CN114359489A - 一种管道施工期实景影像的制作方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种管道施工期实景影像的制作方法、装置、设备及存储介质。该方法通过依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；以管道中桩号为划分界限，将第一区域划分为多个第二区域；获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个第二区域的二维像片，以及每张二维像片的姿态数据；依据二维像片和姿态数据，为每个第二区域构建表示实景影像的分三维模型；对所有分三维模型进行拼接，得到表示第一区域实景影像的总三维模型，实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性的技术效果。

Description

一种管道施工期实景影像的制作方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无人机测绘的技术领域，尤其涉及一种管道施工期实景影像的制作方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

一般的，在管道施工期中，可以控制无人机对管道施工范围内进行倾斜航空摄影，以确定管道的施工情况。

但是基于管道分布区域广，线程长的特点，一方面，无人机在拍摄过程中，实时数据的传输，容易因信号强度不够而中断，会延迟地图实时性生成的效率；另一方面，因无人机电池容量限制，每架次飞行时间会受到限制，飞行时间比较短，要完成大面积区域航飞需要频繁换无人机电池。

发明内容

本发明提供一种管道施工期实景影像的制作方法、装置、设备及存储介质，以实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性。

第一方面，本发明实施例提供了一种管道施工期实景影像的制作方法，包括：

步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

进一步的，所述步骤S1，包括：

确定管道在地图中形成的线路；

将以所述线路为中心线、在预设范围内的区域，确定为待拍摄二维像片的缓冲区；

在地图中标记管道的桩号、站场、阀室以及高后果区的位置；

在确定所述站场、阀室以及高后果区均在所述缓冲区的区域内时，将所述缓冲区确定为待拍摄二维像片的第一区域。

进一步的，所述步骤S2，包括：

以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域；

当无法取得所述第二区域所在地区的飞行空域授权时，将所述第二区域设置为禁飞区域；

所述步骤S3，还包括：

采用地面站设备对所述禁飞区域进行补拍，得到归属于禁飞区域的二维像片，以及每张所述二维像片对应的姿态数据。

进一步的，所述步骤S3，包括：

依据预置的航线标准，在所述第二区域中规划航线；

控制所述无人机按照所述规划航线进行倾斜航空摄影，得到所述第二区域的二维像片、以及每张所述二维像片的姿态数据；

其中，所述航线标准至少包括：航摄覆盖范围、航高保持、航线弯曲度、最大飞行倾斜角和像片重叠度中的一项。

进一步的，所述步骤S4，包括：

步骤S41、对布设在所述第二区域内的像控点进行像控点测量，得到像控点坐标系；

步骤S42、依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据；

步骤S43、采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据；

步骤S44、依据所述密集点云数据，构建三角网络模型；

步骤S45、将从所述二维像片中提取的纹理，映射到所述三角网络模型中，得到每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

进一步的，所述步骤S41，包括：

获取布设在所述第二区域内的像控点的参考三维坐标，所述参考三维坐标包括所述像控点的平面坐标和高程；

建立包括所述参考三维坐标的像控点坐标系。

进一步的，所述步骤S43，包括：

采用像片匹配算法，从所述二维像片中提取出与所述稀疏点云数据中各点云相互匹配出所有同名点；

从所述二维像片中提取出特征点；

依据所述特征点与所述同名点的位置关系，将所述特征点加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种管道施工期实景影像的制作装置，该装置，包括：

第一区域确定模块，用于依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

第二区域确定模块，用于以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

像片获取模块，用于获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

分三维模型构建模块，用于依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

总三维模型构建模块，用于对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

第三方面，本发明实施例还提供了一种管道施工期实景影像的制作设备，该设备包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一所述的管道施工期实景影像的制作方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面中任一所述的管道施工期实景影像的制作方法。

本发明实施例通过步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型，解决因管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性的技术效果。

