基于GNSS约束的长时视觉监测系统及误差分离方法

本发明涉及一种视觉监测系统及误差分离方法，具体是一种适用于对建筑物、桥梁、边坡、隧道、矿山及交通基础设施等工程对象在长期无人值守监测条件下的高精度位移与沉降监测的基于gnss约束的长时视觉监测系统及误差分离方法，属于精密工程测量及结构健康监测。

背景技术：

1、随着大型基础设施建设和运营维护需求的快速发展，建筑物、桥梁、边坡、隧道、矿山及交通基础设施等工程对象的长期安全监测受到广泛关注。针对监测对象位移、沉降的持续观测，对保障工程安全运营具有至关重要的意义。

2、目前，gnss监测技术已广泛应用于工程沉降位移监测领域。该技术利用卫星定位原理能够直接获取监测点的绝对三维空间坐标，不存在误差累积，且具有自动化程度高、全天候作业、监测点间无需通视等显著优点。然而，gnss监测属于单点式监测，当进行大范围、高密度的面状区域沉降位移监测时，需要布设大量gnss接收机和天线，这会导致监测成本呈几何级数上升。因此，gnss技术在空间高密度、连续面状形变监测方面存在明显的局限性。

3、近年来，视觉监测技术作为一种新兴的非接触式测量手段，逐渐成为大型建构筑物长期沉降位移监测领域的重要研究方向。视觉监测利用相机对监测区域进行图像采集，通过特征提取、目标跟踪、位移计算，获取监测目标的位移和沉降信息，具有非接触、全场景、空间分辨率高、单点监测成本低等优点，能够直观、动态地捕捉监测对象的整体形变。然而，在长期无人值守监测过程中，视觉监测系统通常安装于监测塔架、立杆、支架或建筑物附属结构上，其自身容易受到环境因素影响。例如温度变化引起的热胀冷缩、基础沉降、设备老化以及外界扰动等因素均可能导致相机位置或姿态发生变化。当相机自身发生平移、旋转或倾斜时，图像中的监测目标会产生附加像素位移，从而被误判为监测对象发生实际变形，进而在监测结果中引入系统误差。

4、现有视觉监测技术大多假定相机位置和姿态在整个监测周期内保持不变。若顾及相机位姿变化，外界扰动导致相机出现高频振动时，可将相机与惯性测量单元（imu）融合，利用惯性传感器纠正因相机振动带来的测量误差；也可采用稳定参考点的方式对相机位置和姿态变化引起的误差进行修正。但由于惯性传感器自身存在零偏漂移，无法满足数天甚至数月的长时监测需求，而稳定参考点在全场形变区域往往难以寻找或极易破坏。

5、目前尚缺乏一种不依赖稳定参考点、且能在长时视觉监测中有效区分监测对象真实位移和相机自身位置、姿态变化引起虚假位移的系统误差分离与修正方法。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于gnss约束的长时视觉监测系统及误差分离方法，能够无需重新标定相机参数即可实现长时视觉监测系统误差的自动识别与修正，从而提高监测结果的准确性。

2、为实现上述目的，本基于gnss约束的长时视觉监测系统包括数据处理单元、图像采集单元、共址部署站和常规视觉监测点，数据处理单元分别与图像采集单元和共址部署站通讯连接；图像采集单元水平固定安装，用于连续采集监测视场内的时序图像；

3、共址部署站包括刚性连接的gnss接收单元和视觉靶标单元、且gnss接收单元的相位中心与视觉靶标单元的几何中心之间具有预先确定的已知相对三维空间关系；

4、常规视觉监测点仅包含常规视觉靶标或自然特征；

5、误差是指图像采集单元的系统状态向量，包括图像采集单元竖向平移状态、横向平移状态、镜头俯仰姿态状态和镜头偏航姿态状态，通过系统状态反映图像采集单元相较于其初始状态产生的位置和姿态变化，其中，竖向平移状态和镜头俯仰姿态状态为竖向系统状态，横向平移状态和镜头偏航姿态状态为横向系统状态。

6、一种基于gnss约束的长时视觉监测系统误差分离方法，具体包括以下步骤：

7、s1，系统布设：在图像采集单元监测视场内的不同空间深度位置，对应布设至少两个共址部署站作为动态控制源；在图像采集单元视场的待测形变区表面布设若干个常规视觉监测点；

