CN109540094B - 基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法，该方法为普通全站仪加装CCD模块，远距离获取建筑物局部特征影像，利用基于旋转纠正的简易标定法获取CCD模块的内外方位元素，根据加入平面方程约束的摄影测量原理计算监测点三维坐标，采用SIFT算子对各期影像进行监测点特征提取与匹配，计算建筑物各期沉降量。

Description

基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法

技术领域

本发明属于变形监测技术领域，涉及一种利用摄影全站仪和摄影测量方法进行无接触式的建筑物沉降监测的方法。

背景技术

随着我国的经济发展和生产领域的不断扩大，许多大体量建筑物开始出现，例如超高层写字楼、核电站安全壳、塔式建筑等。这些大体量建筑在建设、维护和运营等阶段都极有可能发生变形，其中影响最大的是沉降，因此必须进行沉降监测。沉降监测技术的发展依赖于变形监测领域内技术的革新，传统的技术包括水准测量、静力水准测量、GNSS实时监测、全站仪三角高程法等，这些方法通过在建筑物上安装沉降观测钉或固定观测墩、GPS接收机、棱镜等设备作为固定监测点，定期进行测量获取三维坐标，计算各期沉降量。但在实际工程中，许多特大异形建筑或大型设备难以安装固定观测设备甚至无法直接接触，例如抚顺的“生命之环”巨型城市景观建筑、核电站发电机组定子转子等难以安装设备，对于基坑工程周边的居民住宅楼，小区居民因不想被打扰而阻止测量设备的安装等。全站仪三角高程法虽有无棱镜模式，但因无法安装固定的标志点而不能针对建筑物上的同一点进行多期的沉降监测。在基于摄影测量的变形监测领域，法国SITES公司的SCANSITES变形监测系统利用人工操控电机并带动折返镜头获取核电站安全壳外观影像，检测外观缺陷并计算缺陷概略位置，但其人工操控所达到的精度极其有限。武汉大学徐亚明教授团队研制的远距离缺陷检查与测量系统，利用高精度旋转云台承载超长焦相机获取建筑物影像，利用摄影测量微分纠正方法计算缺陷三维坐标，但由于云台旋转角度精度有限(94″)，定位精度虽然有所提高但仍有限。

发明内容

本发明目的是解决某些特大异形建筑物无法直接接触并设置测量标志，进而无法进行沉降监测的问题，提供一种基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法，并提供精度较高的监测结果。

本发明的技术方案：

一种基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法，该方法为普通全站仪加装CCD模块，远距离获取建筑物局部特征影像，利用基于旋转纠正的简易标定法获取CCD模块的内外方位元素，根据加入平面方程约束的摄影测量原理计算监测点三维坐标，采用SIFT算子对各期影像进行监测点特征提取与匹配，计算建筑物各期沉降量。该方法的具体步骤如下：

第1步、基于旋转纠正的简易标定

沉降监测点坐标的解算需要CCD模块相对于全站仪坐标系的内外方位元素，将全站仪的目镜部分替换为CCD影像模块，在此基础上提出一种基于旋转纠正的简易标定法，即对影像进行旋转纠正以完成CCD模块的简易标定，获取相对于全站仪坐标系的内外方位元素。方法为：在CCD获取的影像上提取两个像控点，根据像控点物方和像方坐标计算旋转角度并进行旋转纠正，使全站仪坐标系与CCD模块的像空间坐标系平行，使外方位元素转化为单位矩阵和零矩阵；在影像上提取圆形视野，以圆心坐标作为内方位元素中的像主点坐标；内方位元素中的像主距则根据全站仪望远镜成像原理和视场角不变的特性进行计算；

具体步骤如下：

全站仪望远镜中的像空间坐标系与全站仪坐标系是完全重合的，其外方位元素中的旋转矩阵R是简单的单位矩阵，平移矩阵T是简单的零矩阵：

在外部安装的CCD模块由于安装精度有限，CCD模块的像空间坐标系相对于水平状态的全站仪坐标系发生了旋转和平移，因此首先对影像进行旋转纠正，使两坐标系平行。在CCD获取的影像上提取A、B两个像控点，两坐标系间的旋转角度θ为：