附图说明

图1A为本发明实施例一提供的一种管道施工期实景影像的制作方法的流程图；

图1B为本发明实施例一提供的地图中管道的线路示意图；

图1C为本发明实施例一提供的第一区域的示意图；

图1D为本发明实施例一提供的第二区域的示意图；

图1E为本发明实施例一提供的航线规划的界面示意图；

图1F为本发明实施例一提供的第二区域中二维像片的显示示意图；

图1G为本发明实施例一提供的总三维模型中站场对应的三维模型示意图；

图1H为本发明实施例一提供的总三维模型中高后果区对应的三维模型示意图；

图2A为本发明实施例二提供的一种管道施工期实景影像的制作方法的流程图；

图2B为本发明实施例二提供的像控点坐标系；

图2C为本发明实施例二提供的将二维像片加入像控点坐标系的示意图；

图2D为本发明实施例二提供的密集点云数据的示意图；

图2E为本发明实施例二提供的白模的示意图；

图2F为本发明实施例二提供的将纹理映射至白模的示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种管道施工期实景影像的制作装置的结构示意图；

图4为本发明实施例四提供的一种管道施工期实景影像的制作设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1A为本发明实施例一提供的一种管道施工期实景影像的制作方法的流程图，本实施例可适用于为管道施工期制作表示实体影像的总三维模型的情况，该方法可以由管道施工期实景影像的制作设备来执行。该管道施工期实景影像的制作设备可以是电脑和服务器等。本实施例以管道施工期实景影像的制作设备为服务器进行详细说明，该服务器可以是独立服务器或集群服务器。

参照图1A，该方法具体包括如下步骤：

步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域。

本实施例中，管道架设于露天中，可以通过无人机对着管道进行拍摄，得到管道的二维像片，从而确定管道的施工实况。

具体的，可以获取管道的电子数据，并将该电子数据导入地图中，使得该管道可以显示在地图中，从而可以在地图中确定管道的分布。

其中，该电子数据可以使用标记语言(Keyhole Markup Language，KML)的文件格式进行存储。具体的，KML使用包含嵌套的元素和属性的结构(基于标记)，并符合XML标准，可以用于表示管道在地图中的位置等属性。

进一步的，第一区域为地图中覆盖管道的、待拍摄二维像片的区域。对所述第一区域进行拍摄，即可拍摄到所有管道的二维像片。一方面，可以避免拍摄错漏的情况发生；另一方面，可以限定拍摄的区域，防止无人机拍摄其他不包含管道的区域，造成资源的浪费。

在一实施例中，图1B为本发明实施例一提供的地图中管道的线路示意图；图1C为本发明实施例一提供的第一区域的示意图，参照图1B和图1C，可以将管道的KML电子数据导入地图中，即可以确定管道在地图中形成的线路(如1B中的黑线)。进一步的，可以将以该线路为中心线、在预设范围内的区域，确定为待拍摄二维像片的缓冲区，其中，预设范围可以设定为宽度为200米的距离，即中心线左右各100米。进一步的，还可以在地图中标记管道的桩号、站场、阀室以及高后果区等的位置。在确定站场、阀室以及高后果区均在缓冲区的区域内时，将缓冲区确定为待拍摄二维像片的第一区域(如图1C中虚线所围成的区域)。当然，如果站场、阀室以及高后果区均在缓冲区的区域外，则可以扩大缓冲区的范围，保证第一区域可以覆盖到站场、阀室以及高后果区等。

其中，针对输气管道工程，站场可以包括输气首站、输气末站、压气站、气体接收站、气体分输站、清管站等。

其中，阀室中的核心为管道上的关断阀，一般的，全部都是在野外、山里或者戈壁无人区。当管道漏油漏气的时，可以关闭两个阀室的阀门减少漏油漏气量。

其中，高后果区主要是人口和建筑物较为密集的区域，当发生油气管道事故时，容易造成较为严重的损失。

其中，桩号可以是管道现场的实际标号，也可以是记录在地图中的标号，可以用于确定每段管道的归属，方便的通过桩号对管道进行定位。进一步的，还可以通过桩号来确定站场、阀室和高后果区在第一区域中的位置。如，高后果区位于起始桩号1和终止桩号2，则可以使用起始桩号1和终止桩号2表示该高后果区。

进一步的，站场、阀室和高后果区作为管道施工中重要的组成部分，需要被严格的监控，以免在管道投入使用后，因前期施工错误带来由于施工错误或者无法及时修复故障、减少损失。因此，需要对管道上分布的站场、阀室和高后果区进行二维像片的获取，以对其进行监控。

