CN115496399B - 基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法及系统,其方法包括:建立无人机勘测机制;搭建勘测任务管理平台,配置任务管理逻辑;平台的图像分析模块配置为:基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据;对指定勘测点数据识别,判断是否满足预设的任务更新条件,如果是,则飞行任务管理模块响应;平台的飞行任务管理模块配置为:读取指定勘测点数据的识别结果,并记为任务更新因素;根据任务更新因素查找任务更新预案数据库,若有匹配项,则调取匹配的预案,并根据预案从勘测飞行路线数据库和无人机控制指令库调用对应的即时响应数据,发送至无人机。本申请具有帮助用户改善基坑勘测便捷性的效果。
Description
技术领域
本申请涉及智能勘测技术领域,尤其是涉及一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法及系统。
背景技术
基坑,作为各类建筑的基础开挖结构,其随工程占地面积而差异;规模(占地、深度)越大的基坑,其所面临的问题越多,诸如:沉降、水平位移、支护结构损坏等。
过往,对于基坑的各项参数勘测工作依赖于人工主动巡视测定得到,随着科技的进步,目前有利用物联网技术构建自动化的监测系统,节省了不少的人力。
然而,对于深基坑一类而言,深层土体位移、地下水位变化、边坡内应力变化虽然可以通过传感器检测,但是出于安全保险等原因,依旧保留有部分沉降/位移标杆等,使得依旧需要相关人员周期性人工巡视并做测定工作,这在规模越大,地形工程结构越复杂的基坑越不方便,因此本申请提出一种新的技术方案。
发明内容
为了改善基坑监测的便捷性,本申请提供一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法及系统。
第一方面,本申请提供一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,采用如下的技术方案:
一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,包括:
包括以下步骤:
步骤一、建立无人机勘测机制;
步骤二、搭建勘测任务管理平台,配置任务管理逻辑,并建立与勘测无人机和指定用户终端的数据交互;
其中,所述勘测任务管理平台包括:无人机图传数据管理模块、图像分析模块、飞行任务管理模块、勘测数据库、任务更新预案数据库、勘测飞行路线数据库及无人机控制指令库;
所述配置任务管理逻辑包括:
所述图像分析模块配置为:基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据;以及,
对指定勘测点数据识别,判断是否满足预设的任务更新条件,如果是,则飞行任务管理模块响应;
所述飞行任务管理模块配置为:读取指定勘测点数据的识别结果,并记为任务更新因素;以及,
根据任务更新因素查找任务更新预案数据库,若有匹配项,则调取匹配的预案,并根据预案从勘测飞行路线数据库和无人机控制指令库调用对应的即时响应数据,发送至无人机;若无匹配项,则发送任务更新因素至用户终端,并接收用户终端反馈的即时响应数据,发送至无人机。
可选的,所述指定勘测点,其满足:接收和获取用户终端的反馈数据;以及,
识别反馈数据是否有勘测点的规划数据,如果是,则识别规划数据明细,并记录为指定勘测点;其中,规划数据明细包括勘测点的识别码和相对飞行路线的位置参数;
所述基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据,其包括:
读取实时图像的位置信息,并比对勘测点的规划数据明细,判别无人机是否到达勘测点,如果是,则定义为指定勘测点数据。
可选的,所述对指定勘测点数据识别,其包括:
识别图像中的监测工具,并提取对应的特征区域图像;
将特征区域图像与预设的各参数指标图比较,得到监测数据。
可选的,所述对指定勘测点数据识别,其包括:
当在图像中识别到监测工具,计算特征区域图像的像素位置;
将当前的像素位置与第一次无人机勘测时的像素位置比较,得到像素差异数据。
可选的,所述对指定勘测点数据识别,其包括:
识别图像中除监测工具之外的其他异物;
基于监测工具的像素尺寸及预录入的监测工具真实尺寸计算对应图像采集时刻的图像-真实比例关系;
基于图像-真实比例关系及其他异物与监测工具的像素距离,计算其他异物与监测工具的实际预估距离。
