CN110220918A - 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统 - Google Patents

一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110220918A
CN110220918A CN201910523586.2A CN201910523586A CN110220918A CN 110220918 A CN110220918 A CN 110220918A CN 201910523586 A CN201910523586 A CN 201910523586A CN 110220918 A CN110220918 A CN 110220918A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image acquisition
containment
aerial vehicle
unmanned aerial
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910523586.2A
Other languages
English (en)
Inventor
罗琦
李尚科
宋翔
张旭耀
单强
杨列堂
邓沛安
郑洋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Original Assignee
China General Nuclear Power Corp
CGN Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China General Nuclear Power Corp, CGN Power Co Ltd filed Critical China General Nuclear Power Corp
Priority to CN201910523586.2A priority Critical patent/CN110220918A/zh
Publication of CN110220918A publication Critical patent/CN110220918A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统,其制定的飞行路径可保证覆盖安全壳所有外露区域;拍摄的高清图像满足裂缝提取需求;拍摄的高清图像满足图像快速拼接需求,无需进行平差计算;工作效率高,降低人工成本。

Description

一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统
技术领域
本发明涉及核电站数据采集领域,尤其涉及一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统。
背景技术
核电站安全壳是一种安全等级极高的大体积混凝土建筑(直径约40m,高度约51m的圆柱体,结构如图3所示),是防止核电站中核裂变产生的放射性物质外溢的最后一道安全屏障。尽管具有良好的密封性和稳定性,但暴露在外的安全壳墙体在大自然与内部压力的共同作用下不可避免仍会产生结构上的变形、功能上的受损,为安全生产埋下隐患。安全壳作为保证核电生产安全的关键性建筑,在施工、调试以及商业运行后每十年都会进行整体打压试验,检查其安全性能,保障生产安全。其中最为重要的一项检测指标,就是安全壳筒壁上的裂缝检测。由于核电站对裂缝检测的要求为自动识别并提取0.2mm以上的裂缝,所以必须近距离采集高分辨率图像。
目前,对安全壳外观图像采集主要有两种方式,一种是近程图像采集,一种是远程图像采集。前者主要利用安全壳顶部轨道通过移动采集平台的方式逐列获取筒壁图像,该方式可全天任意时间段进行工作,且采集的图像分辨率高、便于图像快速拼接,但工作效率较低、人工成本较高;后者主要通过长焦镜头并配备增距镜的形式,在安全壳一定距离范围内进行远程图像采集,该方式主要在光照条件较好情况下进行工作且工作效率较高,采集的图像分辨率较高、可用于图像快速拼接,但受采集位置限制,在距离较远的情况下无法采集到满足裂缝提取要求的高分辨率图像,且在光照条件较差的情况下采集的图像不适用于裂缝提取。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,提供一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,包括以下步骤:
确定拍摄距离,其中根据所述预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时,所述图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离;
规划路径,其中包括:
根据所述预定的物方拍摄范围、拍摄距离绕所述安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,所述多个航带覆盖安全壳所有外露区域;
根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;采集图像,按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;
处理图像数据,其中包括:
使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;
利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
优选地,在采集图像步骤中,所述无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
优选地,所述预定的物方拍摄范围根据安全壳外观检测需求和处理图像数据步骤中的计算量及速度需求而确定;其中,
所述安全壳外观检测需求包括能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度。
优选地,所述能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度为0.2mm,所述预设的物方拍摄范围为:竖直方向上的拍摄高度为0.8m,在水平方向上的拍摄宽度为1.2m。
优选地,所述图像采集系统的传感器为CMOS;
所述CMOS尺寸为:36mm×24mm;
所述有效分辨率:7360pixel×4912pixel;
所述焦距:24mm。
优选地,所述拍摄距离为0.8m。
优选地,所述裁切尺寸要求为:0.75m×0.6m,且所述裁切尺寸为物方尺寸;
所述重叠度要求为:航向重叠度为25%;旁向重叠度为37.5%。
优选地,在单航带中,所述无人机在竖直方向上每次移动0.6m,在更换航带时,所述无人机在水平方向上每次移动0.75m。
