CN113432529A - 一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法。所述方法包括如下步骤：使无人机按照设定的飞行路线进行飞行并对建筑进行全面拍摄；将拍摄得到的照片传送到地面控制平台；所述地面控制平台接收照片后，利用图像识别技术及三维重构技术对拍摄的建筑进行三维重构，计算建筑的层间位移角，完成震损结构层间残余变形检测。本发明可以突破地形的限制，实现全方位、多角度检测；同时，图像识别可以降低人为误判的概率；再者，采用无人机进行拍照方便、快捷，可大大减少检测时间。

Description

一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法
技术领域
本发明涉及震损建筑结构检测领域，具体涉及一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法。
背景技术
我国是地震多发国家，遭遇强震时，会有大量建筑物受到损伤。在震后对震损建筑物进行准确快速的震害鉴定和安全评估，将会对震害评估、灾后救援与重建等有着重要的意义。而目前，我国地震现场建筑物震损评估工作主要由专业人员借助仪器设备进行现场检测。目前这种检测方法有以下局限：评估人员有限，工作量大；传统的损伤检测方法需要借助精密仪器进行，不适宜大量震后大量建筑物的评估工作；地震灾区地形的复杂严重影响评估工作的开展，而且对于震损严重的建筑物，出于安全考虑，不宜接近，难以获取足够的震害信息。
基于以上困难，本发明提出一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，采用无人机拍照并对震后建筑进行三维重构，通过识别建筑物的层间残余变形角从而对建筑结构损伤进行检测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于图像识别技术的利用无人机进行震损结构层间残余变形检测的方法，以节省人力，并确保结果可靠。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，包括如下步骤：
S1、使无人机按照设定的飞行路线进行飞行并对建筑进行全面拍摄；
S2、将拍摄得到的照片传送到地面控制平台；
S3、所述地面控制平台接收照片后，利用图像识别技术及三维重构技术对拍摄的建筑进行三维重构，计算建筑的层间位移角，完成震损结构层间残余变形检测。
进一步地，步骤S1中，所述飞行路线包括4个横向弧形飞行路线，需要进行3次转换路线的操作；每一个横向弧形飞行路线的起始位置与终点位置相同；弧形飞行路线由下至上等间隔分布。
进一步地，在每一个横向弧形飞行路线的起始位置，固定飞行速度、拍摄时间间隔，直至完成该横向弧形飞行路线；在每一个横向弧形飞行路线的终点位置，操控无人机移动到上一层横向弧形飞行路线的起始位置，重复前一步骤，直至完成所有飞行路线的拍摄。
进一步地，在无人机的飞行过程中固定无人机的飞行速度并设定根据需要拍照的建筑尺寸和飞行速度设定拍摄时间间隔。
进一步地，在无人机飞行过程中，相机镜头始终朝向无人机的正前方并垂直向下倾斜45度。
进一步地，步骤S3中，对于飞行过程中拍摄到的所有照片，利用Photoscan对照片进行图像预处理、特征点监测和匹配以及密集点云生成；并以建筑底部中心为原点，建筑倾斜方向为X轴正方向建立右手坐标系，完成三维重构；通过Python进行点云数据的读取与处理，并求取层间位移角。
进一步地，所述三维重构的方式为：
利用Photoscan对筛选处理的照片进行震损结构的三维重构，并导出带有三维坐标轴的点云数据。
进一步地，当检测到建筑结构的层间位移角大于规定数值时，记录下检测位置并发出警报。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明可以突破地形的限制，实现全方位、多角度检测；同时，图像识别可以降低人为误判的概率；再者，采用无人机进行拍照方便、快捷，可大大减少检测时间。
附图说明
图1为本发明实施例中提出的层间残余变形检测的线路示意图；
图2为本发明实施例中基于拍摄到的照片进行三维重构时的立面图；
图3为本发明实施例中所检测建筑的线路示意图。
图4位本发明一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法的步骤流程图。
具体实施方式：
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图并举实施例，对本发明的具体实施进行详细说明。
实施例：
本实施例中，选取二层自搭建混凝土框架结构建筑，总高度为7.3米(首层4米)，该框架宽度1.8米，长为2米。
一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，如图4所示，包括如下步骤：
S1、使无人机按照设定的飞行路线进行飞行并对建筑进行全面拍摄；
如图1所示，所述飞行路线包括4个横向弧形飞行路线，需要进行3次转换路线的操作；每一个横向弧形飞行路线的起始位置与终点位置相同；弧形飞行路线由下至上等间隔分布；
在每一个横向弧形飞行路线的起始位置，固定飞行速度、拍摄时间间隔，直至完成该横向弧形飞行路线；在每一个横向弧形飞行路线的终点位置，操控无人机移动到上一层横向弧形飞行路线的起始位置，重复前一步骤，直至完成所有飞行路线的拍摄。
本实施例中，拍摄的技术要求如下：
拍摄分辨率为2mm。在无人机飞行过程中，相机镜头始终朝向无人机的正前方并垂直倾斜45度，且始终与无人机飞行轨迹垂直。
设最大相对航距为H，焦距为f，像元大小为P，拍摄分辨率为G，CMOS尺寸宽度为W，CMOS尺寸的高度为V，为W上对应的像素个数，为V上对应的像素个数。
本实施例中，采用大疆精灵Phantom 4Pro智能航拍机器人，8.8mm定焦镜头，CMOS尺寸为12.8×9.6mm，像幅大小为5163×3873(单位为像素)，根据计算所得参数，具体设计飞行线路，如图3所示，操控无人机，按照飞行路线A→B→C→D→A→E→F→G→H→E→I→J→K→L→I的顺序进行连续拍摄无人机在建筑正前起飞，升空至3米，悬停在A点的正前方，并保持与塔身的距离为2m左右，相机镜头始终朝向无人机的正前方并垂直向下倾斜45度。先在悬停点拍摄2张照片。设定好环绕一周飞行距离18.8m，飞行速度为0.8m/s，拍摄间隔为1.5s，创建飞行任务，无人机自动从A到B完成该次拍摄任务，拍摄得4张照片，并悬停在B点，再拍摄2张照片。手动操作无人机从B飞行至C点并悬停，重复上一步骤，直至完成2次纵向飞行线路。完成以上操作后，重新设定参数，反向操作一次，即飞行路线为I→L→K→J→I→E→H→G→F→E→A→D→C→B→A。保证图源丰富，有利于三维重构。在整个飞行过程中，横向飞行速度保持为0.8m/s，每间隔1.5s拍照一次。竖向共走过6次，每次的距离为3m，共18m。全程飞行时间在320s以内。拍摄的照片数量共为144张。
S2、将拍摄得到的照片传送到地面控制平台；
S3、所述地面控制平台接收照片后，利用图像识别技术及三维重构技术对拍摄的建筑进行三维重构，计算建筑的层间位移角，完成震损结构层间残余变形检测。
对于飞行过程中拍摄到的所有照片，依据拍照顺序对照片进行图像预处理、特征点监测和匹配以及密集点云生成；如图2所示，以建筑底部中心为原点，建筑倾斜方向为X轴正方向建立右手坐标系，利用Photoscan对筛选处理的照片进行震损结构的三维重构，并导出带有三维坐标轴的点云数据；通过Python进行点云数据的读取与处理，并求取层间位移角，当检测到建筑中的结构的层间位移角大于规定数值时，记录下检测位置并发出警报。
本实施例中，得到的每一张照片应包括平面与侧立面的完整图像。