可选的,所述判断是否满足预设的任务更新条件,其包括:
多指标判定;以及
多指标判定中任一判定为是,则为满足预设的任务更新条件;
其中,多指标判定包括:
判断监测数据是否达到风险阈值;
判断像素差异数据是否达到工具异常阈值;
判断其他异物是否为违规异物;
判断实际预估距离阈值是否达到隐患距离阈值。
可选的,所述配置任务管理逻辑,其还包括:当多指标判定中任一判定为是,则发送对应判定数据至用户终端。
第二方面,本申请提供一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配系统,采用如下的技术方案:
一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配系统,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种方法的任务管理逻辑的计算机程序。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:可以利用无人机代替人工实现对基坑勘测,改善相关工作的便捷性;同时,应用本方法后,无人机可以主动对各个监测工具的识别结果进行响应,以预设的预案更新,并重新分配无人机飞行任务和路线,帮助相关人员远程获取所需的基坑实时信息。
附图说明
图1是本申请的方法主流程示意图;
图2是本申请的平台的架构示意图。
具体实施方式
以下结合附图1-2对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法。
参照图1,基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法包括以下步骤:
步骤一、建立无人机勘测机制;
步骤二、搭建勘测任务管理平台,配置任务管理逻辑,并建立与勘测无人机和指定用户终端的数据交互。
上述步骤一,即相关单位、工作人员确定目标场所(基坑)采用无人机勘测代替人工,分配无人机、无人机管理员、无人机站点等,完成前置准备。
参照图2,关于步骤二中的勘测任务管理平台,其指的是:利用阿里云等资源搭建的在线云平台,不再赘述;勘测任务管理平台在本申请中至少包括:
1)、无人机图传数据管理模块;以选用的无人机为大疆无人机为例,该模块即通过大疆无人机的云台获取对应的图传数据;图传数据若非设定的抓拍图,而是视频,则以预设频率从视频抽取图像;
可以理解的是,对于大疆无人机的图传数据而言,其属性(导入电脑可见)除了尺寸、分辨率外,一般的还有GPS参数,即经纬度+高度参数;本申请后续所述图传数据的属性,至少为上述几项。
2)、图像分析模块,其用于对图传数据对应的图像进行分析,得到图像识别结果。
3)、飞行任务管理模块,其用于对各个无人机的飞行任务更新、分配及监管。
4)、勘测数据库,其一方面用于对图传数据做存储管理;另一方面,用于对勘测过程数据及其他工作人员的预录入数据做存储管理。
5)、任务更新预案数据库,其用于存储各项工作人员预设更新条件的任务预案。
6)、勘测飞行路线数据库,其用于工作人员预录入的飞行路线规划,且与任务更新预案数据库中的预案建立有一一对应关系。
7)、无人机控制指令库,其用于存储各项对无人机的控制指令集,如:悬停、返航、拍摄、前后左右移动等;指令用于供用户设计飞行任务时调用,并与各个预案建立对应关系。
关于步骤二中的配置任务管理逻辑,以下做具体解释:
1、图像分析模块配置为:
1-1)、基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据;
1-2)、对指定勘测点数据识别,判断是否满足预设的任务更新条件,如果是,则飞行任务管理模块响应。
需要注意的是,在本方法的一个实施例中,指定勘测点,其通过下述手段得到:接收和获取用户终端的反馈数据;以及,
识别反馈数据是否有勘测点的规划数据,如果是,则识别规划数据明细,并记录为指定勘测点;其中,规划数据明细包括勘测点的识别码和相对飞行路线的位置参数,如:A-11勘测点,位置为为左1路线30m处。
由此,上述指定勘测点数据及在途数据的划分,即:
读取对应的实时图像的属性(GPS),比对勘测点的规划数据明细,判别无人机是否到达勘测点,如果是(位置重合),则定义为指定勘测点数据。
在本方法的一个实施例中,本方法的1-2)中的对指定勘测点数据识别,其分为三部分:
1-2-1)、识别图像中的监测工具,并提取对应的特征区域图像;
