CN112097743A - 基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法 - Google Patents

基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及无人机应用技术领域，具体涉及基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法；包括以下步骤：前期原始数据采集、数据处理、建筑抗震特性分析三个阶段；本项目主要研究针对基于无人机技术采集抗震规划需求的数据，可对市、县、区等建筑密度、建筑现状快速采集规划建筑数据，完成对个别老旧建筑及古建筑自震频率采集，提高后期数据拟合及建筑物抗震规划分析。

Description

基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法
技术领域
本发明涉及无人机应用技术领域，具体涉及基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法。
背景技术
目前城乡建筑数量较多，其中老旧建筑及古建筑长期以来缺乏有效监管，大量老旧建筑达不到抗震设防标准，存在严重的抗震安全隐患。近年来的地震灾害表明老旧建筑以及古建筑已经成为抗震防灾的最薄弱环节之一，加强对建筑的抗震特性分析和设防工作规划是减轻地震灾害的重要途经。现有的无人机技术主要针对于灾害发生以后的应用，例如发生地质灾害以后的应急救援路线规划、灾后重建等，在防震减灾这一领域的应用现有技术方案相对较少。
现有方式采取实地走访、问卷调查、实地建筑观察与测量、实地绘制草图及影像资料等形式进行储存，，并以此形成建筑抗震特性分析报告，现有调研方式需要大量的人力物力，耗时长进度慢，成本高，针对以上现状提出采用无人机协助加属性库的模式，进行建筑抗震能力的大数据调查与分析，一方面减少人力物力成本，另一方面也可以根据无人机取得的大量成果进行更加精确的建筑分析抗震数据。
发明内容
本发明的目的在于提出基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，建立建筑信息数据库，结合智能图像识别软件提取建筑物密度、材料、抗震设防水平、层高、年代等属性，进行建筑抗震特性分析。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：
基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，包括以下步骤：前期原始数据采集、数据处理、建筑抗震特性分析三个阶段。
进一步，前期原始数据采集包括图上作业、定点勘察、飞行条件测试、航线设计和飞行指令传输等，具体步骤为：像控点布设、像控点坐标采集、对测试区域进行航线规划，采集带有坐标数据的原始照片、检查数据并进行整理。
进一步，数据处理包括采集航拍、照片拼接、三维建模、建筑物信息识别和抗震能力评估五个方面。
进一步，具体步骤为：使用Smart3D对原始照片进行空三处理、空三完成以后，对其进行像控刺点，保证精度、输出高精度1：500三维模型并提取真正射影像，所生成成果图抄送数据中心进行图像识别。
进一步，采集航拍分为正射影像和倾斜摄影影像两大类，正射影像是指垂直于地面拍摄获取的影像，在数据基础上进行计算机识别，宏观把握区域房屋面积和房屋类型；无人机倾斜摄影获取的影像一方面可用来获取重点关注区域信息，另一方面利用影像处理软件生成三维点云模型。
进一步，建筑物信息识别包括两个方面：利用已有的典型建筑数据集进行利用图像的分类，给出具备标注属性的典型建筑的数据集合；利用三维特征信息进行分类，需给出三维特征判别标准，利用边缘检测划分房屋区域地块，联合建筑属性房屋地块数据库；利用房屋多角度图像信息作为输入，房屋属性作为输出，通过深度神经网络，建立多分类模型；利用分级样本进行学习和回归测试，形成针对建筑属性的智能图像识别系统。
