CN113112098A - 建筑物缺陷的检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及建筑物缺陷的检测方法及装置,属于建筑检测技术领域,本申请中的建筑物缺陷的检测方法,包括:根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;基于所述检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;将所述任务检测路径下发给检测装置,以使所述检测装置执行所述检测任务,自动对所述目标建筑进行检测。本申请有利于整体上提高建筑检测的检测效率。
Description
技术领域
本申请属于建筑检测技术领域,具体涉及建筑物缺陷的检测方法及装置。
背景技术
建筑检测的相关技术中,一般都是在复杂的城市环境中,使用无人机和检测机器人来实现检测,但在实际实践中,目前这种检测的自动化程度不高,大量需要人为干预,导致了建筑检测工作的低效。
分析原因,当前大量需要人为干涉的原因主要是,建筑检测的场景下,城市遮挡物很多,建筑物高低不平,电磁信号差异较大;以及建筑外墙检测受天气,风力和墙面朝向的日照时间的影响较大,这些因素导致了无人机或者检测机器人需要现场人员操控,以及判断,才能对密集的楼宇进行检测,以防砸机和检测遗漏。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题,本申请提供一种建筑物缺陷的检测方法,通过预先构建检测所需环境信息的检测环境数据库,基于该数据库来提高建筑缺陷检测的自动化程度,从而整体上提高检测效率。
为实现以上目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,
本申请提供一种建筑物缺陷的检测方法,该方法包括:
根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
基于所述检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
将所述任务检测路径下发给检测装置,以使所述检测装置执行所述检测任务,自动对所述目标建筑进行检测。
可选地,所述检测环境数据中包括目标建筑的三维要素空间地图数据;所述基于所述检测环境数据进行路径规划,具体为:
根据所述三维要素空间地图数据,基于蚁群算法进行任务起点到任务终点的路径规划;
其中,所述三维要素空间地图数据包含有,目标建筑物的定位信号强弱分布信息,目标建筑物的数据通信信号强弱分布信息,目标建筑遮挡物的空间位置信息,目标建筑物相邻遮挡物的空间位置信息,目标建筑物的墙面朝向信息,以及目标建筑物所处环境的气象信息。
可选地,还包括基于所述检测环境数据进行检测时间的确定,并将确定的所述检测时间与所述任务检测路径一起下发给检测装置,以使所述检测装置在所述检测时间执行所述检测任务。
可选地,基于所述检测环境数据进行检测时间的确定,包括:
基于所述检测环境数据中目标建筑的墙面材料属性信息,确定所需的环境温度;
对所述三维要素空间地图数据中目标建筑物所处环境的气象信息进行解析,确定符合所述环境温度的第一时间段;
将离当前时间最近,且在一天中与所述第一时间段处于同一相对位置的第二时间段确定为所述检测时间。
可选地,在所述检测装置执行所述检测任务之后,还包括:
对执行所述检测任务所获取的图像数据进行视觉分析处理,以得到所述目标建筑物的检测分析数据。
可选地,在所述检测装置执行所述检测任务之后,还包括:
将执行所述检测任务所获取的检测环境数据反馈给所述检测环境数据库,以使所述检测环境数据库进行数据积累及更新。
可选地,所述检测环境数据库的构建过程包括:
对指定区域内的建筑物,采用无人机进行模拟采集,基于机载的感测仪器获取第一基础信息,基于所述第一基础信息构建所述区域的三维要素空间地图;
其中,所述第一基础信息包括,所述区域内定位信号强弱分布信息、数据通信信号强弱分布信息,所述区域内各建筑物遮挡物的空间位置信息,所述区域内各建筑物相邻遮挡物的空间位置信息,所述区域内各建筑物的墙面朝向信息,以及所述区域内的局部气象信息;
所述机载的感测仪器包括机载探空仪、热成像相机和可见光相机。
可选地,所述检测环境数据库的构建过程还包括:
从第三方数据源获取所述区域内各建筑物的墙面材料属性信息,将所述各建筑物的墙面材料属性信息作为数据库中检测环境数据的数据项之一。
可选地,所述检测装置包括携带有红外热成像仪或者高清相机的无人机。
第二方面,
本申请提供一种建筑物缺陷的检测装置,所述装置包括:
获取模块,用于根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