步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域。

本实施例中，第二区域为第一区域的子区域。一般的，管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，因此，无法使用无人机一次性对所有管道进行二维像片的拍摄。本实施例中，将第一区域划分为多个第二区域，可以分多次，或者同时使用多台无人机对多个第二区域进行拍摄，从而提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时不至于因电池不足或者信号强度不够而需飞回的情况，增强无人机工作的稳定性。

需要注意的是，在控制无人机对第二区域进行拍摄时，可以设置对该第二区域的边界外的预设范围进行拍摄，避免边界二维像片信息的遗漏。并进步一的，在后期对多个第二区域的二维相片或者三维模型进行整合时，也可以根据相邻的两第二区域之间的边界外预设范围的二维像片提供的图像信息，进行匹配合并。

在一实施例中，图1D为本发明实施例一提供的第二区域的示意图，参照图1D，可以是以管道中桩号为划分界限，将第一区域划分为多个第二区域。如，图1D中所示的桩号N1到桩号N2之间的区域D1为一第二区域。进一步的，当无法取得所述第二区域所在地区的飞行空域授权时，将所述第二区域设置为禁飞区域。如，图1B中所示的区域B1为一禁飞区域。其中，禁飞区域是禁止无人机飞行的区域，当第二区域为禁飞区域时，可以采用其他方式，如采用地面站设备，对该第二区域进行补拍。

步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据。

本实施例中，倾斜航空摄影为在同一飞行平台(如无人机)上搭载多台传感器，同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度采集影像的一种技术，可以用于获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。它不仅能够真实地反映地物情况，高精度地获取物方纹理信息，还可通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维模型。

其中，每张二维像片的姿态数据，则是表示无人机上采集该张时，无人机上的传感器(如摄像头)的姿态数据。

在一具体的实施例中，可以依据预置的航线标准，在第二区域中规划航线；控制无人机按照规划航线进行倾斜航空摄影，得到第二区域的二维像片、以及每张二维像片的姿态数据。

图1E为本发明实施例一提供的航线规划的界面示意图，参照图1E，在第二区域中设置无人机的航高、航速以及摄像头的操控等。

进一步，上述的航线标准可以至少包括：航摄覆盖范围、航高保持、航线弯曲度、最大飞行倾斜角和像片重叠度中的一项。

具体的，航线标准可以制定如下：

航摄覆盖范围：航向超出摄区边界不少于两条基线，分区之间航向至少重叠一条基线，旁向重叠不少于像幅的50％。

航高保持：同一航线上相邻像片的航高差不得大于20m，同一航线上最大航高与最小航高之差不得大于30m，摄影分区内实际航高与设计航高之差不得大于50m。

航线弯曲度：航线的弯曲度不得大于3％，避免航线弯曲度过大造成航摄漏洞。

最大飞行倾斜角：为了保证GPS的数据质量，航摄飞行中尽量保持飞机姿态的平稳，转弯半径要大，飞行倾斜角不得大于15度，以防止GPS信号失锁。

像片重叠度：航向重叠度一般为60％-80％。设计为70％或高于此要求。旁向重叠度一般为15％-60％。设计为40％或高于此要求。

进一步的，图1F为本发明实施例一提供的第二区域中二维像片的显示示意图，参照图1F，无人机可以实时航飞出图。具体的，根据航线规划，无人机现场可以快速处精度一般的实时二维像片。如图1F所示，根据现场的二维像片可以快速判断所拍摄的第二区域是否满足测量范围要求，并且能第一时间查看拍摄影像基本情况，大大节省了时间，避免漏拍错拍的情况出现，并可以及时补拍。

进一步的，无人机采集完二维像片和姿态数据之后，可以对其进行归档，可以是以区间桩号命名。

需要注意的是，当第二区域为禁飞区域时，可以采用地面站设备对所述禁飞区域进行补拍，得到归属于禁飞区域的二维像片，以及每张所述二维像片对应的姿态数据。

本实施例中，还可以进行补摄与重摄的操作。需要注意以下几点：

1、航摄过程中如出现绝对漏洞、相对漏洞及其它严重缺陷，质检员要分析造成缺陷的原由，把需要注意和调整的事项及依据规范规定需及时补摄的航线反馈给摄影员。

2、漏洞补摄必须按原设计的航线进行。

3、一条航线上应采用同一主距的数码航摄仪(架设于无人机上)进行补摄。在补摄时，飞行记录要详细、准确无误，为后期质检、资料整理移交作好准备。

步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

本实施例中，分三维模型可以包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)、数字线划地图(Digital Line Graphic，DLG)和数字正射影像图(DigitalOrthophoto Map，DOM)等，均可以依据二维像片和姿态数据进行构建。

