CN114707282A - 一种地下管线施工智能监测方法、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种地下管线施工智能监测方法、系统及介质，智能监测方法包括无人机高精度影像自动化监测以及地下管线三维数据自动识别与建模过程，所述无人机高精度影像自动化监测过程包括基于无人机的地下管线施工自动化高清影像跟踪采集与影像处理，所述地下管线三维数据自动识别与建模，包括管线影像智能识别、管线矢量提取与管线三维建模。该方法可应用于火力发电厂、化工厂等厂区场景的地下管线施工过程中管线三维数据的自动化监测，有效解决了目前厂区存在的因各类管线复杂交错、施工覆盖快导致难以获得地下管线施工至竣工期间精确三维数据的问题，全面优化了厂区地下管线施工期的三维精确跟踪测量方法。

Description

一种地下管线施工智能监测方法、系统及介质

技术领域

本发明属于人工智能技术应用领域，具体涉及一种地下管线施工智能监测方法。

背景技术

目前在火力发电厂、工厂等厂区基建施工期间，地下管线种类众多，包括供水、排水、污水、压力、燃气等，且施工期间存在大量交叉作业，管线难以做到全部按图施工，施工临时变更较多，与此同时因工期较紧，不少管线在竣工测量的情况下进行了表层覆盖，因此往往对于厂区的地下管线资料不能完全掌握，难以精准的绘制三维地下管线图，给今后电厂的地下管线运维工作带来不便。

随着无人机技术、人工智能技术的发展，无人机能够在人的操作指令下较为高效地完成测绘工作，正在逐渐代替传统人工测绘方式，并且有效降低测绘工作人力成本和安全风险，提升了工作效率。

然而，针对火力发电厂等厂区的地下管线施工测量采用常规的无人机航测技术，存在的问题包括：一是无人机需要根据施工进度定期开展航飞，需要多次进场操控无人机，并进行影像处理，工作频次较大，连续作业难度较大；二是现场管线密布，往往是边施工边覆盖，容易造成航测漏拍；三是管线数据量大，需要投入较多的人力对每期获得的影像数据进行人工识别，提取和绘制当期施工的管线矢量变化，易出现错误和缺漏；四是管线类别多，尚不能高效的实现对火力发电厂正在施工地下管线全要素、全覆盖的数据提取。

基于此，厂区管线施工期间，如何高效便捷地实现获取管线数据，对管线施工的进度和质量进行监管成为亟待需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种地下管线施工智能监测方法、系统及介质，可提高厂区基建施工期间，管线工程数据的获取效率，便于工程进度质量监测管理，以及后期管线的维护。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种地下管线施工智能监测方法，包括以下步骤：

S1：接收地下管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务，并发送给无人机，控制无人机执行区域影像采集作业任务；

S2：获取采集的影像，并对采集的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；

S3：根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对正射影像DOM中的管线进行智能识别；识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据；