一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统,包括:
拍摄距离确定装置,其根据预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时,所述图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离;
路径规划装置,其根据所述物方拍摄范围、拍摄距离绕所述安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,所述多个航带覆盖安全壳所有外露区域;及根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;
图像采集装置,其按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;
图像数据处理装置,其使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;并利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
优选地,所述图像采集装置控制所述无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
实施本发明具有以下有益效果:制定的飞行路径可保证覆盖安全壳所有外露区域;拍摄的高清图像满足裂缝提取需求;拍摄的高清图像满足图像快速拼接需求,无需进行平差计算;工作效率高,降低人工成本。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1是本发明基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法的示意图;
图2是本发明基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统的结构示意图;
图3是本发明核电站安全壳的结构示意图;
图4是本发明单航带重叠度示意图;
图5是本发明航带间重叠度示意图;
图6是本发明无人机飞行路径示意图。
具体实施方式
如图1所示,在本发明的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法的示意图,包括以下步骤:
确定拍摄距离,其中根据预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时该图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离。
规划路径,其中包括:
根据预定的物方拍摄范围、拍摄距离绕安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,多个航带覆盖安全壳所有外露区域;
根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;
采集图像,按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;
处理图像数据,其中包括:
使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;
利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
可以理解的,无人机也可以是无人驾驶飞行器,该图像采集系统可以是该无人机的组成器件,也可以是由该无人机搭载的设备。
进一步的,在采集图像步骤中,无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
其中,预定的物方拍摄范围根据安全壳外观检测需求和处理图像数据步骤中的计算量及速度需求而确定;其中,安全壳外观检测需求包括能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度。
在本实施例中,该能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度为0.2mm,预设的物方拍摄范围为:竖直方向上的拍摄高度为0.8m,在水平方向上的拍摄宽度为1.2m。
在本实施例中,为保证0.2mm裂缝可以被自动检测,裂缝在所采集的图像上至少要有1pixel宽度。
进一步的,该图像采集系统的传感器为CMOS或CCD,其中,若为CMOS,该CMOS尺寸为:36mm×24mm,其有效分辨率:7360pixel×4912pixel;焦距:24mm。采集图像上1pixel=0.163mm,满足裂缝提取需求,进一步的,该拍摄距离为0.8m。
在本实施例中,裁切尺寸要求为:0.75m×0.6m,且该裁切尺寸为物方尺寸。重叠度要求为:航向重叠度为25%;旁向重叠度为37.5%。其中,航带指沿核安全壳竖直方向从上到下拍摄的具有一定重叠度的图像序列,航向重叠度指某一航带上相邻图像之间的重叠度,旁向重叠度指相邻航带间的重叠度。
在本实施例中,在单航带中,无人机在竖直方向上每次移动0.6m,在更换航带时,无人机在水平方向上每次移动0.75m。
结合附图4-6,在单航带中,根据裁切尺寸要求,在竖直方向上为0.6m,每一帧图像在竖直方向上物方拍摄范围为0.8m,因此当航向重叠度为25%时(对应的实际物方距离为0.2m),在裁切后竖直方向尺寸为0.6m。为保证此重叠度,无人机在单航带中的拍摄位置应为从上到下每次移动0.6m。
在各航带间,即更换航带间,根据裁切尺寸要求,在水平方向上为0.75m,每一帧图像在水平方向上物方拍摄范围为1.2m,因此当旁向重叠度37.5%时(对应的实际物方距离为0.45m),在裁切后水平方向尺寸为0.75m。为保证此重叠度,无人机在更换航带时拍摄位置应在水平方向上移动0.75m。
在本实施例中,优选地,进行现场踏勘。根据安全壳现场实际情况选取能够利用无人机进行拍摄的区域。
在本实施例中,采用特征匹配方法进行图片裁切,特征匹配方法主要为根据安全壳外观上的纹理特征进行裁切。如获取的图像A中重叠部分中有纹理a,获取的图像B中重叠部分有纹理a,则对该图像A以及图像B进行拼接以及裁切。
在本实施例中,对图像进行快速拼接除使用特征匹配方法外,还需利用航带间图像的位置约束信息加快拼接速度。图像快速拼接过程中只考虑同一航带上相邻图像的特征匹配,相邻航带间图像的拼接利用无人机的位置约束信息直接进行图像裁切而不进行平差计算,因此无人机高分辨率图像采集系统必须严格按照飞行路径进行图像采集。
该图像约束信息为前述的重叠度要求以及裁切尺寸要求以及图像中加载的图像采集位置信息等,在一些实施例中,所采集的图像中加载有时间信息。
如图2所示,是本发明的一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统,包括:拍摄距离确定装置,其根据预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离;
