陈达峰

广东蓝石科技有限公司，广东汕头，515000

在信息化社会，图像数据成为信息交流的重要手段。随着安全监控和数字信息技术的普及，如何利用图像分析识别技术提高应用水平，是当前的重要问题。该技术通过计算机视觉和人工智能技术对图像进行预处理、特征提取、分类识别等操作，实现目标对象的自动识别、跟踪、定位等功能。在安全监控领域，该技术用于入侵检测、人脸识别、行为分析等，提高自动化和智能化水平。在数字信息化应用领域，该技术用于图像检索、数字水印、医学影像分析等，提高信息处理的效率和精度。本文将探讨如何利用图像分析识别技术实现安全监控和数字信息化应用的目标，并结合建筑基坑边坡中智能监控系统的应用，为类似工作提供参考。

1.基于机器视觉的图像分析识别原理、特点与技术

1.1 原理

如图1所示，图像分析识别技术的基本原理是基于图像处理和机器学习技术，该技术通过一系列步骤，包括图像预处理、特征提取和分类识别等，实现对图像中目标的自动检测和识别。图像预处理是必要的步骤，旨在改善图像质量，减少无关信息，突出感兴趣的区域，预处理步骤可能包括灰度化、去噪、边缘检测、二值化等；特征提取是从图像中提取出具有区分性的信息，特征可以是颜色、形状、纹理等，它们能够有效地描述图像内容；分类识别是将提取出的特征与预先定义好的模式进行比较，通过匹配算法确定图像中的内容。

图1 技术原理

1.2 特点

基于机器视觉的图像分析识别技术具有高度自动化特点，能够从海量图像中自动识别和提取目标物体；具有较强的实用性特点，容错能力好、安全性高；具有大规模数据处理能力，通过借助图像识别芯片、分布式计算等技术，实现海量数据的高效处理；具有综合技术性特点，包括数字图像处理技术、控制技术、传感器技术等，互相协调应用。

1.3 关键技术

1.3.1 双目视觉

建筑施工现场基坑智能化监控十分必要，机器视觉是实现该要求的重要途径。在自动化智能监测中，需结合施工现场情况，综合分析施工作业的各种不利因素，对其进行分类，在确保数据采集可靠性的基础上，合理选择设备安装地点，以保证数据采集的可靠性。双目视觉系统是在视差原理基础上，设置两台相机，从多角度采集同一物体的数字图像，以获取其三维几何信息。若采用单相机，无法获得物体的三维坐标，而右相机的加入，则可以得出其三维位置。

1.3.2 图像增强

由于建筑施工现场信息采集容易受到多种因素的影响，最为突出的就是天气因素，导致获得的图像质量较差，清晰度低。图像增强是一种处理图像的技术，旨在改进图像的质量，使其更适合于特定的应用或人类的视觉感知，其目的通常是为了突出某些特定的特征，或者改善图像的视觉效果。图像增强包括对比度增强，调整像素亮度范围，提高图像对比度；锐化滤波，增强高频分量，突出图像细节与边缘；噪声消除，借助滤波器，将图像中噪声去除，以提升图像清晰度；色彩增强，改变像素颜色，以满足特定视觉需求。

1.3.3 目标检测

目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。在目标检测中，除了要进行图像物体识别之外，还需定位其具体位置，明确其边界。建筑基坑位置的识别、定位，便是问题的目标检测。

1.3.4 图像匹配

图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点的过程，其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标的方法，是图像匹配的主要方法。如表1所示，为图像匹配方法，主要分为三种，方法不同，其特点也不同。基于颜色直方图匹配是对比不同图像的颜色直方图，得出相似度分数，以此进行图像匹配；特征匹配则基于图像的特征（如边缘、角点等）进行匹配；深度学习通过大量图像数据训练，学习到图像中的高级特征表示。在实际应用中，可以结合具体需求，选择合适的图像匹配方法，并与其他技术手段相结合，以促进匹配准确性、鲁棒性的提升。

表1 图像匹配方法

2.建筑基坑边坡自动化安全监控系统

该系统是利用计算机视觉和图像处理技术，对建筑基坑边坡进行实时监测和安全预警。对于基坑变形、水位、土壤湿度等各种参数进行监测，并传输到云平台上，通过借助这一系统，将数据信息发送至有关管理人员，一旦发现重大危险源，及时报警。在该系统中，基坑变形监测作为核心功能，主要是在机器视觉技术上，进行实时监测、预警。该系统主要包含四个模块，如图2所示，为该系统技术路线图。