S4：对所述管线平面矢量数据的范围内的数字表面模型DSM成果进行管顶高程数据的提取，获得管顶高程数据；

S5：获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模。

进一步的，所述方法还包括：

随着施工进程的推进，控制无人机根据需要执行多期影像采集任务，对应获取多期区域范围的DOM和DSM成果数据，对构建的三维模型进行更新，并对每次更新的内容进行记录。

进一步的，获取采集的影像的方法包括：通过与搭载在无人机上的数据读取设备连接，获取采集的影像；

所述数据读取设备包括高分辨率摄像头、激光雷达传感器、RFID读取器、红外传感器、深度传感器中的至少一种；所述采集的影像包括地面高分辨图像、高程数据信息。

进一步的，接收地下管线监测指令的方法包括：

由管理人员人工录入，录入的形式为手势信号、语音信号、触摸地图位置、输入描述信息中的一种或多种。

进一步的，接收地下管线监测指令的方法还包括：

根据施工信息，自动发出监测指令，控制无人机采集对应区域的图像数据；

所述施工信息包括施工进度和/或收到的预警信息。

进一步的，控制无人机执行区域影像采集作业任务的方法包括：

控制无人机在接收到监测指令后，对指令进行解析，按照目的任务序列，形成任务列表，按照设定规则进行无人机的路径规划，控制无人机根据规划的路径执行影像采集任务。

所述设定规则包括由近及远或由中心到边缘。

进一步的，控制无人机执行区域影像采集作业任务的方法还包括：

在监测过程中，无人机对地面施工人员和/或设备进行监控，当数量超过预设阈值时，针对该区域进行重点记录，以采集多角度的影像信息。

进一步的，控制无人机执行区域影像采集作业任务的方法还包括：

在获取图像信息后，控制无人机对地面的管线、节点和连接设备进行识别，巡线监测，获取管线和连接设备的属性信息，并对走线角度和高度进行测定，当存在异常时进行预警。

进一步的，所述方法还包括：

根据获取的监测数据，对比施工数据，对施工进度进行评估预测，并给出施工进度建议。

第二方面，本发明提供了一种地下管线施工智能监测系统，其特征在于，该系统包括：智能监测平台和无人机；

所述智能监测平台包括：

指示模块：用于接收管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务；

数据接收模块：接收无人机回传的影像数据；

影像分析模块：对接收的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；

影像识别模块：根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对正射影像DOM中的管线进行智能识别，识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据，对所述管线平面矢量数据的范围内的数字表面模型DSM成果进行管顶高程数据的提取，获得管顶高程数据；

模型构建模块：获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模；

所述无人机用于接收并执行区域影像采集作业任务，采集影响并将采集的影像回传到所述智能监测平台。

第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该介质存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时，控制电子设备和无人机执行如第一方面所述方法的步骤。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

1、本发明的地下管线施工智能监测方法可应用于火力发电厂、化工厂等厂区场景的地下管线施工过程中管线三维数据的自动化监测，有效解决了目前厂区存在的因各类管线复杂交错、施工覆盖快导致难以获得地下管线施工至竣工期间精确三维数据的问题，全面优化了厂区地下管线施工期的三维精确跟踪测量方法；

2、本发明在获取图像时进行实时处理，当图像中对象超过阈值时，及时调整图像采集策略，能够提高管线施工数据记录的及时性、全面性，实现管线施工数据全要素、全覆盖的数据提取，高效的实现数据分析处理，从而准确方便直观地为施工管理人员及运维人员提供管线相关数据，克服连续作业的问题，同时解决现场管线密布，往往是边施工边覆盖，容易造成航测漏拍和管线类别多的问题。

3、本发明采用多种数据采集设备，有效提交数据获取的途径与频次，提高信息识别效果。

附图说明

图1是以火力发电厂的厂区地下管线施工智能监测过程为例的方法执行流程图。

图2为地下管线施工过程中通过无人机采集数据信息的示意图。

图3是一种地下管线施工智能监测系统的系统框架图的一个示例。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例一：

为了提高管线施工数据记录的及时性、全面性，实现管线施工数据全要素、全覆盖的数据提取，高效的实现数据分析处理，从而准确方便直观地为施工管理人员及运维人员提供管线相关数据，本实施例提出了一种基于无人机系统实现的地下管线施工智能监测方法，实现边施工、边记录、边建模、边更新的智能监测模式，大大地提高了数据处理效率。

在图1中，以火力发电厂的地下管线施工为例，展示了管线施工智能监测方法的大致框架。本实施例的一种地下管线施工智能监测方法，包括以下步骤：

S1：接收地下管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务，无人机执行该作业任务。

具体地，管理人员可以向监测平台中输入指挥命令，命令的形式多样，输入的可以是一段代表需求的文字，由平台从中提取关键标识，也可以直接输入关键词。管理人员还可以输入语音命令，经语音识别后前往指定区域执行任务。

当前端显示屏中显示区域地图信息时，用户可以触摸的形式指定点位、划定一定范围、划出线条等，使得无人机前往指定区域范围获取管线数据。

可选地，管理人员还可以通过手持终端与无人机进行数据交互，通过终端直接下达指令，或经由智能监测平台转发指令。

获取到指令后，对指令进行解析，获取指令所包含的地理位置信息，和/或所要执行的操作，形成任务序列，根据解析所得的任务信息前往目的地点执行任务。

无人机携带GPS定位装置，在飞行过程中能够实时定位，并明确厂区的范围边界。为了提高测绘精度，在无人机执行任务前，可以对无人机进行3D标定。以厂区中心点为坐标原点构建坐标系，在厂区边角点、中心点以及中心点和边角点连线的中点放置标定标识，标识可以为设定大小棋盘格、方块、圆形；从地面开始，到无人机的飞行高度的视野能够覆盖整个厂区范围，或者到达指定高度，例如20/30/50/70/100米，将高度进行多级划分，无人机在以厂区范围为边界的3D空间中，按照多个划分高度飞行巡航，获取包括标定标识的图像，记录与标定标识的角度信息。