1、DEM

DEM是一定范围内规则格网点的平面坐标(X,Y)及其高程(Z)的数据集，它主要是描述区域地貌形态的空间分布，是通过等高线或相似立体模型进行数据采集(包括采样和量测)，然后进行数据内插而形成的。DEM是对地貌形态的虚拟表示，可派生出等高线、坡度图等信息，也可与DOM或其它专题数据叠加，用于与地形相关的分析应用，同时它本身还是制作DOM的基础数据。

建立DEM的数据源及采集方式有：

(1)直接从地面测量,例如用GPS、全站仪、野外测量等；

(2)根据航空或航天影像，即本实施例中的二维像片和所述姿态数据，通过摄影测量途径获取,如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等；

(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多,主要有分块内插、部分内插和单点移面内插三种。目前常用的算法是通过等高线和高程点建立不规则的三角网(TriangularNetwork，TIN)模型。然后在TIN模型基础上通过线性和双线性内插建DEM。

2、DLG

DLG是与现有线划基本一致的各地图要素的矢量数据集，且保存各要素间的空间关系和相关的属性信息。

在数字测图中，最为常见的产品就是数字线划图，外业测绘最终成果一般就是DLG。该产品较全面地描述地表现象，目视效果与同比例尺一致但色彩更为丰富。本产品满足各种空间分析要求,可随机地进行数据选取和显示,与其他信息叠加,可进行空间分析、决策。其中部分地形核心要素可作为数字正射影像地形图中的线划地形要素。

3、DOM

DOM是对航空(或航天)相片进行数字微分纠正和镶嵌，按一定图幅范围裁剪生成的数字正射影像集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像。

DOM具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，可作为地图分析背景控制信息，也可从中提取自然资源和社会经济发展的历史信息或最新信息，为防治灾害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据；还可从中提取和派生新的信息，实现地图的修测更新。评价其它数据的精度、现实性和完整性都很优良。

步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

本实施例中，对所有第二区域对应的分三维模型进行拼接，即可得到表示第一区域实景影像的总三维模型。该总三维模型可以实时生成管道周边地图，而且可以有效的作用于管道应急抢险、管道突发事件处理、管道施工开挖土方量计算监控、高后果区管理与识别、管道线路设计与选址及优化等需要快速构建目标区域环境地图场景。

另外，通过对不同施工时期的管道的总三维模型进行历史存档，还可以在后期管道维护时提供维修参考。

具体的，图1G为本发明实施例一提供的总三维模型中站场对应的三维模型示意图；图1H为本发明实施例一提供的总三维模型中高后果区对应的三维模型示意图，如图1G和图1H所示，可以从总三维模型查看到站场、阀室以及高后果区等的实景影像。

本实施例的技术方案，通过步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型，解决因管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性的技术效果。

实施例二

图2A为本发明实施例二提供的一种管道施工期实景影像的制作方法的流程图。

本实施例在上述实施例的基础上进一步细化，具体的，至少包括：对分三维模型的构建过程的细化。

参照图2A，该方法具体包括如下的步骤：

步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域。

本实施例中，管道架设于露天中，可以通过无人机对着管道进行拍摄，得到管道的二维像片，从而确定管道的施工实况。

进一步的，第一区域为地图中覆盖管道的、待拍摄二维像片的区域。对所述第一区域进行拍摄，即可拍摄到所有管道的二维像片。一方面，可以避免拍摄错漏的情况发生；另一方面，可以限定拍摄的区域，防止无人机拍摄其他不包含管道的区域，造成资源的浪费。

步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域。

本实施例中，第二区域为第一区域的子区域。一般的，管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，因此，无法使用无人机一次性对所有管道进行二维像片的拍摄。本实施例中，将第一区域划分为多个第二区域，可以使用无人机分别对每个第二区域进行拍摄，从而提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时不至于因电池不足或者信号强度不够而需飞回的情况，增强无人机工作的稳定性。