图2 系统技术路线

2.1 图像采集模块

该模块通过安装的高清摄像头，采集边坡的实时图像数据，然后通过图像处理和分析技术，提取边坡的状态和特征信息，如裂缝、滑移、沉降等，并进行自动化的判断和预警。①摄像头选择。根据实际需求和监测精度，选择不同像素、视场角和分辨率的摄像头。同时，考虑到室外环境下的光照变化和天气条件，选择具有良好稳定性和防护性能的摄像头。②图像分辨率和帧率。为了能够清晰地提取边坡的特征信息，需要保证所采集图像的分辨率和帧率满足监测要求。分辨率决定了图像的清晰度，而帧率则影响到实时监测的效果。③图像采集软件。选择或开发适用于本系统的图像采集软件，能够自动控制摄像头的拍摄、数据存储和传输等功能。软件应具备良好的人机交互界面，方便用户进行参数设置和远程监控。④数据传输与存储。为了实现远程监控和实时预警，将采集到的图像数据及时传输到监控中心，可以选择有线或无线方式进行传输，并根据数据量大小进行合理的存储规划。⑤防抖动与去噪声。在图像采集过程中，应采取有效措施防止摄像头抖动和环境噪声对图像质量的影响，例如，可以采用图像稳定算法或去噪声算法对采集到的图像进行处理。

2.2 图像识别定位模块

该模块是整个系统的核心部分之一，主要负责对采集到的图像进行预处理、特征提取和识别定位等操作，通过借助深度学习算法，对图像中基坑的位置进行自动化识别并定位，以获得不同测点的坐标。在完成图像预处理与特征提取之后，将其与预设阈值进行对比，以此来判断边坡状态，并借助计算机视觉技术，定位异常区域，方便后续预警处理。为了提高识别定位的准确性和鲁棒性，可以采用机器学习或深度学习算法，提高监测的准确性和可靠性。

2.3 基坑监控模块

在该模块中，通过借助相机，标定信息与图像识别定位模块的测点坐标，将其作为输入应测点进行匹配，从而获得测点的对应关系。同时，对于二维坐标，将其进行三维重建以获得测点的空间坐标，通过计算其在不同时间的三维位移，最终获得测点三维位移。该模块是在互联网技术的应用下，对系统进行远程操作与监控，以便随时随地查看基坑边坡状态，并将所采集的图像信息储存起来，便于后续追溯与分析。在实际应用中，还需根据建筑基坑边坡情况和安全监测要求，对基坑监控模块进行相应的调整和优化，并定期进行维护和升级，以保证其正常运行和监测效果的可靠性。

2.4 报警模块

根据预先设定的阈值或条件，对监测数据进行比较和分析，判断是否触发报警。例如，当监测到的位移量超过安全范围、裂缝宽度超过限制等情况下，系统会自动触发报警。系统可以采用多种报警方式，如声、光、电等，以便在异常情况发生时及时通知相关人员，还可以通过短信、电话、邮件等方式向相关人员发送报警信息。至于报警级别，根据异常情况的严重程度和影响范围，可以将报警分为不同的级别，如一级报警、二级报警等，针对不同级别的报警，可以设置不同的响应方式和处理流程。系统对每一次报警进行记录，包括报警时间、异常数据、报警级别等信息，这些记录可以用于后续的分析和追溯，帮助相关人员了解异常情况的发展趋势和原因。此外，根据实际监测数据和安全要求的变化，可以对报警阈值进行调整，以提高或降低报警的敏感度。在实际应用中，应定期测试与维护系统，以提升该模块的准确性。

3.结语

面向图像分析识别的安全监控和数字信息化应用技术是一项融合了图像处理、机器视觉和信息管理的综合性技术，它在各个领域都有着广泛的应用，能够及时发现异常情况并报警，在机器视觉基础上，通过运用图像识别分析技术，构建建筑基坑边坡自动化监测系统，有效进行基坑变形监测、位移监测、自动报警等。在未来的发展中，该技术会发挥出更大的作用，为人类社会进步作出更大的贡献。