对获取的标识图像进行处理分析，获取图像中标识图形的大小信息，利用飞行高度信息、飞行坐标、无人机相对标识的角度信息，进行拟合运算，根据运算结果对无人机进行标定，以此便于后续获得无人机图像中的物体对象的尺寸信息。

优选地，当指令中包含多个目的区域或是大面积区域范围时，单次单方向飞行可能无法完成测定，为了提高数据获取效率，可对无人机的飞行路径进行规划。

对厂区范围进行粒度原子划分，相互邻接粒度原子布满整个厂区，无人机按照粒度原子进行位置移动，每移动一步需要消耗一定的能量。当存在一个目标区域时，直接以直线路径前往目标粒度原子位置。当存在单个大范围的目标区域时，可以工字型或回字型的路径进行移动扫描。当存在多个分散的目标区域时，确定各目标区域所在的目标粒度原子位置，对各目标粒度原子进行两两连线，对连线进行编号，以尽可能的减少重复扫描为原则，例如每个目标粒度原子仅扫描一次，确定多条能覆盖目标粒度原子的路径，累加各路径所途经的各连线所消耗的能量值，以消耗能量值最小为原则确定出目标路径，并显示出规划的路线，按照路线进行巡航测定。

可选地，对无人机执行任务所要消耗的电量进行评估，当无法满足电量需求时，记录断点，返航充电后回归断点重新测定。

可选地，无人机搭载多种数据读取设备，包括高分辨率摄像头、激光雷达传感器、RFID读取器、红外传感器、深度传感器中的至少一种，以获取地面包括高分辨图像、高程数据等在内的多种信息。图2展示了地下管线施工过程中，通过无人机搭载的多种传感器采集数据信息的一个示例。

优选地，为了方便实现无人机的操控，可预先存储手势与无人机执行操作的映射关系，无人机搭载的摄像头可获取地面人员的手势信息，并根据手势信息执行对应的指令，例如画圈操作指定无人机悬停，甩臂指示前进/后退。

无人机还可以进行人脸或声纹识别，只有特定人员才可以实现操控干预。

S2：对采集的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；

无人机将采集的数据信息实时回传，或返回后再进行数据读取。对获取的数据信息进行分析处理，提取影像信息，识别存在重叠的影像，根据重叠的像素位置确定各影像相对厂区范围的位置，对各影像进行拼接，获得覆盖整个厂区的高分辨影像信息。

对影像的像元进行微分校正，然后进行影像的镶嵌。根据预设的测绘区域范围，对图像进行裁剪，形成带有特征和地图精度的数字正射影像集DOM，标注比例尺信息，并提取对应的包含地物高程信息在内的数字表面模型DSM，将获得的数据信息与高分辨彩色影像映射存储。

S3：根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对DOM中的管线进行智能识别；识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据。

在管线施工过程中，涉及的物件主要包括管道及连接附件，如三通/四通/五通，弯头、变径、封头等。管道根据用途的不同，颜色、材质和管径也会存在差别。预先获取各种用途的管道和附件的尺寸、形状、颜色等特征信息，训练基于卷积神经网络的识别模型。将DOM影像数据输入训练的模型，识别获取其中的管道、附件的位置，根据无人机的标定信息，确定管道的起止位置，并计算管道的、附件的相关尺寸数据。将识别获取的结果转换为二维的矢量数据。

S4：对矢量数据范围内的DSM进行管顶高程数据的提取。

对矢量数据中的管顶和附件的高程数据进行标记，确定管线的埋深数据，从而获得管线的包括用途、位置、尺寸、高程数据在内的全量信息。

S5：获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模。

厂区管线在施工前，设计了施工图纸，对图纸进行识别，确定各管线的位置和方位信息。将图纸与管线平面矢量数据进行对齐，然后将获得的管线平面矢量数据和高程数据信息与图纸设计数据进行整合，得到代表管线施工当前状态的三维管线模型，进行前端显示。构建的模型可以根据需要进行缩放和多角度旋转，选定目标位置可以清晰看到管线施工的包括材质、用途、尺寸、埋深等在内的相关属性信息。

