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龙图腾网获悉中国矿业大学;中铁第六勘察设计院集团有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法与远程监测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120765555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510843065.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法与远程监测系统是由李元海;徐晓华;贺维国;蔚立元;杨硕;范国刚;刘庆方;赵万勇设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法与远程监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法与远程监测系统，变形量测量方法包括：靶标数据集的构建、模型训练、图像标定与监测点选取、靶标匹配与搜索参数确定、整像素搜索、亚像素搜索、真实坐标转化、位移计算，融合了深度学习快速定位与DIC精确搜索的优势，解决了传统DIC方法在恶劣环境下失效以及难以追踪以地表塌陷为代表的瞬时大变形问题，且保持了临时遮挡情况下的监测连续性；远程监测系统由图像采集模块、图像传输模块以及变形计算与可视化展示模块组成，通过变形计算软件与可视化管理平台实现岩土结构变形的在线监测与管理，降低了变形监测的成本与部署难度，提高了变形计算的准确性与效率，通用性强，易于工程推广。

本发明授权一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法与远程监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的岩土变形量测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、靶标数据集的构建：获取室内模拟与实际场景下的靶标图像，构建最小外接矩形对靶标图像进行标注，并把靶标的内环数字作为其类别标签，通过数据扩充完成靶标数据集的构建，然后按照预设比例划分为训练集与验证集； 步骤2、模型训练：采用深度学习的目标检测模型对靶标数据集开展训练，针对靶标分类与定位采用交叉熵损失与DFL+CIOU损失开展联合优化，获得靶标识别模型； 步骤3、图像标定与监测点选取：在一组包含靶标的时序变形图像中，以这组时序图像中的第一幅图像为基准图像，其余任意一张图像为位移分析图像，确定基准图像中各靶标的监测点和标定点，将靶标所在平面设置世界坐标系下Z=0的平面，通过4个标定点的像素坐标与世界坐标，计算出各靶标所在平面的单位性变矩阵H； 步骤4、靶标匹配与搜索参数确定：利用靶标识别模型获取时序变形图像中靶标的最小外接矩形与类别，根据类别将基准图像中的靶标与位移分析图像中的靶标进行匹配，若匹配成功存在相同靶标i，则根据最小外接矩形动态计算靶标i在位移分析图像中用于DIC计算的搜索框范围Xmin:Xmax,Ymin:Ymax与正方形匹配框尺寸W，否则认为在位移分析图像的拍摄时靶标i丢失或临时遮挡； 步骤5、整像素搜索：若步骤4中靶标i匹配成功，以基准图像中靶标i的监测点为中心，构建边长为W的正方形模版匹配框u，并在位移分析图像中构建范围为Xmin:Xmax,Ymin:Ymax的搜索框，以搜索框内的任意一个像素点为中心，同样在位移分析图像中构建边长为W的检索匹配框v，计算两匹配框的相关性系数R；对搜索框内所有像素进行遍历，相关性系数R取得最大值时所对应的像素点即为靶标i监测点在位移分析图像的整像素位置； 步骤6、亚像素搜索：基于步骤5得到的靶标i监测点在位移分析图像的整像素位置坐标，获取该像素点八邻域像素矩阵中九个点的坐标X,Y与相关系数R，基于这九个点X,Y,R构建一组三维数据点集，并采用该数据点集来拟合二次相关曲面，通过求解曲面的极值点获得靶标i监测点的亚像素坐标； 步骤7、真实坐标转化：根据步骤3获得各靶标平面所对应的单应性变换矩阵H，将靶标i监测点的亚像素坐标转化为世界坐标； 步骤8、位移计算：根据步骤7中世界坐标计算此时靶标i的真实位移值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学;中铁第六勘察设计院集团有限公司，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市铜山区大学路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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