将特征区域图像与预设的各参数指标图比较,得到监测数据。
可以理解的是,监测工具包括有标尺、测斜管、水位管、沉降磁环等,此为现有技术,不再赘述。对于监测工具的识别,包括对下述其他异物的识别,即常规的物品识别,参考手机自带的拍照物品识别功能;该项直接通过对接至预选的线上图像识别软件平台,如百度识图可实现识别功能。
上述提取对应的特征区域图像,即对图像识别过程的数据再利用,对识别出的工具做轮廓提取,得到轮廓区图像。
上述将特征区域图像与预设的各参数指标图比较,即图像比对,得到匹配的图;实际上,对于存在刻度、文字、数字的监测工具,可选择字符识别,得到监测数据;即,对图像中的刻度读数。
1-2-2)、当在图像中识别到监测工具,计算特征区域图像的像素位置(即,工具对应的图像相对原整体图像的位置);
将当前的像素位置与第一次无人机勘测时的像素位置比较,得到像素差异数据。
上述结果可以用作体现监测工具是否发生异动,如:异常倾斜、倾倒等。
1-2-3)、识别图像中除监测工具之外的其他异物;
基于监测工具的像素尺寸及预录入的监测工具真实尺寸计算对应图像采集时刻的图像-真实比例关系;
基于图像-真实比例关系及其他异物与监测工具的像素距离,计算其他异物与监测工具的实际预估距离。
图像-真实比例关系的计算:假设A工具像素尺寸为100Px*30Px,真实尺寸为100cm*30cm,则图像-真实比例关系为:1Px:1cm。需要注意的是:无人机拍摄以俯瞰拍摄为例,对于不同物体的真实高度,以上述比例关系来换算实际存在一定误差。
为此,在对无人机硬件更改的前提下,本方法可进一步的引入高差系数;如:无人机搭载距离探测器,探测与各个物体的高差,并与工具探测得到的高差做比较,比较值作为系数。
在上述三个指定勘测点数据识别的结果下,本方法的判断是否满足预设的任务更新条件,具体地:
多指标判定;以及
多指标判定中任一判定为是,则为满足预设的任务更新条件;
其中,多指标判定包括:
判断监测数据是否达到风险阈值(即,基坑的沉降、水平位移等达到预警值)
判断像素差异数据是否达到工具异常阈值(即,监测工具异常歪斜、倾倒);
判断其他异物是否为违规异物(即,有用户自定义的人或物出现在图像中);
判断实际预估距离阈值是否达到隐患距离阈值(即,有人或物过于靠近监测工具,可能导致监测异常)。
可以理解的是,对于上述判定为是时,均表明基坑可能存在问题,为此配置任务管理逻辑,其还包括:当多指标判定中任一判定为是,则发送对应判定数据至用户终端;由此,用户对于异常的监测点能够更为及时的察觉,以减少施工安全隐患。
在本申请的一个实施例中,在指定勘测点数据识别结果满足预设的任务更新条件时,由飞行任务管理模块响应;即开始更新、分配飞行任务。
飞行任务管理模块配置为:
读取指定勘测点数据的识别结果,并记为任务更新因素;以及,
根据任务更新因素查找任务更新预案数据库,若有匹配项,则调取匹配的预案,并根据预案从勘测飞行路线数据库和无人机控制指令库调用对应的即时响应数据,发送至无人机;若无匹配项,则发送任务更新因素至用户终端,并接收用户终端反馈的即时响应数据,发送至无人机。
对于预案,以像素差异数据达到工具异常阈值为例,具体地以水平位移观测杆倾倒为例;当出现该情况时,对应的预案为:
记录无人机的当前位置参数;
从勘测飞行路线数据库中调取涡卷飞行路线,且涡卷移动的起始点为当前位置,记为原点;
从无人机控制指令库调用无人机的摄像头向下拍摄指令、视频拍摄指令,并分配返航指令至涡卷运动的末时刻,返航点为原点;
当无人机返航原点,则回复执行原飞行任务。
上述预案可以使得无人机主动对异常倾倒的观测杆周边的实况进行采集,以帮助相关工作人员评估是基坑结构变化所导致的情况,还是人为原因所导致。
综上所述,本方法可以利用无人机代替人工实现对基坑勘测,改善相关工作的便捷性;同时,应用本方法后,无人机可以主动对各个监测工具的识别结果进行响应,以预设的预案更新,并重新分配无人机飞行任务和路线,帮助相关人员远程获取所需的基坑实时信息。
本申请实施例还公开一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配系统。
基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配系统,包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任务管理逻辑的计算机程序。