进一步，抗震能力评估具体步骤为：通过建筑物识别新型、三维尺度等数据作为特征，利用罗吉斯特回归算法，利用现有数据进行人工标注，利用标注数据实现多分类训练，获得抗震等级评定分类器，用于新的对象的抗震等级的判定。进一步，建筑抗震特性分析步骤为：通过对智能图像识别系统提取的属性，包括建筑物面积、数量、类型、房屋高度、墙体、建筑物用材等信息，进行抗震能力评估，建立抗震评估系统，对测区建筑进行抗震等级评估。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本项目通过无人机技术，将建立完整的区域性建筑信息数据库，包括大范围的建筑类型分布、建筑密度分布、建筑规划，以及小范围的建筑结构、建筑时间、建筑地基、建筑现状等依据，生成建筑抗震特性分析报告，从灾害预测、经济损失估算到规划方案、减灾对策等全过程的信息管理。整个系统包括数据库管理和模型库管理，本系统设计思路是首先全面分析抗震规划所需要的数据，包括基础数据和空间数据；然后系统分析抗震规划需要的数学模型来建立模型系统库；最后实现系统运作连接。
本项目主要研究针对基于无人机技术采集抗震规划需求的数据，可对市、县、区等建筑密度、建筑现状快速采集规划建筑数据，完成对个别老旧建筑及古建筑自震频率采集，提高后期数据拟合及建筑物抗震规划分析。
附图说明
图1为本发明数据采集工作流程图；
图2为本发明工作流程简图。
具体实施方式
如图1-2所示，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
具体步骤为：基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，包括以下步骤：前期原始数据采集，前期原始数据采集包括图上作业、定点勘察、飞行条件测试、航线设计和飞行指令传输等，具体步骤为：像控点布设、像控点坐标采集、对测试区域进行航线规划，采集带有坐标数据的原始照片、检查数据并进行整理；数据处理，数据处理包括采集航拍、照片拼接、三维建模、建筑物信息识别和抗震能力评估五个方面，使用Smart3D对原始照片进行空三处理、空三完成以后，对其进行像控刺点，保证精度、输出高精度1：500三维模型并提取真正射影像，所生成成果图抄送数据中心进行图像识别，采集航拍分为正射影像和倾斜摄影影像两大类，正射影像是指垂直于地面拍摄获取的影像，在数据基础上进行计算机识别，宏观把握区域房屋面积和房屋类型；无人机倾斜摄影获取的影像一方面可用来获取重点关注区域信息，另一方面利用影像处理软件生成三维点云模型，建筑物信息识别包括两个方面：利用已有的典型建筑数据集进行利用图像的分类，给出具备标注属性的典型建筑的数据集合；利用三维特征信息进行分类，需给出三维特征判别标准，利用边缘检测划分房屋区域地块，联合建筑属性房屋地块数据库；利用房屋多角度图像信息作为输入，房屋属性作为输出，通过深度神经网络，建立多分类模型；利用分级样本进行学习和回归测试，形成针对建筑属性的智能图像识别系统，抗震能力评估具体步骤为：通过建筑物识别新型、三维尺度等数据作为特征，利用罗吉斯特回归算法，利用现有数据进行人工标注，利用标注数据实现多分类训练，获得抗震等级评定分类器，用于新的对象的抗震等级的判定；建筑抗震特性分析三个阶段，通过对智能图像识别系统提取的属性，包括建筑物面积、数量、类型、房屋高度、墙体、建筑物用材等信息，进行抗震能力评估，建立抗震评估系统，对测区建筑进行抗震等级评估。
实施例
以大理州永平县无人机抗震防灾规划航拍为例：
一、技术要求
1.测量对象：大理州永平县城。（三维模型及正射影像制作）
2.3D 模型及正射影像：涉及现状有建筑的部分，面积约 2.4平方公里。
3.精度要求：清晰度不低于现场实地调研拍摄效果。（1：1000）
二、航拍方案 2.1、准备工作
2.1.1飞前准备 收集永平县自然地理概况、测区已有测绘成果、旧图资料、并整理测区及周边地区已知控制点的点之记及其坐标资料，了解测区的地形地貌、气候环境和重要设施的分布情况，以便进行后续的航线设计和作业计划等作。
2.1.2设备检查
检查无人机、遥控、电池、螺旋桨、充电器、软件版本是否正常，保证正常作业要求。
2.2、航线制定 应根据任务的需要收集测区内及测区现有的资料，主要包括测区大比例尺的地形图，已有各类平面控制点(三角点、导线点等)、水准点及 GPS 控制点的相关资料等；了解和研究测区内的相关情况，根据项目任务书、合同书及合同标段进行航线规划设计，并制定各飞行区间紧急降落安全点。
2.3空域申请
根据飞手制定航线，由甲方协助申请空域，在空域申请完成以后，飞手根据空域规定时间和区域进行规范作业。