步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据。

本实施例中，可以通过无人机进行倾斜航空摄影，获取多个不同角度下的二维像片，可以用于获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。它不仅能够真实地反映地物情况，高精度地获取物方纹理信息，还可通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维模型。

其中，每张二维像片的姿态数据，则是表示无人机上采集该张时，无人机上的传感器(如摄像头)的姿态数据。

需要注意的是，当第二区域为禁飞区域时，可以采用地面站设备对所述禁飞区域进行补拍，得到归属于禁飞区域的二维像片，以及每张所述二维像片对应的姿态数据。

步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

本实施例中，可以将步骤S4进一步细化为包括步骤S41-S45：

步骤S41、对布设在所述第二区域内的像控点进行像控点测量，得到像控点坐标系。

其中，像控点，即像片控制点，是在进行无人机航测时，通过使用实时动态(Real-time kinematic，RTK)载波相位差分技术或者全站仪，在所拍摄的测区内建立的具有标志性的真实坐标点，通过所做的像控点，可以对后期无人机航测出的坐标点进行矫正，从而完成无人机的测量。

本实施例中，图2B为本发明实施例二提供的像控点坐标系，可以获取布设在第二区域内的像控点的参考三维坐标，其中，参考三维坐标可以包括像控点的平面坐标(X和Y)和高程(Z)；建立包括该参考三维坐标的像控点坐标系(XYZ三轴组成的坐标系，其中，X和Y表示平面坐标，Z表示高程)。其中，像控点以参考三维坐标的形式，显示在像控点坐标系中。

其中，像控点的布设可以满足如下要求：

1、像控点相对于邻近基础像控点的平面位置中误差要求：平地、丘陵地不应超过±0.24米，山地、高山地不应超过±0.32米。

2、像控点相对于邻近基础像控点的高程中误差要求：平地、丘陵地不应超过±0.1米，山地、高山地不应超过±0.2米。

3、像控点的平面坐标和高程均精确到0.01米。

进一步的，像控点的布设方案可以参照如下设置：

1、采用区域网布点方案。像控点在航线方向的跨度一般为1千米，个别困难地区在保证数字正射影像图成图精度情况下可适当放宽到1.5千米；旁向跨度一般为2条航线，个别困难地区在保证数字正射影像图成图精度情况下可适当放宽到3条航线。

2、每10平方千米(不足10平方千米的按10平方千米计)内至少布设1个检查点用于空中三角测量检查，每一独立生产区域检查点不少于3点。

3、区域网的图形宜呈矩形。当受地形等条件限制时，可采用不规则区域网布点，在凹角转折处或凸角转折处应布设像控点。

4、当遇到像主点、标准点位落水，水滨和岛屿地区等特殊情况，不能按正常情况布设像控点时，视具体情况以满足空中三角测量和成图要求为原则布设像控点，点位在像片上的条件可适当放宽。

5、两航摄分区使用同一航摄仪，航向重叠正常，旁向衔接错开小于10％，航高差在平均相对航高的1/50以内时，可视为同一航线布点。否则，像控点应布在航摄分区分界的重叠部分内，相邻航线应尽可能公用，如果不能公用，应分别布点，并注意避免产生控制漏洞。

6、航向重叠度小于53％被视为航摄漏洞，且没有绝对漏洞的情况下，应以漏洞为界分段布点，漏洞部分分别利用两端适当外延进行补充。

7、个别旁向重叠大于100个像素且小于250个像素，且影像清晰时，应在该重叠部分补测1-2个像控点。如果不能满足上述要求，重叠不大于100个像素的像片不超过2张，且不存在绝对漏洞的情况下，应在该重叠部分补测2-3个像控点，从上下航线适当外延进行补充。

8、像主点或标准点位处于水域内，或被云影、阴影、雪影等覆盖，或无明显地物，但落水范围的大小和位置不影响立体模型连接时，可按正常航线布点。

9、水滨和岛屿地区的布点，海岛(礁)以能最大限度控制测绘面积、方位、高程为原则，凡有合适条件的像对尽可能布设2-4个像控点。

10、区域网中补飞航线结合处的布点应保证连接精度，一般可在结合处加布1个像控点。

步骤S42、依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据。

本实施例中，空中三角测量的目的是为数字立体模型(即本实施例中的分三维模型)定向提供数据，加密成果的精度直接影响影像成果精度。

本实施例中，图2C为本发明实施例二提供的将二维像片加入像控点坐标系的示意图，参照图2C，可以在自动建模软件系统中加载第二区域的二维像片和姿态数据，采用光束法区域网整体平差，将整体第二区域的二维像片最佳地加入到像控点坐标系中。