可选地，还可以根据施工进度对管线状态进行标记，例如仓库到装备间的给水管道铺设完成后，在旁边添加绿色标记，以表示管线处于导通状态。返工、维修、待定等位置类型可以不同的颜色进行显示。

铺设管线的数据随着施工进程的推进不断更新。为了及时获取管线施工数据，无人机根据需要执行多期影像采集任务，例如每隔2/4/6/8小时进行巡检，也可以根据用户的操作指令进行采集。对应的获取多期区域范围的DOM和DSM成果数据，对构建的三维模型进行更新，并对每次更新的内容和时间进行记录，保存多个版本信息，以便于对施工进程进行查询追溯。

智能平台还可以对施工人员和设备进行管理，对人员和设备各时段的工作效能进行统计，结合管线数据的更新情况，对施工进度进行合理预测，可以给出施工建议。智能平台对走线角度和高度等管线施工数据进行审核，并与预先存储的设计数据，以及管线施工的行业规范信息进行对比，并给出评价信息。当存在异常时，及时控制无人机进行预警，同时可以向相关人员的手持终端进行反馈。

智能监测平台也可以根据施工信息，例如施工进度，或者收到的预警信息等，自动发出监测指令，使得无人机采集对应区域的图像数据。

在监测过程中，无人机对地面施工人员和/或设备进行监控，当数量超过预设阈值时，针对该区域进行重点记录，以采集多角度的影像信息。当存在较多施工人员和/或设备聚集时，通常表示施工位置属于管线布置的重要节点，无人机获取施工现场影像，当进行识别后获知数量超过设定数量时，对该区域进行重点监测，可以降低飞行高度获取正面、侧面、顶面等多视角影像。同时无人机也可以为平台远端人员和手持终端人员提供现场监视功能，实时观看回传画面，并可以发出语音指令。

为了便于及时掌握施工数据信息，施工人员、施工机械设备以及管道、连接附件等设备可以设置RFID标签。施工人员的RFID标签记录人员的工种、姓名等个人信息，机械设备的RFID记录设备的类型、厂家、维护记录等，管道以及连接附件的RFID标签记录物件的材质、颜色、尺寸、用途、安装位置信息。管理人员和无人机设置RFID读取器，可以通过扫描RFID标签获取设置标签对象的信息，记录详细的施工日志，并可将这些信息更新到管线模型中。

相关人员的手持终端可以是智能手机、iPad、膝上型电脑，也可以是定制的与平台进行对接的指定设备。

无人机可用于高效地记录地理区域范围的点云数据、高程信息以及高分辨率图像信息，并能够将记录的信息回传到后台系统进行数据分析，且能够无视地形，

相较于传统的人工操作方式，工作效率、采集的数据精度、安全性等方面大大提高。

为了提高管线施工数据记录的及时性、全面性，实现管线施工数据全要素、全覆盖的数据提取，高效的实现数据分析处理，从而准确方便直观地为施工管理人员及运维人员提供管线相关数据，本实施例提出了一种基于无人机系统实现的地下管线施工智能监测方法、系统及计算机可读存储介质，实现边施工、边记录、边建模、边更新的智能监测模式，大大地提高了数据处理效率。

通过无人机代替人工实现测绘数据的获取，根据搭载设备的类型，实现高分辨率图像信息、数字高程信息以及红外信息的获取，在飞行过程中能够进行精准自主定位，并能够根据执行的任务列表，实现飞行路径的规划，以便于以较低的代价快速高效地获取多方位的数据信息。同时，在飞行过程中，能够接受管理人员的指令，还可以根据地面施工数据进行分析，对原有的工作计划进行调整，以实现施工过程数据的全方位智能监测。

管线施工智能监测方法能够应用于多种使用场景，例如火力发电厂的地下管线施工、化工厂区管线布置的数据测定、市政工程给排水管道施工数据获取等等。引入外部技术手段，提高施工过程的自动化和智能化水平。实现高精度地下管线三维数据的智能提取与建模，发挥数字资产价值，为后续电厂运维和改扩建工作节省大量地下管线探测工作及成本。