其中，(X_A,Y_A,Z_A)、(X_B,Y_B,Z_B)为像控点物方坐标，由全站仪测量获得，(x_A,y_A)、(x_B,y_B)为像控点像方坐标；

旋转的中心并非图像中心，而是影像中圆形视野的中心，而CCD模块获取的影像没有包含完整的圆形视野，因此利用Hough圆变换方法检测圆形视野并计算圆心坐标(cx,cy)。

内方位元素包括像主点坐标和像主距f，像主点坐标为视野圆心坐标(cx,cy)。全站仪望远镜标称的视场角是固定不变的1.5°，CCD传感器尺寸不随调焦而改变，因此望远镜调焦时像主距不变，物距和望远镜透镜焦距的同时变化维持了物距、像距和焦距的共轭关系。根据视场角不变的特性，推导像主距f的计算公式为：

其中，r为圆形视野的半径，单位为像素。

第2步、平面约束的改化摄影测量构像方程解算监测点坐标

在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角和平面约束，以利用单目摄影测量的方式解算监测点三维坐标；具体为：利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量，获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合，平面方程作为单目摄影测量的约束条件；

具体步骤如下：

摄影全站仪的构像方程需要在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角，经改化的共线方程为：

其中，(α,β)为影像拍摄时全站仪的水平和竖直旋转角度，像点坐标(x,y)对应全站仪坐标系下物方坐标(X,Y,Z)，即

其中，

系数公式：

单目摄影测量解算三维坐标需要加入外部约束，利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量，获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合：

平面方程的表达式为：

Z＝q₀X+q₁Y+q₂ (9)

其中，q₀,q₁,q₂为平面方程系数。

对于系列测量拟合点(X_i,Y_i,Z_i),i＝0,1,…,n-1，利用最小二乘原则可得：

将平面方程作为摄影测量解算的外部约束条件，结合式(6)和式(9)解算影像上任一监测点的物方坐标。

第3步、基于SIFT算子的沉降监测点特征提取与匹配

利用SIFT算子对不同时相的影像中的沉降监测点进行特征提取和匹配以获取一一对应关系，从而计算建筑物各期沉降量；

具体步骤如下：

生成高斯图像金字塔，利用原图像I(x,y)与不同标准差的高斯函数进行卷积可得到高斯尺度空间L(x,y,σ)：

其中，(x,y)为像点坐标，G(x,y,σ)为高斯核，在二维空间中，K和L表示模板的规格，σ表示尺度空间因子。

提取出的沉降监测点为在图像多层尺度空间中的局部极值点，不仅与本层图像邻域内的像素相比较，还与相邻上下层的邻域空间内像素相比较，在立体空间中取得极大或极小值；针对两期建筑物影像进行特征匹配，并筛选可信度较高的30对监测匹配点。根据匹配点的各期坐标对应相减得到建筑物的沉降量。

本发明的优点和有益效果：

(1)传统的相机标定方法如二维DLT法、张正友棋盘标定法等均需要建立标定场或使用高精度标定板，不适用于野外监测工程且方法较为复杂，本发明利用基于旋转纠正的简易标定法获取CCD模块的内外方位元素。(2)利用平面约束的摄影测量共线方程解算监测点三维坐标，解决单目摄影测量难以获取三维点位坐标的问题。(3)利用SIFT算子在各期影像上对沉降监测点进行特征提取与匹配，获取不同期监测点的一一对应关系，从而计算各期沉降量。(4)与全站仪单点测量不同，可一次性获取建筑物面水平方向上多个部位的沉降量，外业作业效率高。

附图说明

图1为沉降监测技术原理图。

图2为旋转纠正过程图；其中(a)为原始影像，(b)为圆形视野检测效果图，(c)为旋转纠正效果图。

图3为沉降监测点特征提取与匹配效果图。

图4为沉降数据统计与监测方法对比图。

具体实施方式

本身集成长焦镜头的全站仪往往成本较高，为使普通全站仪可使用本发明提出的监测方法，将全站仪的目镜部分替换为CCD影像模块，使普通全站仪具备获取长焦影像的功能。全站仪测角精度为1″，测距精度为1mm+1.5ppm。

