與所述微距視頻圖像采集設(shè)備相連;所述伸縮設(shè)備通過(guò)所述第一信號(hào)接收器與所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)連接通信， 并在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)控制下在豎直方向上伸長(zhǎng)或縮短，從而調(diào)整所述微距視頻圖像采集設(shè)備的高度;所述無(wú)人駕駛小車內(nèi)壁下部設(shè)置有孔洞，用于所述微距視頻圖像采集設(shè)備穿過(guò)孔洞采集土顆粒的結(jié)構(gòu);所述微距視頻圖像采集設(shè)備通過(guò)所述第二信號(hào)接收器與所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)連接通信，所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)上設(shè)置微距視頻圖像識(shí)別分析系統(tǒng)，用于對(duì)微距視頻圖像采集設(shè)備采集的微距視頻圖像進(jìn)行識(shí)別分析。
[0007]作為優(yōu)選，所述微距視頻圖像采集設(shè)備配置的攝像鏡頭為可變焦距的顯微鏡頭， 在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)控制下對(duì)攝像鏡頭焦距調(diào)節(jié)，同時(shí)能根據(jù)需要更換為不同放大倍數(shù)的鏡頭，從而保證拍到土顆粒的微觀結(jié)構(gòu)。
[0008]作為優(yōu)選，所述微距視頻圖像采集設(shè)備前端套設(shè)有高強(qiáng)度金屬套筒，所述高強(qiáng)度金屬套筒的高度在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)控制下能根據(jù)需要調(diào)節(jié)，從而保證拍出清晰的微距視頻圖像并且金屬屏蔽作用可防止電磁信號(hào)對(duì)微距視頻圖像采集與傳輸?shù)母蓴_。
[0009]作為優(yōu)選，所述高強(qiáng)度金屬套筒內(nèi)壁為黑色，從而有效地杜絕了外界光線的干擾， 保證系統(tǒng)米集精度。
[0010]作為優(yōu)選，所述高強(qiáng)度金屬套筒內(nèi)壁底部設(shè)置有LED白光燈，所述LED白光燈通過(guò)導(dǎo)線與所述第二信號(hào)接收器連接，在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)控制下根據(jù)需要調(diào)節(jié)亮度。
[0011]本發(fā)明的方法所采用的技術(shù)方案是:一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟:步驟1:利用遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)設(shè)置攝像鏡頭焦距、高強(qiáng)度金屬套筒的高度和LED白光燈的亮度，利用微距視頻圖像采集設(shè)備對(duì)不同發(fā)育狀態(tài)土體進(jìn)行拍攝成像;然后，將原始真彩微距視頻圖像轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖像，建立微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟2:在微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中建立物質(zhì)與灰度值區(qū)間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，即對(duì)微距視頻灰度圖像中不同的物質(zhì)進(jìn)行編碼；步驟3:包括以下子步驟；步驟3.1:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，然后，建立它們和土體含水率的定量關(guān)系；步驟3.2:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建立它與土體含冰率的定量關(guān)系；步驟3.3:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建立它與土體孔隙率的定量關(guān)系；步驟4:二值化微距視頻灰度圖像，然后進(jìn)行橋接、去雜、細(xì)化和骨化處理，得到土顆粒的輪廓;然后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，最后，建立平均像素個(gè)數(shù)與土顆粒平均粒徑的定量關(guān)系；步驟5:包括以下子步驟；步驟5.1:輸入待監(jiān)測(cè)土體的原始真彩微距視頻圖像，然后將其轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖像，利用步驟2的方法識(shí)別出各個(gè)物質(zhì)；步驟5.2:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，再利用步驟3.1中建立的關(guān)系，得到土體的含水率；步驟5.3:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步驟 3.2中建立的關(guān)系，得到土體的含冰率；步驟5.4:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步驟3.3中建立的關(guān)系，可得到土體的孔隙率；步驟5.5:利用步驟4中的方法處理微距視頻灰度圖像，得到土顆粒的輪廓。然后，再統(tǒng)計(jì)出平均每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，再利用步驟4中建立的關(guān)系，得到土顆粒平均粒徑； 步驟6:根據(jù)土體的實(shí)際特征參數(shù)確定土體的發(fā)育狀態(tài)，所述土體的實(shí)際特征參數(shù)包括土顆粒的粒徑、土體的孔隙率、含水率和含冰率。[〇〇12]作為優(yōu)選，步驟1中所述不同發(fā)育狀態(tài)土體為土顆粒粒徑、孔隙率、含水率和含冰率大小不同的土體。