以上均为本申请的较佳实施例,并非依此限制本申请的保护范围,故:凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化,均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、建立无人机勘测机制;
步骤二、搭建勘测任务管理平台,配置任务管理逻辑,并建立与勘测无人机和指定用户终端的数据交互;
其中,所述勘测任务管理平台包括:无人机图传数据管理模块、图像分析模块、飞行任务管理模块、勘测数据库、任务更新预案数据库、勘测飞行路线数据库及无人机控制指令库;
所述配置任务管理逻辑包括:
所述图像分析模块配置为:基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据;以及,
对指定勘测点数据识别,判断是否满足预设的任务更新条件,如果是,则飞行任务管理模块响应;
所述飞行任务管理模块配置为:读取指定勘测点数据的识别结果,并记为任务更新因素;以及,
根据任务更新因素查找任务更新预案数据库,若有匹配项,则调取匹配的预案,并根据预案从勘测飞行路线数据库和无人机控制指令库调用对应的即时响应数据,发送至无人机;若无匹配项,则发送任务更新因素至用户终端,并接收用户终端反馈的即时响应数据,发送至无人机;
所述对指定勘测点数据识别,其包括:
识别图像中除监测工具之外的其他异物;
基于监测工具的像素尺寸及预录入的监测工具真实尺寸计算对应图像采集时刻的图像-真实比例关系;
基于图像-真实比例关系及其他异物与监测工具的像素距离,计算其他异物与监测工具的实际预估距离;
方法还包括引入高差系数,其包括:无人机搭载距离探测器,探测与各个物体的高差,并与监测工具探测得到的高差做比较,比较值作为系数;
预案包括:
记录无人机的当前位置参数;
从勘测飞行路线数据库中调取涡卷飞行路线,且涡卷移动的起始点为当前位置,记为原点;
从无人机控制指令库调用无人机的摄像头向下拍摄指令、视频拍摄指令,并分配返航指令至涡卷运动的末时刻,返航点为原点;
当无人机返航原点,则恢复执行原飞行任务。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,所述指定勘测点,其满足:接收和获取用户终端的反馈数据;以及,
识别反馈数据是否有勘测点的规划数据,如果是,则识别规划数据明细,并记录为指定勘测点;其中,规划数据明细包括勘测点的识别码和相对飞行路线的位置参数;
所述基于图传数据的属性将对应的图像分为指定勘测点数据及在途数据,其包括:
读取实时图像的位置信息,并比对勘测点的规划数据明细,判别无人机是否到达勘测点,如果是,则定义为指定勘测点数据。
3.根据权利要求2所述的基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,所述对指定勘测点数据识别,其包括:
识别图像中的监测工具,并提取对应的特征区域图像;
将特征区域图像与预设的各参数指标图比较,得到监测数据。
4.根据权利要求3所述的基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,所述对指定勘测点数据识别,其包括:
当在图像中识别到监测工具,计算特征区域图像的像素位置;
将当前的像素位置与第一次无人机勘测时的像素位置比较,得到像素差异数据。
5.根据权利要求4所述的基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,所述判断是否满足预设的任务更新条件,其包括:
多指标判定;以及
多指标判定中任一判定为是,则为满足预设的任务更新条件;
其中,多指标判定包括:
判断监测数据是否达到风险阈值;
判断像素差异数据是否达到工具异常阈值;
判断其他异物是否为违规异物;
判断实际预估距离阈值是否达到隐患距离阈值。
6.根据权利要求1所述的基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配方法,其特征在于,所述配置任务管理逻辑,其还包括:当多指标判定中任一判定为是,则发送对应判定数据至用户终端。
7.一种基于无人机的基坑勘测任务即时更新分配系统,其特征在于:包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种所述方法中的任务管理逻辑的计算机程序。
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