附图1为沉降监测技术原理图。为获取CCD模块的内外方位元素，用于摄影测量解算监测点坐标，首先进行基于旋转纠正的简易相机标定，快速获取内外参数；在测量现场稳定基岩处建立强制对中墩，将全站仪竖直方向角度设置为90°，照准建筑物上的显著特征处(摄影距离约64m)，如附图2中的(a)视野中包含窗户下方左右两个角点，获取其影像并利用全站仪测量两角点坐标。利用Hough变换检测影像中圆形视野的边缘，并计算其圆心坐标，检测效果如附图2中的(b)所示，圆形视野并不完整，而拟合出的圆很好的附合在残缺的视野边缘上。如附图2中的(c)以视野圆心为中心，对影像进行旋转纠正，完成标定。

表1旋转纠正参数

选取建筑物顶部纹理较为丰富的部位，全站仪照准选取部位并从左至右水平旋转，依次获取不同部位的影像(如图3每行从左到右的影像)，影像间有一定重叠度且覆盖建筑物的横向范围，记录仪器高和旋转角度，并对照准部位的平面进行无棱镜模式测量，获取30个均匀分布的平面点坐标。以一定的时间间隔(本实例选取2周)进行相同的多期测量，如附图3所示，对获取的影像进行基于SIFT算子的监测点特征提取与匹配，获取监测点之间对应关系。

利用摄影测量原理与平面约束方程，计算附图3中特征提取出的监测点的坐标，分别计算各期各监测点的沉降量，具体计算方法为：对于两幅匹配后的影像，计算其全部监测点的沉降量ΔZ_i,i＝1,2,…10，在全部监测点中随机选择5组沉降量，生成

种组合，计算每种组合的沉降量的方差

选取方差最小的一组组合即为最佳，计算最佳组合沉降量的均值作为两幅影像沉降量的计算结果。每期可获取至少8个部位(A,…,H)的沉降值，可充分反映建筑物整体沉降和不均匀沉降情况。在楼顶的一端设置固定棱镜I，利用全站仪棱镜测量模式进行同期观测，得出的沉降数据可与本发明方法进行对比，如附图4所示，本发明方法与全站仪棱镜模式的结果符合情况较好。

表2不同部位各期沉降观测值(mm)

	A	B	C	D	E	F	G	H	I
										第一期	5.37	4.12	4.31	5.70	5.12	5.69	5.65	4.80	5.43
第二期	9.80	9.34	9.64	9.19	9.56	9.26	8.90	9.14	10.65
										第三期	12.86	12.70	12.35	12.45	13.23	12.21	13.70	13.04	12.59
第四期	15.05	15.31	15.40	15.01	15.18	15.59	15.17	15.27	14.89
										第五期	20.28	19.12	19.66	19.38	20.11	19.82	20.42	20.28	19.93

本发明可用于无法直接接触的特大异形建筑，或不便安装测量设备和标志的建筑物的沉降监测。利用改装后的摄影全站仪获取建筑物影像，基于旋转纠正的简易标定方法提供CCD模块的内外方位元素，利用SIFT算子进行沉降监测点的提取与各期间的匹配，从而计算沉降量，具有广阔的应用前景。

Claims (1)

1.一种基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法，该方法为普通全站仪加装CCD模块，远距离获取建筑物局部特征影像，利用基于旋转纠正的简易标定法获取CCD模块的内外方位元素，根据加入平面方程约束的摄影测量原理计算监测点三维坐标，采用SIFT算子对各期影像进行监测点特征提取与匹配，计算建筑物各期沉降量；方法的具体步骤如下：