Claims (8)

1.一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、使无人机按照设定的飞行路线进行飞行并对建筑进行全面拍摄；
S2、将拍摄得到的照片传送到地面控制平台；
S3、所述地面控制平台接收照片后，利用图像识别技术及三维重构技术对拍摄的建筑进行三维重构，计算建筑的层间位移角，完成震损结构层间残余变形检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述飞行路线包括4个横向弧形飞行路线，需要进行3次转换路线的操作；每一个横向弧形飞行路线的起始位置与终点位置相同；弧形飞行路线由下至上等间隔分布。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，在每一个横向弧形飞行路线的起始位置，固定飞行速度、拍摄时间间隔，直至完成该横向弧形飞行路线；在每一个横向弧形飞行路线的终点位置，操控无人机移动到上一层横向弧形飞行路线的起始位置，重复前一步骤，直至完成所有飞行路线的拍摄。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，在无人机的飞行过程中固定无人机的飞行速度并设定根据需要拍照的建筑尺寸和飞行速度设定拍摄时间间隔。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，在无人机飞行过程中，相机镜头始终朝向无人机的正前方并垂直向下倾斜45度。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，步骤S3中，对于飞行过程中拍摄到的所有照片，利用Photoscan对照片进行图像预处理、特征点监测和匹配以及密集点云生成；并以建筑底部中心为原点，建筑倾斜方向为X轴正方向建立右手坐标系，完成三维重构；通过Python进行点云数据的读取与处理，并求取层间位移角。
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，所述三维重构的方式为：
利用Photoscan对筛选处理的照片进行震损结构的三维重构，并导出带有三维坐标轴的点云数据。
8.根据权利要求1～7任一项所述的一种基于无人机摄像的震损结构层间残余变形检测方法，其特征在于，当检测到建筑结构的层间位移角大于规定数值时，记录下检测位置并发出警报。
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