[0013]作為優(yōu)選，步驟2或5中所述物質(zhì)包括土顆粒、孔隙、水分、冰和其他物質(zhì)。[〇〇14]作為優(yōu)選，步驟4中所述二值化微距視頻灰度圖像，是將土顆粒和其他物質(zhì)各視為一種物質(zhì)，然后進(jìn)行二值化，進(jìn)而確定土顆粒的輪廓；所述橋接和去雜處理是通過(guò)開操作和閉操作去除微距視頻圖像中孤立的噪聲點(diǎn)，同時(shí)保留微距視頻圖像中本來(lái)的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)；所述微距視頻圖像細(xì)化處理是將微距視頻圖像變換成單像素厚度組成的細(xì)線，所述微距視頻圖像骨化處理是保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化。
[0015]作為優(yōu)選，所述保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:(1)做腐蝕操作，但不立刻刪除像素，只打標(biāo)記；(2)將不破壞連通性的標(biāo)記點(diǎn)刪掉；(3)重復(fù)執(zhí)行，直到圖像結(jié)果不發(fā)生變化，得到了細(xì)化結(jié)果。
[0016]本發(fā)明可以對(duì)待監(jiān)測(cè)土體的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)地在線快速識(shí)別，由此評(píng)估待監(jiān)測(cè)土體的演變狀態(tài)和程度。與傳統(tǒng)的手動(dòng)測(cè)量相比，傳統(tǒng)的手動(dòng)測(cè)量需要首先進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)采樣，對(duì)土體擾動(dòng)較大，這個(gè)過(guò)程中獲取的土體樣本性能已經(jīng)偏離真實(shí)土顆粒狀態(tài)，因此其精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠；其次所獲取的土樣往往是回到實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)試分析，效率極低；并且在這個(gè)過(guò)程中，土樣溫度，水分及其分布，土顆粒與水分的結(jié)合程度等等各項(xiàng)參數(shù)都極易因?yàn)橥翗颖４婧腿斯げ僮鳝h(huán)節(jié)產(chǎn)生變化，顯然測(cè)試結(jié)果精度不夠。每次測(cè)試結(jié)果只能代表當(dāng)時(shí)的土體狀態(tài)，不能準(zhǔn)確表達(dá)土體的演化過(guò)程，并對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，而且在很多特殊場(chǎng)景和區(qū)域(如化學(xué)污染嚴(yán)重，高溫，沼澤，一些坡地等區(qū)域)是不便于人體進(jìn)入進(jìn)行取樣活動(dòng)的。另外，現(xiàn)有視頻圖像分析技術(shù)依賴于視頻圖像采集技術(shù)，現(xiàn)有的視頻圖像采集設(shè)備拍攝微距視頻圖像時(shí)，容易受到自然條件的影響(例如雨雪霧霾、灰塵，日光強(qiáng)弱，電磁干擾等)，導(dǎo)致拍攝出的微距視頻圖像清晰度和分辨率差異極大。
[0017]相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn):1、不需要經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)土體擾動(dòng)采樣到實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的過(guò)程，而是直接進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)土樣微距視頻評(píng)估，對(duì)土體不廣生擾動(dòng)，提尚測(cè)試精度；2、采用微距視頻圖像，對(duì)土體組成成分及其演變識(shí)別更為精確；3、無(wú)人駕駛汽車可以到達(dá)不便于人體或人工駕駛的輪軸驅(qū)動(dòng)車體達(dá)到的區(qū)域(如沼澤，坡地，化學(xué)污染嚴(yán)重土地，高溫等危險(xiǎn)區(qū)域)，從而擴(kuò)大了測(cè)量范圍。測(cè)試迅速，且操作方便，提尚測(cè)試效率；4、無(wú)人駕駛汽車載實(shí)時(shí)微距攝像及傳遞信號(hào)，遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)微距視頻圖像處理是該裝置的特色。由此可實(shí)現(xiàn)大范圍的實(shí)時(shí)快速土樣的微距攝像-實(shí)時(shí)在線微距視頻圖像分析?？梢詫?duì)某一地區(qū)的土體進(jìn)行長(zhǎng)期連續(xù)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)，從而得到該地區(qū)土體的演變規(guī)律。為預(yù)測(cè)土體性能演變提供了更快速的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)。