规划处理模块,用于基于所述检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
下发模块,用于将所述任务检测路径下发给检测装置,以使所述检测装置执行所述检测任务,自动对所述目标建筑进行检测。
本申请采用以上技术方案,至少具备以下有益效果:
通过预先构建检测所需环境信息的检测环境数据库,基于该数据库来提高建筑缺陷检测的自动化程度,从而整体上提高检测效率。
本发明的其他优点、目标,和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书,权利要求书,以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分。其中,表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,但并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请一个实施例提供的建筑物缺陷的检测方法的流程示意图;
图2为本申请另一个实施例提供的建筑物缺陷的检测方法的流程示意图;
图3为本申请中整体技术方案的实现框图说明示意图;
图4为本申请一个实施例提供的基于检测环境数据库的应用数据平台的架构示意图;
图5为本申请一个实施例提供的建筑物缺陷的检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式,都属于本申请所保护的范围。
如背景技术中所述,现有技术中,建筑检测的自动化程度不高,大量需要人为干预,导致了建筑检测工作的低效。
申请人对大量应用实践进行分析,认为造成该种情况的主要原因包括:
城市遮挡物很多,建筑物高低不平,电磁信号差异较大,例如城市3维空间中遮挡物,楼房高度,GPS/北斗信号差异,5G信号差异,各类电磁干扰和无线电干扰信号等,所以当前无人机或者检测机器人需要现场人员操控才能对密集的楼宇进行检测,以防砸机和检测遗漏,而不能根据城市复杂三维地貌和环境自主进行安全、有效巡航检测;
建筑外墙检测受天气,风力和墙面朝向的日照时间的影响较大,目前都是人工根据当天的天气,风力,日照强弱等分时段检测墙面的东南西北面,无法实现无人机或者机器人根据日照,风力、检测面的时间等自主规划路线并且自主检测传回数据,耗费大量人力,也可能因为人的原因往往错过检测的最佳时间,例如检测东墙需要早上6点~8点之间,如果错过,只能改天检测,并且要看当天的天气和风力等情况,费时费力。
基于以上分析,显然若能存在一个可以参照比较的、完整的检测环境的大数据库,就可以基于该数据库来一定程度上提高建筑缺陷检测的自动化程度,从而整体上提高检测效率。基于该种技术思路,本申请提出一种建筑物缺陷的检测方法及装置,相关实施例如下:
实施例一
如图1所示,该实施例中,本申请提出的建筑物缺陷的检测方法包括:
步骤S110,根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
举例而言,以目标建筑的名称信息作为匹配查询条件来从该检测环境数据库获取所需数据。
步骤S120,基于步骤S110中得到的检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
具体的,该实施例中,获取的检测环境数据包括目标建筑的三维要素空间地图数据;步骤S120具体为:
根据三维要素空间地图数据,基于蚁群算法进行任务起点到任务终点的路径规划,容易理解的是,这里的任务起点和任务终点与具体检测任务相关,一般需基于任务情况人为确定;
步骤S120中,三维要素空间地图数据包含有:
目标建筑物的定位信号强弱分布信息(例如GPS信号的强弱分布信息),目标建筑物的数据通信信号强弱分布信息(例如4G信号的强弱分布信息),目标建筑遮挡物的空间位置信息(例如在建筑外立面可形成阴影区域的外墙上的凹凸状构造物),目标建筑物相邻遮挡物的空间位置信息(例如相邻建筑物,附近的植物等),目标建筑物的墙面朝向信息,以及目标建筑物所处环境的气象信息(例如风向风力信息、温湿度信息、大气能见度信息,日照信息等)。
此外,本领域技术人员容易理解的是,步骤S120中,蚁群算法属于三维空间中进行路径规划的成熟算法,相关技术内容可现于相关公开技术资料,本申请对此就不进行详述了。
回到图1,步骤S120之后,继续进行步骤S130,将任务检测路径下发给检测装置,以使检测装置执行检测任务,自动对目标建筑进行检测。
举例而言,该实施例中,检测装置包括携带有红外热成像仪或者高清相机的无人机,采用无人机执行检测任务,依据确定的任务检测路径自动对目标建筑物进行检测。
本申请通过预先构建检测所需环境信息的检测环境数据库,基于该数据库来提高建筑缺陷检测的自动化程度,从而整体上提高检测效率。
