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基于单目视觉的边坡位移监测研究的中期报告
一、研究背景
公路边坡是公路建设中的重要组成部分，但由于地质情况或自然灾害等原因，边坡易发生滑坡、泥石流等灾害。监测边坡位移变化是及时预警和采取安全措施的重要手段之一。较常用的监测手段包括全站仪、测斜仪、位移传感器等。但这些监测设备需要进行长时间布设和维护，而且成本高昂。因此，本研究提出了基于单目视觉的边坡位移监测方法，以实现低成本、快速和精确的边坡位移监测。
二、研究内容
本研究采用了单目视觉技术，通过采集监测点图像来实现对边坡位移的监测。首先，设计了一个基于校正和匹配算法的位移测量模型。该模型通过对监测点的图像进行校正，得到其准确的地理坐标，使得监测点的图像坐标可以和地理坐标一一对应。然后，通过匹配两个不同时刻的监测图像，计算监测点在图像坐标系下的坐标变化，进而计算出对应的地理坐标变化，即实现对边坡位移的监测。为了验证该方法的可行性，我们采集了实际边坡图像数据，实现了基于单目视觉的边坡位移监测，并与传统监测手段进行了对比分析。
三、研究结果
通过实验验证，本研究提出的基于单目视觉的边坡位移监测方法具有较高的精度和稳定性，并且相较于传统监测手段的成本和时间投入要少得多。在对比分析中，我们发现该方法的监测结果与传统监测手段的结果基本一致，证明了其准确性。同时，该方法还可以实现对边坡位移的实时监测和数据可视化，具有极大的应用前景。
四、研究结论
本研究提出了基于单目视觉的边坡位移监测方法，通过采用校正和匹配算法，实现了对边坡位移的实时、准确和快速监测。该方法具有成本低廉、实时性强和操作简便等优点，在公路边坡监测方面具有广阔的应用前景。