路径规划装置,其根据所述物方拍摄范围、拍摄距离绕安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,多个航带覆盖安全壳所有外露区域;及根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;
图像采集装置,其按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;
图像数据处理装置,其使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;并利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
进一步的,图像采集装置控制无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统,制定的飞行路径可保证覆盖安全壳所有外露区域拍摄的高清图像满足裂缝提取需求;拍摄的高清图像满足图像快速拼接需求,无需进行平差计算;工作效率高,降低人工成本。
可以理解的,以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制;应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,可以对上述技术特点进行自由组合,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围;因此,凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰,均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,包括以下步骤:
确定拍摄距离,其中根据预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时所述图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离;
规划路径,其中包括:
根据所述预定的物方拍摄范围、拍摄距离绕所述安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,所述多个航带覆盖安全壳所有外露区域;
根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;采集图像,按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;处理图像数据,其中包括:
使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;
利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,在采集图像步骤中,所述无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
3.根据权利要求2所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,所述预定的物方拍摄范围根据安全壳外观检测需求和处理图像数据步骤中的计算量及速度需求而确定;其中,
所述安全壳外观检测需求包括能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度。
4.根据权利要求3所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,所述能够检测到的安全壳表面裂缝的最小宽度为0.2mm,所述预设的物方拍摄范围为:竖直方向上的拍摄高度为0.8m,在水平方向上的拍摄宽度为1.2m。
5.根据权利要求4所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,
所述图像采集系统的传感器为CMOS;
所述CMOS尺寸为:36mm×24mm;
所述有效分辨率:7360pixel×4912pixel;
所述焦距:24mm。
6.根据权利要求5所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,所述拍摄距离为0.8m。
7.根据权利要求6所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,所述裁切尺寸要求为:0.75m×0.6m,且所述裁切尺寸为物方尺寸;
所述重叠度要求为:航向重叠度为25%;旁向重叠度为37.5%。
8.根据权利要求7所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法,其特征在于,在单航带中,所述无人机在竖直方向上每次移动0.6m,在更换航带时,所述无人机在水平方向上每次移动0.75m。
9.一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统,其特征在于,包括:
拍摄距离确定装置,其根据预定的物方拍摄范围结合无人机的图像采集系统的传感器尺寸、有效分辨率以及焦距确定采集图像时所述图像采集系统位置与安全壳表面之间的垂直距离;
路径规划装置,其根据所述物方拍摄范围、拍摄距离绕所述安全壳外周将路径划分为多个宽度相等且相互平行并部分重叠的航带,所述多个航带覆盖安全壳所有外露区域;及根据图像拼接及裁切过程中特征匹配的重叠度要求和裁切尺寸要求确定各航带中的图像采集位置;
图像采集装置,其按照规划的航带、图像采集位置依次分帧采集安全壳外观的图像,并在每一帧图像中将其图像采集位置信息加载在图像数据中;
图像数据处理装置,其使用特征匹配法对同一航带的图像进行拼接;并利用所述图像采集位置信息对相邻航带间图像进行拼接。
10.根据权利要求9所述的基于无人机的核电站安全壳外观图像获取系统,其特征在于,所述图像采集装置控制所述无人机在一个航带拍摄完毕后,回到该航带的起始位置,再更换至相邻航带的起始位置进行后续采集。
CN201910523586.2A 2019-06-17 2019-06-17 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统 Pending CN110220918A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910523586.2A CN110220918A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910523586.2A CN110220918A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110220918A true CN110220918A (zh) 2019-09-10