实施例二
如图2所示,该实施例中,与实施例一类似,
首先进行步骤S210,根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
之后进行S220,基于步骤S210中得到的检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;在实施例一基础上,实施例二中,步骤S220中还包括,基于获取的检测环境数据进行检测时间的确定;
具体的,实施例二中,检测时间的确定包括,基于检测环境数据中目标建筑的墙面材料属性信息,确定所需的环境温度;
对三维要素空间地图数据中目标建筑物所处环境的气象信息进行解析,确定符合环境温度的第一时间段;
将离当前时间最近,且在一天中与第一时间段处于同一相对位置的第二时间段确定为检测时间。
在本技术领域,建筑外墙检测有温度要求,而温度要求的满足涉及到检测时间段的确定,如以下表1为常见的外墙检测的温度要求。
表1、常用饰面材料表面发射率和温度的关系
表1中,常温指20~25℃。
本申请实施例二该步骤中,通过任务中目标建筑的墙面材料性质确定所需的环境温度,进而通过目标建筑物所处环境的气象信息来确定检测时间。
需要说明的是,这里的气象信息包括气温,日照等。举例而言,上海检测一个光滑、釉面的饰面砖大楼,需要的温度为20度。基于该大楼所处环境的气温、日照等,可确定任务中要检测墙面(如东向墙面)达到20度的时间段为8:00—9:00,而当前时间为18点,就可将次天的8:00—9:00确定为检测时间。
容易理解的是,上述过程中建筑物不同朝向墙面在不同时间段(主要涉及日照和气温等因素)所对应的温度的关系数据可基于实际模拟采集来统计获取,本申请中在实际应用中,将这种关系数据预先整理,基于这种关系数据进行检测时间的确定。
该实施例中,如图2所示,步骤S230中,相应的将确定的检测时间与任务检测路径一起下发给检测装置,以使检测装置(如实施例一中的无人机)在检测时间执行检测任务。
如图2所示,该实施例中,在步骤S230之后,还包括步骤S2401,步骤S2401中,对执行检测任务所获取的图像数据进行视觉分析处理,以得到目标建筑物的检测分析数据。
本领域技术人员容易理解的是,在建筑物检测过程中,检测分析数据的获取主要是通过对获取到的满足要求的图像数据(包括热成像图像、可见光图像)进行视觉分析处理而得到的,步骤S2401中进行视觉分析处理的相关方法涉及申请人的其他专利,本申请这里就不进行详述了。
该实施例中,如图2所示,在步骤S230之后,还包括步骤S2402,将执行检测任务所获取的检测环境数据反馈给检测环境数据库,以使检测环境数据库进行数据积累及更新。
容易理解的是,实际应用中的包括无人机在内的检测装置都配备有多种智能传感设备,每次执行任务所积累的数据必然包括相关的环境数据,将这些数据反馈给检测环境数据库进行数据积累及更新,有利于形成更实用及完备的检测环境数据库。
如图3所示,为本申请整体技术方案的实现框图示意图,实施例一、二中主要描述的是第二阶段、第三阶段。下面再对图3中第一阶段,即构建检测环境数据库过程进行一下简要介绍。
本申请中,检测环境数据库的构建过程包括:
对指定区域内的建筑物,采用无人机进行模拟采集,基于机载的感测仪器获取第一基础信息,基于第一基础信息构建区域的三维要素空间地图;
其中,第一基础信息包括,区域内定位信号强弱分布信息、数据通信信号强弱分布信息,区域内各建筑物遮挡物的空间位置信息,区域内各建筑物相邻遮挡物的空间位置信息,区域内各建筑物的墙面朝向信息,以及所述区域内的局部气象信息;
机载的感测仪器包括机载探空仪、热成像相机和可见光相机。
需要说明的,三维要素空间地图本质上属于地理信息系统GIS领域,其构建过程涉及倾斜摄影及处理、各种GIS图元数据的整合等相关技术,本申请不涉及这方面的方法原理改进,相关技术可见于相关现有文献,这里对此就不进行详述了。
本申请检测环境数据库的构建过程中,还包括从第三方数据源获取区域内各建筑物的墙面材料属性信息,将各建筑物的墙面材料属性信息作为数据库中检测环境数据的数据项之一。
本申请中构建的检测环境数据库还可以形成专业的应用数据平台,来向第三方检测机构或个人开放使用,基于其积累的数据,为后来的检测公司或者个人提供历史数据,实现更丰富的应用。如图4所示,为基于检测环境数据库的应用数据平台的架构示意图举例。
图5为本申请一个实施例提供的建筑物缺陷的检测装置的结构示意图,如图5所示,该检测装置500包括:
获取模块501,用于根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
规划处理模块502,用于基于检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
