本发明属于隧道突涌水灾害监测防控，尤其涉及基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法、装置及系统。
背景技术：
1、在隧道建设过程中，常常遭遇因断层破碎带、岩溶等引发的突涌水灾害，造成经济损失和工期延误，严重时会对施工人员的生命构成危害。有效的监测预警工作是规避重大突涌水灾害发生的重要手段。目前存在的隧道突涌水灾害监测检测方法大多为人工布置传感器进行监测，这样的检测方式常常存在一些弊端，如隧道随时可能产生突水，对监测人员造成伤害；在昏暗高危环境下人工监测误差较大，精度容易不满足实际需要等问题。
2、上述通过传感器监测突涌水灾害的方式，突涌水灾害的指标变化仅能通过人工肉眼观测或仪器识别，存在监测实时性不佳，识别精确度较差，并且无法对突涌水变化进行准确预警等问题。
3、为克服以上问题，机器视觉识别技术逐渐被引入到隧道突涌水监测中，发明人发现，现有技术中采用的机器视觉识别技术通常为从隧道监控视频中寻找突水点，判断突水点数量的变化，这种基于单一元素的判定模式不能对突涌水的发展态势进行精准预警；此外，发明人还发现，目前机器视觉识别只能获取隧道内部模糊视频，并且由于缺少相关算法，工作人员无法精准的从视频中找到突水点。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法、装置及系统，基于隧道突涌水预警的三项关键指标，涌水点的数目、突涌水的水量以及突涌水的水质，以涌水点数量增多、涌水轮廓增大、水质由清变混为临灾前兆，同时建立隧道突涌水区域可见光背景图像模型，并对影像进行基于背景差分法的实时视频监测与预警，提升了预警的准确性。
2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
3、本发明第一方面提供了基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法。
4、基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，包括以下步骤：
5、获取隧道视频初始图像，建立隧道区域背景模型；
6、获取待监测隧道视频图像，对待监测隧道视频图像和隧道区域背景模型进行背景差分法处理，得到二值化图像；
7、确定二值化图像中是否具有符合突涌水流形态的高亮区域，若是，则进一步基于高亮区域像素点个数的变化确定突涌水水量变化情况、基于高亮区域对应源图像的像素点rgb值变化确定突涌水水质变化情况、并基于高亮区域的轮廓确定涌水点数目变化情况；
8、基于突涌水水量变化情况、水质变化情况和涌水点数目变化情况，发出突涌水监测预警信号。
9、可选的，利用混合高斯分布模型对隧道视频初始影像进行背景建模，得到隧道区域背景模型。
10、可选的，所述二值化图像的计算过程为：
11、
12、其中，ek(x，y)是二值化图像坐标的像素值，ak为待监测隧道视频影像中的第k帧图像，bk为隧道区域背景模型中的第k帧图像，(x，y)为图像中的坐标点，t是进行二值化处理所需要的阈值。
13、可选的，基于高亮区域像素点个数的变化确定突涌水水量变化情况，具体为：
14、对当前帧二值化图像中背景黑色与高亮区域区分，提取高亮区域轮廓，对高亮区域轮廓内像素点个数进行读取，以高亮区域轮廓内像素点数量代表突涌水水量；
15、对比当前帧识别的高亮区域轮廓内像素点数量与设定时间前帧识别的高亮区域轮廓内像素点数量，若前者大于后者，则涌水量为增大趋势，反之为减小趋势。
16、可选的，基于高亮区域对应源图像的像素点rgb值变化确定突涌水水质变化情况，具体为：
17、将当前帧二值化图像高亮区域所对应的源图像区域划分为多块小区域；
18、选择小区域中心像素点进行颜色识别，得出各小区域中心像素点rgb值；
19、对所有小区域中心像素点rgb值取均值，得到平均突涌水rgb值；
20、对比当前帧平均突涌水rgb值与设定时间前帧平均突涌水rgb值，若前者小于后者，则突涌水水质变浊，反之变清。
21、可选的，基于高亮区域的轮廓确定涌水点数目变化情况，具体为：
22、对当前帧二值化图像中背景黑色与高亮区域区分，提取当前帧高亮区域轮廓；
23、将当前帧高亮区域轮廓与上一帧二值化图像的高亮区域轮廓进行对比，获取轮廓变化的区域；
24、判断轮廓变化的区域与上一帧的高亮区域轮廓是否相邻，若不相邻则为新增涌水点，若相邻，则不为新增涌水点。
25、可选的，基于突涌水水量变化情况、水质变化情况和涌水点数目变化情况，发出突涌水监测预警信号，具体为：
26、若涌水点增多，则立即发出监测预警信号；
27、若涌水点保持不变或减少，则在突涌水水量增大、且突涌水水质变浑浊时，发出监测预警信号。
28、本发明第二方面提供了基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置。
29、基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置，包括：
30、背景模型建立模块，被配置为：获取隧道视频初始影像，建立隧道区域背景模型；
31、背景差分处理模块，被配置为：获取待监测隧道视频影像，对待监测隧道视频影像和隧道区域背景模型进行背景差分法处理，得到二值化图像；
