Surface subsidence monitoring method based on camera and laser fusion

ZHENG Yefeng; CHEN Hainan; HUANG Linchong

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B114

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Surface subsidence monitoring method based on camera and laser fusion

Research articles | 更新时间：2023-11-01

- Surface subsidence monitoring method based on camera and laser fusion
- Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni Vol. 61, Issue 6, Pages: 123-128(2022)
- 作者机构：
  
  1.中山大学航空航天学院，广东深圳 518107
  2.浙江理工大学信息学院，浙江杭州 310018
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B114
  CLC： U416
- Published：25 November 2022，
  
  Published Online：07 May 2022，
  
  Received：21 December 2021，
  
  Accepted：10 January 2022
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郑野风,陈海南,黄林冲.摄像机与激光相融合的地表沉降监测方法[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(06):123-128.

ZHENG Yefeng,CHEN Hainan,HUANG Linchong.Surface subsidence monitoring method based on camera and laser fusion[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(06):123-128.
郑野风,陈海南,黄林冲.摄像机与激光相融合的地表沉降监测方法[J].中山大学学报(自然科学版),2022,61(06):123-128. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B114.

ZHENG Yefeng,CHEN Hainan,HUANG Linchong.Surface subsidence monitoring method based on camera and laser fusion[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2022,61(06):123-128. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2021B114.

摘要

图像包含丰富的场景环境信息，激光具有极佳的测距精度和可靠性，可以补足二维图像中场景的深度信息。利用图像信息与激光的互补性，文章提出了一种摄像机与激光融合的监测方法。该方法基于目标平面方程和摄像机视场偏转角，建立了目标对象的二维像素坐标到三维空间坐标的转换方法，实现了基础设施结构健康监测任务中对目标地表沉降的自动化监测。最后，通过实验对提出的自动化地表沉降监测方法进行了验证。实验结果的平均相对误差为4.6%，并且在不同监测距离上都能够获得稳定的监测结果。

Abstract

The image contains rich scene environment information. The laser has excellent ranging accuracy and reliability， which can be used to supplement the depth information of the scene in two-dimensional image. A monitoring method of camera and laser fusion is proposed by the complementarity of image information and laser in this paper. Based on the target plane equation and the deflection angle of the camera field of view， the conversion method from the two-dimensional pixel coordinates of the target object to the three-dimensional space coordinates is established. The automatic monitoring of target surface subsidence is realized in the health monitoring task of infrastructure structure. The proposed automatic surface subsidence monitoring method is verified by experiments. The average relative error of the experimental results is 4.6%， and stable monitoring results can be obtained at different monitoring distances.

关键词

地表沉降结构健康监测相机激光融合摄影测量图像处理

Keywords

surface subsidencestructural health monitoringcamera and laser fusionphotogrammetryimage processing

references

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