具体的，可以是以一张二维像片组成的一束光线作为一个平差单元，并对不同二维像片进行空三匹配，得到不同二维像片之间的同名连接点，以进一步的，将该同名连接点作为平差条件，并以中心投影的共线方程作为平差单元的基础方程，通过各光线束在空间的旋转和平移，使第二区域的二维像片之间的公共光线实现最佳交会，将整体第二区域的二维像片最佳地加入到像控点坐标系中，从而恢复地物间的空间位置关系，得到稀疏点云数据。

需要注意的是，空三匹配的目的在于得到二维像片的外方位元素，即校正每张二维像片的姿态数据，只能得到稀疏点云数据。一般的，可以采用尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)等算法来作为作为空三测量中的空三匹配技术。

步骤S43、采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据。

具体的，可以采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出与稀疏点云数据中各点云相互匹配出所有同名点；从二维像片中提取出特征点；依据特征点与所述同名点的位置关系，将特征点加入稀疏点云数据，得到密集点云数据。

需要注意的是，像片密集匹配算法的目的在于测区地形，可以得到密集点云数据。一般的，像片密集匹配算法可以采用半全局匹配(Semi-Global Matching，SGM)等算法。另外，采用像片密集匹配算法，可以是以灰度匹配的方式，从二维像片中提取出特征点。

图2D为本发明实施例二提供的密集点云数据的示意图，参照图2D，地物越复杂，建筑物越密集的地方，点密集程度越高；反之，则相对稀疏。

步骤S44、依据所述密集点云数据，构建三角网络模型。

本实施例中，可以根据地物复杂度对密集点云进行删减优化,降低数据冗余,并根据密集点云数据中各密集点云的三角关系，构建不同尺度下的三角网模型，即TIN模型。

步骤S45、将从所述二维像片中提取的纹理，映射到所述三角网络模型中，得到每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

本实施例中，图2E为本发明实施例二提供的白模的示意图，图2F为本发明实施例二提供的将纹理映射至白模的示意图，参照图2E和图2F，可以由TIN模型构成如图2E所示的白模，之后，可以使用自动建模软件从二维像片中提取TIN模型中每一三角形所对应的纹理，并自动将该纹理映射到白模上对应的三角形中，最终形成真实三维场景，即表示实景影像的分三维模型。

步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

本实施例中，对所有第二区域对应的分三维模型进行拼接，即可得到表示第一区域实景影像的总三维模型。该总三维模型可以实时生成管道周边地图，而且可以有效的作用于管道应急抢险、管道突发事件处理、管道施工开挖土方量计算监控、高后果区管理与识别、管道线路设计与选址及优化等需要快速构建目标区域环境地图场景。

进一步的，还可以利用Context Capture软件输出OSGB格式的总三维模型。

进一步的，还可以利用Geomagic、Meshmixer等软件进行总三维模型进行修饰，主要修改模型的悬浮物，置平路面，置平水面等。

进一步的，还可以将修饰完成的总三维模型重新导入自动建模软件，如ContextCapture中进行更新。

本实施例的技术方案，通过步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；进一步的，执行步骤S4，该步骤S4包括：步骤S41、对布设在所述第二区域内的像控点进行像控点测量，得到像控点坐标系；步骤S42、依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据；步骤S43、采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据；步骤S44、依据所述密集点云数据，构建三角网络模型；步骤S45、将从所述二维像片中提取的纹理，映射到所述三角网络模型中，得到每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；进一步的，执行步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型，解决因管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性的技术效果。

进一步的，依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据；进一步的，采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据，可以将空中三角测量中匹配得到的、初具三维形态的稀疏点云数据，作为像片密集匹配的基础数据，进一步的，加入特征点得到密集点云数据，一方面，在空三测量之后，增加像片密集匹配的步骤，可以避免直接使用稀疏点云数据，导致构建的三维模型精密程度不够的问题；另一方面，本技术方案，直接在像片密集匹配的步骤，将稀疏点云数据转换为密集点云数据，可以避免在空中三角测量时，为了匹配得到更多的同名连接点，以得到更为密集的稀疏点云数据，而耗费过多的算力。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种管道施工期实景影像的制作装置的结构示意图。