32、判断模块，被配置为：确定二值化图像中是否具有符合突涌水流形态的高亮区域，若是，则进一步基于高亮区域像素点个数的变化确定突涌水水量变化情况、基于高亮区域对应源图像的像素点rgb值变化确定突涌水水质变化情况、并基于高亮区域的轮廓确定涌水点数目变化情况；
33、预警模块，被配置为：基于突涌水水量变化情况、水质变化情况和涌水点数目变化情况发出突涌水监测预警信号。
34、本发明第三方面提供了基于背景差分法的隧道突涌水监测预警系统。
35、基于背景差分法的隧道突涌水监测预警系统，包括视频获取模块和第一方面所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置，其中：
36、所述视频获取模块，其用于获取隧道边墙和掌子面的视频流，并发送至基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置；
37、所述基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置，其用于根据视频流中的待监测隧道视频图像，进行隧道突涌水监测预警。
38、可选的，所述视频获取模块包括视频监控镜头、旋转底座和旋转轴承，所述旋转轴承上设置有支架，所述支架之间转动连接有旋转底座，所述旋转底座上连接视频监控镜头，所述旋转轴承用于带动视频监控镜头在竖直切面内的360°旋转，所述旋转底座用于带动视频监控镜头在水平切面内的360°旋转，所述旋转轴承底部设置有无线传输模块，所述无线传输模块设置于隧道围岩上。
39、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
40、本发明基于隧道突涌水预警的三项关键指标，涌水点的数目、突涌水的水量以及突涌水的水质，以涌水点数量增多、涌水轮廓增大、水质由清变混为临灾前兆，使用高清视频监控探头对隧道进行全范围监控，采集实时隧道区域影像，通过建立隧道突涌水区域可见光背景图像模型，并对影像进行基于背景差分法的实时视频监测与预警，指导安全施工，利用背景差分法和深度学习算法，在较低计算投入成本下实现隧道突涌水的实时动态监测和精准预警，解决高危环境下人员巡视危险、自动识别问题。
41、本发明首先确定二值化图像中是否具有符合突涌水流形态的高亮区域，若是，则进一步再去基于高亮区域像素点个数的变化确定突涌水水量变化情况、基于高亮区域对应源图像的像素点rgb值变化确定突涌水水质变化情况、并基于高亮区域的轮廓确定涌水点数目变化情况，通过上述多重逻辑判断过程，对隧道突涌水灾害进行预警，提升了预警的准确性。
42、本发明采用基于背景差分法的视频监测与预警技术，分析结果实时性强，准确度好，对突涌水的发展态势预测精准，并能做到及时预警提示，减少由于隧道突涌水灾害的不及时发现、不正确判断产生的工期延误及施工人员伤亡，同时减少机械设备损毁，预防突水灾害事故的发生。
43、本发明通过无线传输技术，避免了因施工破坏线缆导致的监测信号传输中断，保障了24小时在线式监测。
44、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，利用混合高斯分布模型对隧道视频初始影像进行背景建模，得到隧道区域背景模型。
3.如权利要求1所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，所述二值化图像的计算过程为：
4.如权利要求1所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，基于高亮区域像素点个数的变化确定突涌水水量变化情况，具体为：
5.如权利要求4所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，基于高亮区域对应源图像的像素点rgb值变化确定突涌水水质变化情况，具体为：
6.如权利要求5所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，基于高亮区域的轮廓确定涌水点数目变化情况，具体为：
7.如权利要求6所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警方法，其特征在于，基于突涌水水量变化情况、水质变化情况和涌水点数目变化情况，发出突涌水监测预警信号，具体为：
8.基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置，其特征在于，包括：
9.基于背景差分法的隧道突涌水监测预警系统，其特征在于，包括视频获取模块和权利要求8所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警装置，其中：
10.如权利要求9所述的基于背景差分法的隧道突涌水监测预警系统，其特征在于，所述视频获取模块包括视频监控镜头、旋转底座和旋转轴承，所述旋转轴承上设置有支架，所述支架之间转动连接有旋转底座，所述旋转底座上连接视频监控镜头，所述旋转轴承用于带动视频监控镜头在竖直切面内的360°旋转，所述旋转底座用于带动视频监控镜头在水平切面内的360°旋转，所述旋转轴承底部设置有无线传输模块，所述无线传输模块设置于隧道围岩上。