[〇〇18]5、無(wú)人駕駛車載實(shí)時(shí)微距攝像鏡頭藏于內(nèi)壁涂黑的金屬套筒中，攝像時(shí)僅依靠設(shè)備自身LED光源，保證LED白光燈的亮度為確定值，再利用微距視頻圖像采集設(shè)備進(jìn)行拍攝。 可以避免光線強(qiáng)度改變對(duì)微距視頻圖像質(zhì)量的影響，有效避免自然環(huán)境中攝像受到氣候和周圍環(huán)境影響(如雨雪，霧霾，灰塵，日光強(qiáng)弱，電磁干擾等)給微距視頻圖像采集帶來(lái)的各種不利，便于參數(shù)設(shè)置和微距視頻圖像采集精度的提高，對(duì)微距視頻圖像處理極為有利，結(jié)論更為可靠。[〇〇19]6、能現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)在線迅速獲取原始微距視頻圖像數(shù)據(jù)并及時(shí)處理，得到評(píng)估結(jié)論。【附圖說(shuō)明】
[0020]圖1為本發(fā)明實(shí)施例的裝置結(jié)構(gòu)圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例的裝置中微距視頻圖像采集設(shè)備結(jié)構(gòu)圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例的裝置中LED白光燈分布示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例的裝置中遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)示意圖。[0021 ]圖中，1為無(wú)人駕駛小車，2為伸縮設(shè)備，3為微距視頻圖像采集設(shè)備、4為第一信號(hào)接收器、5為第二信號(hào)接收器、6為內(nèi)壁涂黑的高強(qiáng)度金屬套筒、7為攝像鏡頭、8為導(dǎo)線、9為 LED白光燈、10為遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)?！揪唧w實(shí)施方式】
[0022]為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的實(shí)施示例僅用于說(shuō)明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[〇〇23]請(qǐng)見圖1、圖2、圖3和圖4,本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，包括無(wú)人駕駛小車1、伸縮設(shè)備2、微距視頻圖像采集設(shè)備3、第一信號(hào)接收器 4、第二信號(hào)接收器5、內(nèi)壁涂黑的高強(qiáng)度金屬套筒6、攝像鏡頭7、導(dǎo)線8、LED白光燈9和遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10。伸縮設(shè)備2、第一信號(hào)接收器4和第二信號(hào)接收器5均設(shè)置在無(wú)人駕駛小車1 內(nèi)；伸縮設(shè)備2—端垂直固定設(shè)置在無(wú)人駕駛小車1內(nèi)壁上部，另一端與微距視頻圖像采集設(shè)備3相連;伸縮設(shè)備2通過(guò)第一信號(hào)接收器4與遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10連接通信，并在遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10控制下在豎直方向上伸長(zhǎng)或縮短，從而調(diào)整微距視頻圖像采集設(shè)備3的高度;無(wú)人駕駛小車1內(nèi)壁下部設(shè)置有孔洞，用于微距視頻圖像采集設(shè)備3穿過(guò)孔洞采集土顆粒的結(jié)構(gòu);微距視頻圖像采集設(shè)備3通過(guò)第二信號(hào)接收器4與遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10連接通信，遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10上設(shè)置微距視頻圖像識(shí)別分析系統(tǒng)，用于對(duì)微距視頻圖像采集設(shè)備3采集的微距視頻圖像進(jìn)行識(shí)別分析。[〇〇24]本實(shí)施例的微距視頻圖像采集設(shè)備3配置的攝像鏡頭7為可變焦距的顯微鏡頭，在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10控制下對(duì)攝像鏡頭7焦距調(diào)節(jié)，同時(shí)能根據(jù)需要更換為不同放大倍數(shù)的鏡頭，從而保證拍到土顆粒的微觀結(jié)構(gòu)。
[0025]內(nèi)壁涂黑的高強(qiáng)度金屬套筒6的高度可以根據(jù)需要調(diào)節(jié)，從而保證拍出清晰的微距視頻圖像并且金屬屏蔽作用可防止電磁信號(hào)對(duì)微距視頻圖像采集與傳輸?shù)母蓴_。為了減少外界光線的干擾，其內(nèi)部涂為黑色。
[0026]LED白光燈9通過(guò)導(dǎo)線8與第二信號(hào)接收器5連接，在遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10控制下根據(jù)需要調(diào)節(jié)亮度;保證LED白光燈的亮度為確定值，再利用微距視頻圖像采集設(shè)備3進(jìn)行拍攝。 可以避免光線強(qiáng)度改變對(duì)微距視頻圖像質(zhì)量的影響，從而使計(jì)算結(jié)果更加精確。