实施例二：

本实施例提供一种用于执行实施例一所述的监测方法相对应的地下管线施工智能监测系统，图3展示出了该系统结构的一个示例，该系统包括：智能监测平台和无人机。智能监测平台包括服务器、前端显示器，并可以与管理人员的手持终端以及无人机进行通信。

在具体实现时，智能监测平台可以包括：指示模块：用于发出管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务；数据接收模块：接收无人机回传的影像数据；影像分析模块：对接收的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；影像识别模块：根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对DOM中的管线进行智能识别，识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据，对矢量数据范围内的DSM进行管顶高程数据的提取；模型构建模块：获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模。

无人机包括无人机系统，无人机系统作为平台与无人机交互的媒介，用于指示无人机执行作业任务，将采集的影像回传到智能监测平台。无人机可以是一台，也可以是多台协同工作，系统可以采用总成式系统也可以是分布式系统。

上述模块的布置不限于以上记载的方式，可以是一个整体，也可以根据功能需要分为多个模块。

实施例三：

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种地下管线施工智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收地下管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务，并发送给无人机，控制无人机执行区域影像采集作业任务；

获取采集的影像，并对采集的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；

根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对正射影像DOM中的管线进行智能识别；识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据；

对所述管线平面矢量数据的范围内的数字表面模型DSM成果进行管顶高程数据的提取，获得管顶高程数据；

获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模。

2.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

随着施工进程的推进，控制无人机根据需要执行多期影像采集任务，对应获取多期区域范围的DOM和DSM成果数据，对构建的三维模型进行更新，并对每次更新的内容进行记录。

3.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，获取采集的影像的方法包括：通过与搭载在无人机上的数据读取设备连接，获取采集的影像；

所述数据读取设备包括高分辨率摄像头、激光雷达传感器、RFID读取器、红外传感器、深度传感器中的至少一种；所述采集的影像包括地面高分辨图像、高程数据信息。

4.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，接收地下管线监测指令的方法包括：

由管理人员人工录入，录入的形式为手势信号、语音信号、触摸地图位置、输入描述信息中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，接收地下管线监测指令的方法还包括：

根据施工信息，自动发出监测指令，控制无人机采集对应区域的图像数据；

所述施工信息包括施工进度和/或收到的预警信息。

6.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，控制无人机执行区域影像采集作业任务的方法包括：

控制无人机在接收到监测指令后，对指令进行解析，按照目的任务序列，形成任务列表，按照设定规则进行无人机的路径规划，控制无人机根据规划的路径执行影像采集任务；

所述设定规则包括由近及远或由中心到边缘。

7.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，控制无人机执行区域影像采集作业任务的方法还包括：

在监测过程中，无人机对地面施工人员和/或设备进行监控，当数量超过预设阈值时，针对该区域进行重点记录，以采集多角度的影像信息；

在获取图像信息后，控制无人机对地面的管线、节点和连接设备进行识别，巡线监测，获取管线和连接设备的属性信息，并对走线角度和高度进行测定，当存在异常时进行预警。

8.根据权利要求1所述的地下管线施工智能监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据获取的监测数据，对比施工数据，对施工进度进行评估预测，并给出施工进度建议。

9.一种地下管线施工智能监测系统，其特征在于，该系统包括：智能监测平台和无人机；

所述智能监测平台包括：

指示模块：用于接收管线监测指令，根据指令形成区域影像采集作业任务；

数据接收模块：接收无人机回传的影像数据；

影像分析模块：对接收的影像进行分析处理，形成正射影像DOM和数字表面模型DSM成果；

影像识别模块：根据获取的影像分析成果，采用影像识别技术，对正射影像DOM中的管线进行智能识别，识别完成后将识别的影像自动转换为管线平面矢量数据，对所述管线平面矢量数据的范围内的数字表面模型DSM成果进行管顶高程数据的提取，获得管顶高程数据；

模型构建模块：获取厂区管线设计数据，整合管线平面矢量数据和管顶高程数据，实现厂区管线施工状况的三维建模；

所述无人机用于接收并执行区域影像采集作业任务，采集影响并将采集的影像回传到所述智能监测平台。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该介质存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时，控制电子设备和无人机执行如第一方面所述方法的步骤。

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