2.4、现场作业 在系统信息采集前，对无人机航线进行实地飞行校正，对海拔差较大地区采用地形跟随模式设置，同时校核无人机飞行高度。无人机航拍期间，配备专业飞手负责地面站控制、无人机辅助驾驶、安全事项把控等。地面监控人员应时刻监视无人机的航高、航速、飞行轨迹等。整个航拍过程由无人机系统全自主完成，特殊情况下专业飞手介入辅助飞行器完成降落。降落后飞手对照片数据进行核查，对飞机整体进行系统性的检查评估。
2.5、主要数据获取 通过GPS进行像控点采集，多旋翼无人机精灵4Rtk及M300RTK+睿铂D2五镜头进行作业，飞行距地相对高度 100-300 米，采用 1： 1000 成图比例尺及专业航测相机沿监测航线进行拍摄。
三、数据处理 采集航拍数据通过smart3d软件来完成正射影像及三维模型， 所生成成果图抄送数据中心进行图像识别。
建筑识别分类包括两个方面：利用已有的典型建筑数据集进行利用图像的分类，给出具备标注属性的典型建筑的数据集合；利用三维特征信息进行分类，需给出三维特征判别标准。
四、抗震能力评估
通过建筑物识别新型、三维尺度等数据作为特征，利用罗吉斯特回归算法，利用现有数据进行人工标注，利用标注数据实现多分类训练，获得抗震等级评定分类器，用于新的对象的抗震等级的判定。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (8)

1.基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：前期原始数据采集、数据处理、建筑抗震特性分析三个阶段。
2.根据权利要求1所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：前期原始数据采集包括图上作业、定点勘察、飞行条件测试、航线设计和飞行指令传输等，具体步骤为：像控点布设、像控点坐标采集、对测试区域进行航线规划，采集带有坐标数据的原始照片、检查数据并进行整理。
3.根据权利要求1所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：数据处理包括采集航拍、照片拼接、三维建模、建筑物信息识别和抗震能力评估五个方面。
4.根据权利要求3所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：具体步骤为：使用Smart3D对原始照片进行空三处理、空三完成以后，对其进行像控刺点，保证精度、输出高精度1：500三维模型并提取真正射影像，所生成成果图抄送数据中心进行图像识别。
5.根据权利要求3所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：采集航拍分为正射影像和倾斜摄影影像两大类，正射影像是指垂直于地面拍摄获取的影像，在数据基础上进行计算机识别，宏观把握区域房屋面积和房屋类型；无人机倾斜摄影获取的影像一方面可用来获取重点关注区域信息，另一方面利用影像处理软件生成三维点云模型。
6.根据权利要求3所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：建筑物信息识别包括两个方面：利用已有的典型建筑数据集进行利用图像的分类，给出具备标注属性的典型建筑的数据集合；利用三维特征信息进行分类，需给出三维特征判别标准，利用边缘检测划分房屋区域地块，联合建筑属性房屋地块数据库；利用房屋多角度图像信息作为输入，房屋属性作为输出，通过深度神经网络，建立多分类模型；利用分级样本进行学习和回归测试，形成针对建筑属性的智能图像识别系统。
7.根据权利要求3所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：抗震能力评估具体步骤为：通过建筑物识别新型、三维尺度等数据作为特征，利用罗吉斯特回归算法，利用现有数据进行人工标注，利用标注数据实现多分类训练，获得抗震等级评定分类器，用于新的对象的抗震等级的判定。
8.根据权利要求1所述的基于无人机技术的建筑抗震特性分析方法，其特征在于：建筑抗震特性分析步骤为：通过对智能图像识别系统提取的属性，包括建筑物面积、数量、类型、房屋高度、墙体、建筑物用材等信息，进行抗震能力评估，建立抗震评估系统，对测区建筑进行抗震等级评估。
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