[0027]本實(shí)施例首先將伸縮設(shè)備2—端與無(wú)人駕駛小車1相連，另一端與微距視頻圖像采集設(shè)備3相連。第一信號(hào)接收器4可以接收遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10發(fā)射的信號(hào)，從而控制伸縮設(shè)備2的伸長(zhǎng)或縮短，調(diào)整微距視頻圖像采集設(shè)備3的高度。無(wú)人駕駛小車1可以實(shí)現(xiàn)微距視頻圖像采集設(shè)備3在水平面的移動(dòng)，伸縮設(shè)備2可以實(shí)現(xiàn)微距視頻圖像采集設(shè)備3在豎直方向上的移動(dòng)，從而可以實(shí)現(xiàn)快速測(cè)量。
[0028]第二信號(hào)接收器5接收遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10發(fā)射的信號(hào)，可以對(duì)攝像鏡頭7的鏡頭焦距、LED白光燈9的亮度和高強(qiáng)度金屬圓筒6的高度進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而保證拍出清晰的微距視頻圖像。鏡頭旁邊有高強(qiáng)度金屬圓筒，并且其內(nèi)部涂為黑色，可以屏蔽外界的干擾。LED白光燈設(shè)置在高強(qiáng)度金屬圓筒的底部。[〇〇29]通過(guò)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)10固定高強(qiáng)度金屬圓筒6的高度和LED白光燈9的亮度為微距視頻圖像采集的最優(yōu)確定值，接著利用微距視頻圖像采集設(shè)備3對(duì)不同發(fā)育狀態(tài)土體(土顆粒大小、孔隙率、含水率和含冰率等不同的土體)進(jìn)行拍攝成像。
[0030]本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，包括以下步驟:步驟1:將原始真彩微距視頻圖像轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖像，建立微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟2:因?yàn)椴煌镔|(zhì)(土顆粒、孔隙、水分、冰和其他物質(zhì))的灰度圖像擁有不同的灰度值區(qū)間，所以在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立物質(zhì)與灰度值區(qū)間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，即對(duì)微距視頻灰度圖像中不同的物質(zhì)進(jìn)行編碼。
[0031]步驟3:包括以下子步驟；(1)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，然后，建立它們和土體含水率的定量關(guān)系；(2)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建立它與土體含冰率的定量關(guān)系；(3)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建立它與土體孔隙率的定量關(guān)系。[〇〇32]步驟4:二值化微距視頻灰度圖像，然后進(jìn)行橋接、去雜、細(xì)化和骨化處理，得到土顆粒的輪廓。然后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，最后，建立平均像素個(gè)數(shù)與土顆粒平均粒徑的定量關(guān)系。[〇〇33]其中二值化微距視頻灰度圖像，是將土顆粒和其他物質(zhì)各視為一種物質(zhì)，然后進(jìn)行二值化，進(jìn)而確定土顆粒的輪廓;橋接和去雜處理是通過(guò)開操作和閉操作去除微距視頻圖像中孤立的噪聲點(diǎn)，同時(shí)保留微距視頻圖像中本來(lái)的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu);微距視頻圖像細(xì)化處理是將微距視頻圖像變換成單像素厚度組成的細(xì)線，所述微距視頻圖像骨化處理是保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化。[〇〇34]保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:(1)做腐蝕操作，但不立刻刪除像素，只打標(biāo)記；(2)將不破壞連通性的標(biāo)記點(diǎn)刪掉；(3)重復(fù)執(zhí)行，直到圖像結(jié)果不發(fā)生變化，得到了細(xì)化結(jié)果。[〇〇35] 步驟5:包括以下子步驟；(1)輸入待監(jiān)測(cè)土體的原始真彩微距視頻圖像(在自設(shè)光源條件下拍攝的)，然后將其轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖像，利用步驟2可識(shí)別出各個(gè)物質(zhì)(土顆粒、孔隙、水分、冰和其他物質(zhì))；(2)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，再利用步驟3中(1)中建立的關(guān)系，可得到土體的含水率；(3)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步驟3中 (2 )中建立的關(guān)系，可得到土體的含冰率；(4)統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步驟3中 (3)中建立的關(guān)系，可得到土體的孔隙率；(5)利用步驟4中的方法處理微距視頻灰度圖像，得到土顆粒的輪廓。然后，再統(tǒng)計(jì)出平均每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，再利用步驟4中建立的關(guān)系，可得到土顆粒平均粒徑。[〇〇36]步驟6:根據(jù)土體的實(shí)際特征參數(shù)(包括土顆粒的粒徑、土體的孔隙率、含水率和含冰率)確定土體的發(fā)育狀態(tài)。