第1步、基于旋转纠正的简易标定

沉降监测点坐标的解算需要CCD模块相对于全站仪坐标系的内外方位元素，将全站仪的目镜部分替换为CCD影像模块，在此基础上提出一种基于旋转纠正的简易标定法，即对影像进行旋转纠正以完成CCD模块的简易标定，获取相对于全站仪坐标系的内外方位元素；方法为：在CCD获取的影像上提取两个像控点，根据像控点物方和像方坐标计算旋转角度并进行旋转纠正，使全站仪坐标系与CCD模块的像空间坐标系平行，使外方位元素转化为单位矩阵和零矩阵；在影像上提取圆形视野，以圆心坐标作为内方位元素中的像主点坐标；内方位元素中的像主距则根据全站仪望远镜成像原理和视场角不变的特性进行计算；具体步骤如下：

全站仪望远镜中的像空间坐标系与全站仪坐标系是完全重合的，其外方位元素中的旋转矩阵R是简单的单位矩阵，平移矩阵T是简单的零矩阵：

在外部安装的CCD模块由于安装精度有限，CCD模块的像空间坐标系相对于水平状态的全站仪坐标系发生了旋转和平移，因此首先对影像进行旋转纠正，使两坐标系平行；在CCD获取的影像上提取A、B两个像控点，两坐标系间的旋转角度θ为：

其中，(X_A,Y_A,Z_A)、(X_B,Y_B,Z_B)为像控点物方坐标，由全站仪测量获得，(x_A,y_A)、(x_B,y_B)为像控点像方坐标；

旋转的中心并非图像中心，而是影像中圆形视野的中心，而CCD模块获取的影像没有包含完整的圆形视野，因此利用Hough圆变换方法检测圆形视野并计算圆心坐标(cx,cy)；

内方位元素包括像主点坐标和像主距f，像主点坐标为圆形视野的圆心坐标(cx,cy)；全站仪望远镜标称的视场角是固定不变的1.5°，CCD传感器尺寸不随调焦而改变，因此望远镜调焦时像主距不变，物距和望远镜透镜焦距的同时变化维持了物距、像距和焦距的共轭关系；根据视场角不变的特性，推导像主距f的计算公式为：

其中，r为圆形视野的半径，单位为像素；

第2步、平面约束的改化摄影测量构像方程解算监测点坐标

在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角和平面约束，以利用单目摄影测量的方式解算监测点三维坐标；具体为：利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量，获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合，平面方程作为单目摄影测量的约束条件；具体步骤如下：

摄影全站仪的构像方程需要在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角，经改化的共线方程为：

其中，(α,β)为影像拍摄时全站仪水平和竖直方向的旋转角度，像点坐标(x,y)对应全站仪坐标系下物方坐标(X,Y,Z)，即

其中，

系数公式：

单目摄影测量解算三维坐标需要加入外部约束，即利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量，获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合：

平面方程的表达式为：

Z＝q₀X+q₁Y+q₂ (9)

其中，q₀,q₁,q₂为平面方程系数；

对于系列平面拟合点(X_i,Y_i,Z_i),i＝0,1,…,n-1，利用最小二乘原则可得：

将平面方程作为摄影测量解算的外部约束条件，结合式(6)和式(9)解算影像上任一监测点的物方坐标；

第3步、基于SIFT算子的沉降监测点特征提取与匹配

利用SIFT算子对不同时相的影像中的沉降监测点进行特征提取和匹配以获取一一对应关系，从而计算建筑物各期沉降量；具体步骤如下：

生成高斯图像金字塔，利用原图像I(x,y)与不同标准差的高斯函数进行卷积可得到高斯尺度空间L(x,y,σ)：

其中，(x,y)为像点坐标，G(x,y,σ)为高斯核，在二维空间中，K和L表示模板的规格，σ表示尺度空间因子；

提取出的沉降监测点为在图像多层尺度空间中的局部极值点，不仅与本层图像邻域内的像素相比较，还与相邻上下层的邻域空间内像素相比较，在立体空间中取得极大或极小值；针对两期建筑物影像进行特征匹配，并筛选可信度较高的30对监测匹配点；根据匹配点的各期坐标对应相减得到建筑物的沉降量。

Images