参照图3，该装置具体包括如下结构：第一区域确定模块310、第二区域确定模块320、像片获取模块330、分三维模型构建模块340和总三维模型构建模块350。

第一区域确定模块310，用于依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

第二区域确定模块320，用于以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

像片获取模块330，用于获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

分三维模型构建模块340，用于依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

总三维模型构建模块350，用于对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

本实施例的技术方案，步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型，解决因管道分布区域广、线程长的特点，无人机在进行倾斜航空摄像时，容易产生信号中断和每架次飞行时间短的问题，实现提高管道施工期监控施工情况的效率，保证无人机进行倾斜航空摄像时的稳定性的技术效果。

在上述技术方案的基础上，第一区域确定模块310，包括：

线路确定单元，用于确定管道在地图中形成的线路；

缓冲区确定单元，用于将以所述线路为中心线、在预设范围内的区域，确定为待拍摄二维像片的缓冲区；

标记单元，用于在地图中标记管道的桩号、站场、阀室以及高后果区的位置；

第一区域确定单元，用于在确定所述站场、阀室以及高后果区均在所述缓冲区的区域内时，将所述缓冲区确定为待拍摄二维像片的第一区域。

在上述技术方案的基础上，第二区域确定模块320，包括：

第二区域划分单元，用于以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域；

禁飞区域确定单元，用于当无法取得所述第二区域所在地区的飞行空域授权时，将所述第二区域设置为禁飞区域；

像片获取模块330，还包括：

补拍单元，用于采用地面站设备对所述禁飞区域进行补拍，得到归属于禁飞区域的二维像片，以及每张所述二维像片对应的姿态数据。

在上述技术方案的基础上，像片获取模块330，包括：

航线规划单元，用于依据预置的航线标准，在所述第二区域中规划航线；

摄影单元，用于控制所述无人机按照所述规划航线进行倾斜航空摄影，得到所述第二区域的二维像片、以及每张所述二维像片的姿态数据；

其中，所述航线标准至少包括：航摄覆盖范围、航高保持、航线弯曲度、最大飞行倾斜角和像片重叠度中的一项。

在上述技术方案的基础上，分三维模型构建模块340，包括：

像控点测量单元，用于对布设在所述第二区域内的像控点进行像控点测量，得到像控点坐标系；

空三角测量单元，用于依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据；

多视影像密集匹配单元，用于采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据；

三角网络模型构建单元，用于依据所述密集点云数据，构建三角网络模型；

纹理映射单元，用于将从所述二维像片中提取的纹理，映射到所述三角网络模型中，得到每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

在上述技术方案的基础上，像控点测量单元，包括：

参考坐标获取子单元，用于获取布设在所述第二区域内的像控点的参考三维坐标，所述参考三维坐标包括所述像控点的平面坐标和高程；

坐标系建立子单元，用于建立包括所述参考三维坐标的像控点坐标系。

在上述技术方案的基础上，多视影像密集匹配单元，包括：

同名点提取子单元，用于采用像片匹配算法，从所述二维像片中提取出与所述稀疏点云数据中各点云相互匹配出所有同名点；

特征点提取单元，用于从所述二维像片中提取出特征点；

密集点云数据确定单元，用于依据所述特征点与所述同名点的位置关系，将所述特征点加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种管道施工期实景影像的制作设备的结构示意图。如图4所示，该管道施工期实景影像的制作设备包括：处理器40、存储器41、输入装置42以及输出装置43。该管道施工期实景影像的制作设备中处理器40的数量可以是一个或者多个，图4中以一个处理器40为例。该管道施工期实景影像的制作设备中存储器41的数量可以是一个或者多个，图4中以一个存储器41为例。该管道施工期实景影像的制作设备的处理器40、存储器41、输入装置42以及输出装置43可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。该管道施工期实景影像的制作设备可以是电脑和服务器等。本实施例以管道施工期实景影像的制作设备为服务器进行详细说明，该服务器可以是独立服务器或集群服务器。