[0037]盡管本說(shuō)明書較多地使用了無(wú)人駕駛小車1、伸縮設(shè)備2、微距視頻圖像采集設(shè)備 3、第一信號(hào)接收器4、第二信號(hào)接收器5、內(nèi)壁涂黑的高強(qiáng)度金屬套筒6、攝像鏡頭7、導(dǎo)線8、 LED白光燈9和遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)10等術(shù)語(yǔ)，但并不排除使用其他術(shù)語(yǔ)的可能性。使用這些術(shù)語(yǔ)僅僅是為了更方便的描述本發(fā)明的本質(zhì)，把它們解釋成任何一種附加的限制都是與本發(fā)明精神相違背的。
[0038]應(yīng)當(dāng)理解的是，本說(shuō)明書未詳細(xì)闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術(shù)。
[0039]應(yīng)當(dāng)理解的是，上述針對(duì)較佳實(shí)施例的描述較為詳細(xì)，并不能因此而認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明專利保護(hù)范圍的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權(quán)利要求所保護(hù)的范圍情況下，還可以做出替換或變形，均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)，本發(fā)明的請(qǐng)求保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，其特征在于:包括無(wú)人飛 行器⑴、伸縮設(shè)備⑵、微距視頻圖像采集設(shè)備⑶、第一信號(hào)接收器⑷、第二信號(hào)接收器(5)、遠(yuǎn) 程控制計(jì)算機(jī)(10);所述伸縮設(shè)備⑵、第一信號(hào)接收器⑷和第二信號(hào)接收器(5)均設(shè)置在所述無(wú)人駕駛小車 ⑴內(nèi)；所述伸縮設(shè)備⑵一端垂直固定設(shè)置在所述無(wú)人駕駛小車⑴內(nèi)壁上部，另一端與所述 微距視頻圖像采集設(shè)備⑶相連;所述伸縮設(shè)備⑵通過(guò)所述第一信號(hào)接收器⑷與所述遠(yuǎn)程控 制計(jì)算機(jī)(10)連接通信，并在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10)控制下在豎直方向上伸長(zhǎng)或縮短，從而 調(diào)整所述微距視頻圖像采集設(shè)備⑶的高度;所述無(wú)人駕駛小車⑴內(nèi)壁下部設(shè)置有孔洞，用 于所述微距視頻圖像采集設(shè)備⑶穿過(guò)孔洞采集土顆粒的結(jié)構(gòu);所述微距視頻圖像采集設(shè)備 (3)通過(guò)所述第二信號(hào)接收器(5)與所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10)連接通信，所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10) 上設(shè)置微距視頻圖像識(shí)別分析系統(tǒng)，用于對(duì)微距視頻圖像采集設(shè)備⑶采集的微距視頻圖像 進(jìn)行識(shí)別分析。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，其特征 在于:所述微距視頻圖像采集設(shè)備⑶配置的攝像鏡頭⑵為可變焦距的顯微鏡頭，在所述遠(yuǎn) 程控制計(jì)算機(jī)(10)控制下對(duì)攝像鏡頭(7)焦距調(diào)節(jié)，同時(shí)能根據(jù)需要更換為不同放大倍數(shù)的鏡 頭，從而保證拍到土顆粒的微觀結(jié)構(gòu)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，其特征 在于:所述微距視頻圖像采集設(shè)備⑶前端套設(shè)有高強(qiáng)度金屬套筒(6)，所述高強(qiáng)度金屬套筒 (6)的高度在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10)控制下能根據(jù)需要調(diào)節(jié)，從而保證拍出清晰的微距視頻 圖像并且金屬屏蔽作用可防止電磁信號(hào)對(duì)微距視頻圖像采集與傳輸?shù)母蓴_。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝置，其特征 在于:所述高強(qiáng)度金屬套筒(6)內(nèi)壁為黑色，從而有效地杜絕了外界光線的干擾，保證系統(tǒng)采 集精度。5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任意一項(xiàng)所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估裝 置，其特征在于:所述高強(qiáng)度金屬套筒(6)內(nèi)壁底部設(shè)置有LED白光燈(9)，所述LED白光燈(9)通 過(guò)導(dǎo)線(8)與所述第二信號(hào)接收器(5)連接，在所述遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10)控制下根據(jù)需要調(diào)節(jié)亮度。6.