一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法

摘要

本发明属于边坡稳定性识别领域，涉及一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法。包括(1)采集现场的沙土样本，根据现场实际情况进行按比例的边坡铺设；(2)获取振动作用下边坡滑移的表面实时图像；(3)识别和提取不同振动条件下边坡的数字图像；(4)得到不同振动时间、振动频率下的影响规律。通过本发明基于数字图像进行振动条件对边坡滑移影响的表征方法，编制适合该边坡样本的滑移图像的识别程序，并进行不同振动条件下的滑移图像识别，从而可以得到不同振动条件下的边坡滑移规律。

说明书

技术领域

本专利属于边坡稳定性识别领域，涉及一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法。

背景技术

边坡稳定一直是实际工程中一个重大的问题，目前主要是采用现场的地质踏勘、工程中各种物探等方法，分析其基本的稳定情况。尽管人们已经意识到边坡稳定对于安全生产的现实意义，但关于不同振动条件下边坡稳定性的分析研究还是相对较少，利用数字图像进行表征方面目前更是未见相关研究，也没有相关的试验装置和方法。

在露天边坡的监测中，比较常用的监测手段主要有：无人机影像、雷达技术、GPS技术和GNSS技术等，这些技术广泛应用于露天矿山的监测系统之中，而在矿山现场主要通过测振仪进行现场速度、加速度的采集从而分析振动作用的影响。而对于室内相似模拟振动试验，主要通过加速度一些监测设备进行数据获取，而对于边坡表面的滑移状态还没有一个更为确切的表征。因此研究一种基于数字图像进行振动条件对边坡滑移影响的表征方法，分析振动条件变化对边坡滑移的影响，为边坡潜在失稳机制提供理论基础。

发明内容

针对目前室内相似模拟试验现象主要通过现场照片进行反映，无法区分和识别不同振动条件对其影响程度、规律等问题，本发明的目的是提出一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法，可以在室内相似模拟试验中提取不同振动条件的数字图像，得到不同振动条件下的影响规律。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法，包括：

(1)采集现场的沙土样本，根据现场实际情况进行按比例的边坡铺设；

(2)获取振动作用下边坡滑移的表面实时图像；

(3)识别和提取不同振动条件下边坡的数字图像；

(4)得到不同振动时间、振动频率下的影响规律。

所述采集现场的沙土样本，根据现场实际情况进行按比例的边坡铺设，包括：

根据相似模拟原理，由现场的条件得到边坡铺设的比例和范围，确定台阶等宽度。

所述获取振动作用下边坡滑移的表面实时图像，包括：

利用Python图像识别程序得到不同振动条件下边坡滑移的表面实时图像；

所述识别和提取不同振动条件下边坡的数字图像，包括：

根据每个阶段的识别图像，通过作差处理得到不同振动作用条件后的图像，并进行提取。

所述得到不同振动时间、振动频率下的影响规律，包括：

通过不同振动时间、不同频率得到表面分布的不同状态，给出其对边坡稳定的影响规律。

本发明的特点和有益效果是：

1.本发明通过室内相似模拟试验，利用高速数码相机进行试验过程的全纪录，从而可以准确的获取振动作用下边坡滑移的表面实时图像，利用Python图像识别程序得到不同振动条件下边坡滑移的实时图像，通过作差处理得到不同振动作用条件后的图像，并进行提取，通过不同振动时间、不同频率得到表面分布的不同状态，给出其对边坡稳定的影响规律。

2.本发明给出了室内边坡滑移相似模拟试验的表征方法，该方法利用Python图像识别技术进行提取，从而通过系统完整的试验得到不同振动时间、振动频率的影响规律。还可为进行边坡滑移的表征提供一种新途径。

附图说明

图1是室内相似模拟试验振动台结构示意图；

图2是模拟边坡的颗粒级配图；

图3是试验过程中采集的试验照片；

图4是识别试验图像；

图5是作差提取试验滑移模式；

其中：1：玻璃板；2：模拟边坡；3：电机底座；4：实时采集相机。

具体实施方式

在具体实施过程中，本发明提供了一种基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法，包括：从现场收集沙土样本，按照现场实际情况进行边坡铺设，经过振动试验后，获得振动作用下不同时段的边坡滑移表面实时照片，利用Python图像识别程序识别不同振动条件下边坡滑移的表面实时图像，通过图像的顺序关系作差得到不同振动作用条件后的图像并进行提取，通过本发明进行振动条件对边坡滑移影响的表征，给出不同振动时间、不同频率对边坡稳定的影响规律。

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

本发明将不同振动作用下边坡滑移图像和基于数字图像识别技术结合起来，根据提取得到的图像前后对比情况，分析不同振动的作用规律。从而形成一种基于数字图像进行振动条件对边坡滑移影响的表征方法。

基于数字图像，为了实现边坡滑移程度的表征，本发明所采用的基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法，包括：

步骤一：利用收集沙土进行室内相似模拟试验材料的铺设；

所述室内相似模拟试验材料选用现场收集回来的沙土如图1所示，模拟边坡长为80cm，宽度为100cm，高为33cm，如图2所示；

步骤二：在不同振动阶段采集相似模拟实时照片；

所述采集的照片均为不同振动阶段下振动末期的实时照片，如图3所示；

步骤三：识别不同振动条件下边坡滑移的表面实时图像；

所述边坡表面滑移识别部分，通过编写Python图像识别程序识别不同振动条件下的滑移状态如图4所示，并将识别图像进行下一阶段的分析研究；

步骤四：利用识别后表面实时图像进行每一振动条件的作差分析；

所述每一振动条件下的图像提取部分，通过编写Python图像分析程序提取每一振动条件下的影响状态如图5所示；

步骤五：得到不同振动时间、不同频率对边坡稳定的影响规律；

通过对比不同振动条件下的滑移现象，得到其影响的主要规律。

下面，给出一个本发明具体的应用实施例：

实施例

本实施例中，基于数字图像进行振动对边坡滑移影响的表征方法如下：

(1)采集样本：土石样本最大程度保持与现场的一致性，本实施例采集现场的沙土样品,按研究区域比例进行边坡铺设，模拟边坡长为80cm，宽度为100cm，高为33cm。

(2)照片采集：为了能够准确的反映不同振动条件对于边坡稳定性的影响，在进行相似模拟试验过程时，在试验振动台前方1米处架设相机，实时采集不同阶段的振动照片。

(3)滑移图像识别；对于不同振动条件下的照片，通过Python图像识别程序得到实时滑移图像。

(4)滑移区域提取：由已经识别得到图像，根据顺序关系作差处理得到不同振动作用条件后的图像并进行提取，得到每种振动条件下的滑移模式。

(5)根据得到滑移图像，得到不同振动时间、振动频率下的影响规律。