Family

ID=67817494

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910523586.2A Pending CN110220918A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110220918A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111783539A (zh) * 2020-05-30 2020-10-16 上海晏河建设勘测设计有限公司 一种地形测量方法、测量装置、测量系统及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105466952A (zh) * 2015-12-29 2016-04-06 中冶建筑研究总院有限公司 一种建构筑物外表面结构缺陷的检测装置
CN105761209A (zh) * 2016-03-16 2016-07-13 武汉大学 核安全壳表面影像拼接方法及系统
CN106969751A (zh) * 2017-03-13 2017-07-21 西安科技大学 一种基于无人机遥感的采煤地表沉陷量监测计算的方法
CN108279702A (zh) * 2018-01-12 2018-07-13 华南理工大学 一种用于核电站安全壳内环境监测的无人机及其控制方法
US20180343431A1 (en) * 2017-05-24 2018-11-29 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for disparity-based image adjustment of a seam in an image derived from multiple cameras
CN109472778A (zh) * 2018-10-22 2019-03-15 湖南拓达结构监测技术有限公司 一种基于无人机的高耸结构外观检测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105466952A (zh) * 2015-12-29 2016-04-06 中冶建筑研究总院有限公司 一种建构筑物外表面结构缺陷的检测装置
CN105761209A (zh) * 2016-03-16 2016-07-13 武汉大学 核安全壳表面影像拼接方法及系统
CN106969751A (zh) * 2017-03-13 2017-07-21 西安科技大学 一种基于无人机遥感的采煤地表沉陷量监测计算的方法
US20180343431A1 (en) * 2017-05-24 2018-11-29 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for disparity-based image adjustment of a seam in an image derived from multiple cameras
CN108279702A (zh) * 2018-01-12 2018-07-13 华南理工大学 一种用于核电站安全壳内环境监测的无人机及其控制方法
CN109472778A (zh) * 2018-10-22 2019-03-15 湖南拓达结构监测技术有限公司 一种基于无人机的高耸结构外观检测方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111783539A (zh) * 2020-05-30 2020-10-16 上海晏河建设勘测设计有限公司 一种地形测量方法、测量装置、测量系统及计算机可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7030431B2 (ja) 点検支援システム及び点検支援制御プログラム
CN107843939B (zh) 基于无人机热红外影像的煤火识别方法
US10931871B2 (en) Pipeline detection method and apparatus, and storage medium
CN110889327B (zh) 一种基于热红外图像的水域周边排污口智能检测方法
CN105171115B (zh) 基于机器视觉的飞剪控制系统的飞剪控制方法
US20160133008A1 (en) Crack data collection method and crack data collection program
CN105527969B (zh) 一种基于无人机的山地植被垂直带调查监测方法
CN104091369A (zh) 一种无人机遥感影像建筑物三维损毁检测方法
CN110044594A (zh) 一种基于无人机图像识别的建筑塔机螺栓松紧监测方法
EP3023912A1 (en) Crack data collection apparatus and server apparatus to collect crack data
CN113033390B (zh) 一种基于深度学习的大坝遥感智能检测方法
KR20170126148A (ko) 무인 항공기를 이용한 도로 균열 탐지 장치 및 방법
CN110220918A (zh) 一种基于无人机的核电站安全壳外观图像获取方法及系统
CN112487894A (zh) 基于人工智能的轨道交通保护区自动巡查方法及装置
CN114941807A (zh) 一种基于无人机的热力管道泄漏快速监测与定位方法
CN115035141A (zh) 基于图像处理的隧道裂缝远程监测与预警方法
CN113378754A (zh) 一种工地裸土监测方法
CN117036999A (zh) 一种基于数字孪生的变电设备建模方法
Liu et al. Monitoring of the recovery process of the Fukushima Daiichi nuclear power plant from VHR SAR images
Maruyama et al. Use of digital surface model constructed from digital aerial images to detect collapsed buildings during earthquake
CN106320173B (zh) 车载无人机桥梁日常安全检测系统及检测方法
CN105761209B (zh) 核安全壳表面影像拼接方法及系统
Takahashi et al. Experiment on UAV photogrammetry and terrestrial laser scanning for ICT-integrated construction
Nakano et al. On a fundamental evaluation of a uav equipped with a multichannel laser scanner
Çömert et al. Detection of collapsed building from unmanned aerial vehicle data with object based image classification

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190910

RJ01 Rejection of invention patent application after publication