—種基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步 驟:步驟1:利用遠(yuǎn)程控制計(jì)算機(jī)(10)設(shè)置攝像鏡頭⑵焦距、高強(qiáng)度金屬套筒(6)的高度和LED 白光燈(9)的亮度，利用微距視頻圖像采集設(shè)備⑶對(duì)不同發(fā)育狀態(tài)土體進(jìn)行拍攝成像;然后， 將原始真彩微距視頻圖像轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖像，建立微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟2:在微距視頻灰度圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中建立物質(zhì)與灰度值區(qū)間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，即對(duì)微 距視頻灰度圖像中不同的物質(zhì)進(jìn)行編碼；步驟3:包括以下子步驟；步驟3.1:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土 顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，然后，建立它們和土體含水率的定量關(guān)系；步驟3.2:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建立 它與土體含冰率的定量關(guān)系；步驟3.3:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，然后，建 立它與土體孔隙率的定量關(guān)系；步驟4:二值化微距視頻灰度圖像，然后進(jìn)行橋接、去雜、細(xì)化和骨化處理，得到土顆粒 的輪廓;然后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，最后，建立平均像素個(gè)數(shù)與土顆粒平均粒徑 的定量關(guān)系；步驟5:包括以下子步驟；步驟5.1:輸入待監(jiān)測(cè)土體的原始真彩微距視頻圖像，然后將其轉(zhuǎn)成微距視頻灰度圖 像，利用步驟2的方法識(shí)別出各個(gè)物質(zhì)；步驟5.2:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表水分的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)和代表土 顆粒的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的灰度平均值，再利用步驟3.1中建立的關(guān)系，得到土體的含水 率；步驟5.3:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表冰的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步驟 3.2中建立的關(guān)系，得到土體的含冰率；步驟5.4:統(tǒng)計(jì)微距視頻灰度圖像中代表孔隙的灰度值區(qū)間內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)，再利用步 驟3.3中建立的關(guān)系，可得到土體的孔隙率；步驟5.5:利用步驟4中的方法處理微距視頻灰度圖像，得到土顆粒的輪廓。然后，再統(tǒng) 計(jì)出平均每個(gè)土顆粒內(nèi)的像素個(gè)數(shù)，再利用步驟4中建立的關(guān)系，得到土顆粒平均粒徑；步驟6:根據(jù)土體的實(shí)際特征參數(shù)確定土體的發(fā)育狀態(tài)，所述土體的實(shí)際特征參數(shù)包括 土顆粒的粒徑、土體的孔隙率、含水率和含冰率。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征 在于:步驟1中所述不同發(fā)育狀態(tài)土體為土顆粒粒徑、孔隙率、含水率和含冰率大小不同的 土體。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征 在于:步驟2或5中所述物質(zhì)包括土顆粒、孔隙、水分、冰和其他物質(zhì)。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征 在于:步驟4中所述二值化微距視頻灰度圖像，是將土顆粒和其他物質(zhì)各視為一種物質(zhì)，然 后進(jìn)行二值化，進(jìn)而確定土顆粒的輪廓；所述橋接和去雜處理是通過(guò)開操作和閉操作去除微距視頻圖像中孤立的噪聲點(diǎn)，同時(shí) 保留微距視頻圖像中本來(lái)的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)；所述微距視頻圖像細(xì)化處理是將微距視頻圖像變換成單像素厚度組成的細(xì)線，所述微 距視頻圖像骨化處理是保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無(wú)人駕駛車的土體結(jié)構(gòu)演變實(shí)時(shí)在線評(píng)估方法，其特征 在于:所述保留微距視頻圖像中心線的細(xì)化，其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:(1)做腐蝕操作，但不立 刻刪除像素，只打標(biāo)記；(2)將不破壞連通性的標(biāo)記點(diǎn)刪掉；(3)重復(fù)執(zhí)行，直到圖像結(jié)果不 發(fā)生變化，得到了細(xì)化結(jié)果。
【文檔編號(hào)】H04N5/235GK106027864SQ201610371370
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月30日
【發(fā)明人】王若林, 朱道佩, 桑農(nóng)
【申請(qǐng)人】武漢大學(xué)