8、s2，尺度因子标定：针对共址部署站和常规视觉监测点，标定图像像素位移与实际位移之间的工作尺度因子关系，工作尺度因子分为竖向尺度因子和横向尺度因子；

9、s3，数据采集与对齐：图像采集单元连续采集共址部署站及各个常规视觉监测点的时序监测图像；利用时标信号将gnss测量时间与图像采集时间进行同频对齐；

10、s4，位移计算：计算各共址部署站的gnss绝对位移和视觉测量位移；

11、s5，残差计算与限差过滤：构建视觉-绝对位移残差，通过时空异质观测联合动态限差过滤机制判断是否超过形变识别限差，确定是否启动系统误差分离和修正流程；

12、s6，自适应变结构系统误差分离：当需要执行当前周期图像采集单元的系统误差分离和修正流程时，自适应执行硬件适配路径，获得图像采集单元当前的竖向平移状态、横向平移状态、镜头俯仰姿态状态及镜头偏航姿态状态；

13、s7，系统误差修正：利用s6获得的图像采集单元当前的竖向平移状态、横向平移状态、镜头俯仰姿态状态及镜头偏航姿态状态，计算任意共址部署站和常规视觉监测点处的系统误差影响量，并将共址部署站和常规视觉监测点的视觉测量位移值扣除系统误差影响量，得到最终的视觉测量位移结果。

14、进一步的，s1中，测定各个共址部署站与图像采集单元的空间距离，分别标记为，其中表示共址部署站的数量；任意两个共址部署站至图像采集单元的距离与满足空间约束，其中和分别表示两个共址部署站的序号、且，表示预设的空间距离强度阈值；

15、测定常规视觉监测点与图像采集单元的空间距离，记为，其中表示常规监测点的序号。

16、进一步的，s2中，任一共址部署站或常规视觉监测点的工作尺度因子按如下方式标定：

17、在距图像采集单元的距离为或处、且正交于图像采集单元光轴的平面内，选定一个物体，其横向尺寸为、纵向尺寸为，该物体在成像平面内对应的横向像素数为、纵向像素数为；则横向尺度因子、纵向尺度因子；针对同一个共址部署站或常规视觉监测点，。

18、进一步的，s3中，各共址部署站的gnss接收单元采集绝对空间三维坐标，数据处理单元接收时序监测图像与绝对空间三维坐标数据，时序监测图像是图像采集单元按照设定的时间间隔进行连续采集，绝对空间三维坐标是各共址部署站的gnss接收单元在当前测量周期同步采集。

19、进一步的，s4具体如下：数据处理单元提取对齐时刻个共址部署站中各gnss接收单元输出的当前周期相对于初始周期的竖向绝对真实位移值和横向绝对真实位移值，其中上标表示gnss接收单元得到的结果，下标表示共址部署站的序号，；数据处理单元提取当前周期图像中各个站点的靶标图像特征，利用s2标定的竖向尺度因子和横向尺度因子，分别计算各共址部署站的竖向视觉测量位移值、横向视觉测量位移值，以及各个常规视觉监测点的竖向视觉测量位移值和横向视觉测量位移值，其中上标表示图像采集单元得到的结果，下标表示共址部署站的序号，下标表示常规监测点的序号。

20、进一步的，s5具体如下：

21、数据处理单元计算各共址部署站的竖向视觉-绝对位移残差及横向视觉-绝对位移残差，，，其中下标表示共址部署站的序号；通过时空异质观测联合动态限差过滤机制判断竖向视觉-绝对位移残差是否超过形变识别限差，若存在至少一个共址部署站对应的自适应过滤不等式成立，则执行当前周期图像采集单元的竖向系统误差分离和修正流程，若所有共址部署站对应的自适应过滤不等式均不成立，则将竖向视觉测量位移值作为最终的竖向视觉测量位移结果；通过时空异质观测联合动态限差过滤机制判断横向视觉-绝对位移残差是否超过形变识别限差，若存在至少一个共址部署站对应的自适应过滤不等式成立，则执行当前周期图像采集单元的横向系统误差分离和修正流程，若所有共址部署站对应的自适应过滤不等式均不成立，则将横向视觉测量位移值作为最终的横向视觉测量位移结果；

22、竖向视觉-绝对位移残差的自适应过滤不等式表示如下：

23、

24、式中：表示序号为的共址部署站gnss接收单元输出的竖向绝对真实位移值的测量中误差；表示由序号为的共址部署站图像采集单元图像像素分辨能力决定的竖向视觉测量位移值的测量中误差；为设定常数；

25、横向视觉-绝对位移残差的自适应过滤不等式表示如下：

26、

27、式中：表示序号为的共址部署站gnss接收单元输出的横向绝对真实位移值的测量中误差；表示由序号为的共址部署站图像采集单元图像像素分辨能力决定的横向视觉测量位移值的测量中误差。

28、进一步的，s6中，根据共址部署站的总数，自适应切换执行以下硬件适配路径ⅰ或ⅱ；

29、当时，执行硬件适配路径ⅰ，利用双站拓扑约束的系统状态向量进行轻量化快速解析解算，具体如下：

30、图像采集单元当前的竖向系统状态表示如下：

31、

32、式中：表示当前周期图像采集单元的竖向平移状态；表示当前周期图像采集单元的镜头俯仰姿态状态；表示第一共址部署站的物理视线杠杆臂长度；表示第二共址部署站的物理视线杠杆臂长度；表示第一共址部署站的竖向视觉-绝对位移残差；表示第二共址部署站的竖向视觉-绝对位移残差；