下发模块503,用于将任务检测路径下发给检测装置,以使检测装置执行检测任务,自动对目标建筑进行检测。
关于上述相关实施例中的检测装置500,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人员在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种建筑物缺陷的检测方法,其特征在于,包括:
根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
基于所述检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
将所述任务检测路径下发给检测装置,以使所述检测装置执行所述检测任务,自动对所述目标建筑进行检测。
2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述检测环境数据包括目标建筑的三维要素空间地图数据;所述基于所述检测环境数据进行路径规划,具体为:
根据所述三维要素空间地图数据,基于蚁群算法进行任务起点到任务终点的路径规划;
其中,所述三维要素空间地图数据包含有,目标建筑物的定位信号强弱分布信息,目标建筑物的数据通信信号强弱分布信息,目标建筑遮挡物的空间位置信息,目标建筑物相邻遮挡物的空间位置信息,目标建筑物的墙面朝向信息,以及目标建筑物所处环境的气象信息。
3.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,还包括基于所述检测环境数据进行检测时间的确定,并将确定的所述检测时间与所述任务检测路径一起下发给检测装置,以使所述检测装置在所述检测时间执行所述检测任务。
4.根据权利要求3所述的检测方法,其特征在于,基于所述检测环境数据进行检测时间的确定,包括:
基于所述检测环境数据中目标建筑的墙面材料属性信息,确定所需的环境温度;
对所述三维要素空间地图数据中目标建筑物所处环境的气象信息进行解析,确定符合所述环境温度的第一时间段;
将离当前时间最近,且在一天中与所述第一时间段处于同一相对位置的第二时间段确定为所述检测时间。
5.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,在所述检测装置执行所述检测任务之后,还包括:
对执行所述检测任务所获取的图像数据进行视觉分析处理,以得到所述目标建筑物的检测分析数据。
6.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,在所述检测装置执行所述检测任务之后,还包括:
将执行所述检测任务所获取的检测环境数据反馈给所述检测环境数据库,以使所述检测环境数据库进行数据积累及更新。
7.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,所述检测环境数据库的构建过程包括:
对指定区域内的建筑物,采用无人机进行模拟采集,基于机载的感测仪器获取第一基础信息,基于所述第一基础信息构建所述区域的三维要素空间地图;
其中,所述第一基础信息包括,所述区域内定位信号强弱分布信息、数据通信信号强弱分布信息,所述区域内各建筑物遮挡物的空间位置信息,所述区域内各建筑物相邻遮挡物的空间位置信息,所述区域内各建筑物的墙面朝向信息,以及所述区域内的局部气象信息;
所述机载的感测仪器包括机载探空仪、热成像相机和可见光相机。
8.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,所述检测环境数据库的构建过程还包括:
从第三方数据源获取所述区域内各建筑物的墙面材料属性信息,将所述各建筑物的墙面材料属性信息作为数据库中检测环境数据的数据项之一。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的检测方法,其特征在于,所述检测装置包括携带有红外热成像仪或者高清相机的无人机。
10.一种建筑物缺陷的检测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于根据检测任务所对应的目标建筑信息从预先构建的检测环境数据库中获取检测环境数据;
规划处理模块,用于基于所述检测环境数据进行路径规划,确定任务检测路径;
下发模块,用于将所述任务检测路径下发给检测装置,以使所述检测装置执行所述检测任务,自动对所述目标建筑进行检测。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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