存储器41作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例所述的管道施工期实景影像的制作方法对应的程序指令/模块(例如，管道施工期实景影像的制作装置中的第一区域确定模块310、第二区域确定模块320、像片获取模块330、分三维模型构建模块340和总三维模型构建模块350)。存储器41可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器41可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器41可进一步包括相对于处理器40远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置42可用于接收输入的数字或者字符信息，以及产生与管道施工期实景影像的制作设备的观众用户设置以及功能控制有关的键信号输入，还可以是用于获取图像的摄像头以及获取音频数据的拾音设备。输出装置43可以包括扬声器等音频设备。需要说明的是，输入装置42和输出装置43的具体组成可以根据实际情况设定。

处理器40通过运行存储在存储器41中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的管道施工期实景影像的制作方法。

实施例五

本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种管道施工期实景影像的制作方法，包括：

步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的管道施工期实景影像的制作方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的管道施工期实景影像的制作方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明任意实施例所述的管道施工期实景影像的制作方法。

值得注意的是，上述管道施工期实景影像的制作装置中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“在一实施例中”、“在又一实施例中”、“示例性的”或“在具体的实施例中”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种管道施工期实景影像的制作方法，其特征在于，包括：

步骤S1、依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

步骤S2、以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

步骤S3、获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

步骤S4、依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

步骤S5、对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：

确定管道在地图中形成的线路；

将以所述线路为中心线、在预设范围内的区域，确定为待拍摄二维像片的缓冲区；

在地图中标记管道的桩号、站场、阀室以及高后果区的位置；

在确定所述站场、阀室以及高后果区均在所述缓冲区的区域内时，将所述缓冲区确定为待拍摄二维像片的第一区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：

以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域；

当无法取得所述第二区域所在地区的飞行空域授权时，将所述第二区域设置为禁飞区域；

所述步骤S3，还包括：

采用地面站设备对所述禁飞区域进行补拍，得到归属于禁飞区域的二维像片，以及每张所述二维像片对应的姿态数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：

依据预置的航线标准，在所述第二区域中规划航线；

控制所述无人机按照所述规划航线进行倾斜航空摄影，得到所述第二区域的二维像片、以及每张所述二维像片的姿态数据；

其中，所述航线标准至少包括：航摄覆盖范围、航高保持、航线弯曲度、最大飞行倾斜角和像片重叠度中的一项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：

步骤S41、对布设在所述第二区域内的像控点进行像控点测量，得到像控点坐标系；

步骤S42、依据每张所述二维像片的姿态数据，对每张二维像片进行空中三角测量，以将所述二维像片加入到所述像控点坐标系中，得到稀疏点云数据；

步骤S43、采用像片密集匹配算法，从二维像片中提取出特征点，并将所述特征点添加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据；

步骤S44、依据所述密集点云数据，构建三角网络模型；

步骤S45、将从所述二维像片中提取的纹理，映射到所述三角网络模型中，得到每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S41，包括：

获取布设在所述第二区域内的像控点的参考三维坐标，所述参考三维坐标包括所述像控点的平面坐标和高程；

建立包括所述参考三维坐标的像控点坐标系。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S43，包括：

采用像片匹配算法，从所述二维像片中提取出与所述稀疏点云数据中各点云相互匹配出所有同名点；

从所述二维像片中提取出特征点；

依据所述特征点与所述同名点的位置关系，将所述特征点加入所述稀疏点云数据，得到密集点云数据。

8.一种管道施工期实景影像的制作装置，其特征在于，包括：

第一区域确定模块，用于依据管道的分布，在地图中确定待拍摄二维像片的第一区域；

第二区域确定模块，用于以管道中桩号为划分界限，将所述第一区域划分为多个第二区域，所述第二区域为所述第一区域的子区域；

像片获取模块，用于获取无人机进行倾斜航空摄影得到的、归属于每个所述第二区域的二维像片，以及每张所述二维像片的姿态数据；

分三维模型构建模块，用于依据所述二维像片和所述姿态数据，为每个所述第二区域构建表示实景影像的分三维模型；

总三维模型构建模块，用于对所有所述分三维模型进行拼接，得到表示所述第一区域实景影像的总三维模型。

9.一种管道施工期实景影像的制作设备，其特征在于，包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的管道施工期实景影像的制作方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的管道施工期实景影像的制作方法。

Images