33、图像采集单元当前的横向系统状态表示如下：

34、

35、式中：是当前周期图像采集单元的横向平移状态；是当前周期图像采集单元的镜头偏航姿态状态；表示第一共址部署站的横向视觉-绝对位移残差；表示第二共址部署站的横向视觉-绝对位移残差；

36、当时，执行硬件适配路径ⅱ，利用冗余空间拓扑约束的超定系统误差进行稳健估计，具体如下：

37、构建系统状态向量估计模型，基于各共址站的物理视线杠杆臂长度，构建阶空间映射矩阵，表示如下：

38、

39、对于竖向系统状态和横向系统状态，分别构建阶系统状态综合观测向量和，表示如下：

40、；

41、式中：表示序号为的共址部署站的竖向视觉-绝对位移残差；表示序号为的共址部署站的横向视觉-绝对位移残差；

42、对于竖向系统状态和横向系统状态，分别构建阶综合权矩阵和、且和是对角矩阵；

43、第个共址部署站对应的表示如下：

44、

45、则竖向对角矩阵表示如下：

46、

47、第个共址部署站对应的表示如下：

48、

49、则横向对角矩阵表示如下：

50、

51、则利用最小二乘原理估计图像采集单元当前的系统状态向量，竖向系统状态的估计结果表示如下：

52、

53、式中：是当前周期图像采集单元的竖向平移状态；是当前周期图像采集单元的镜头俯仰姿态状态；上标表示矩阵的转置；

54、横向系统状态的估计结果表示如下：

55、

56、式中：是当前周期图像采集单元的横向平移状态；是当前周期图像采集单元的镜头偏航姿态状态。

57、进一步的，s7中，对于任意共址部署站，图像采集单元系统误差修正后的最终视觉测量位移值表示如下：

58、

59、

60、式中：表示第个共址部署站的最终竖向视觉测量位移值；是第个共址部署站的竖向视觉测量位移值；是第个共址部署站与图像采集单元的空间距离；表示第个共址部署站的最终横向视觉测量位移值；是第个共址部署站的横向视觉测量位移值；

61、对于任意常规视觉监测点，图像采集单元系统误差修正后的最终视觉测量位移值表示如下：

62、

63、

64、式中：表示第个常规视觉监测点的最终竖向视觉测量位移值；是第个常规视觉监测点的竖向视觉测量位移值；是第个常规视觉监测点与图像采集单元的空间距离；表示第个常规视觉监测点的最终横向视觉测量位移值；是第个常规视觉监测点的横向视觉测量位移值。

65、与现有技术相比，本基于gnss约束的长时视觉监测系统及误差分离方法具有以下有益效果：

66、1. 可实现长时视觉监测系统误差的自动识别与修正：本发明无需重新标定相机参数，通过gnss接收单元测量得到的绝对空间三维坐标作为约束，能够自动识别图像采集单元在长期监测过程中产生的竖向平移、横向平移、镜头俯仰及镜头偏航四种系统状态误差，并予以统一修正，可显著提高长时视觉监测系统的测量准确性。

67、2. 建立四状态系统误差物理模型：本发明将相机系统误差明确分解为竖向平移、横向平移、镜头俯仰、镜头偏航四个独立状态，将平移误差（视场内呈恒定常数分布）与旋转误差（与视线长度成正比）从物理机理上加以区分，为误差的精确分离与修正奠定理论基础。

68、3. 提出自适应变结构计算架构：本发明根据现场柔性部署的共址部署站总数，自适应切换执行两条不同的硬件适配路径：当时，利用双站非对称深度分布形成的长视线旋转杠杆放大效应，以纯线性代数级算力开销快速解析解算；当时，利用冗余观测构建超定系统状态向量估计模型，通过最小二乘原理联合解算，可有效削弱多路径效应或局部信号遮挡等引起的gnss测量误差。两条路径的切换使系统能够灵活适应不同场景的硬件部署条件。

69、4. 构建时空异质观测联合动态限差过滤机制：本发明在判断是否激活系统误差分离流程时，采用的自适应过滤不等式同时考虑gnss测量中误差和视觉测量中误差，可有效避免因大气折射、局部微振动等高频随机噪声导致的频繁误启动，提高系统在户外长时监测环境下的鲁棒性。

70、5. 实现全场监测点的统一误差修正：本发明利用各监测点的物理视线距离作为杠杆臂，将分离出的相机位姿误差外推至全场任意常规视觉监测点进行统一修正，可实现少量共址部署站即可支撑全场监测点的系统误差修正，可大幅降低部署成本。