CN116817799B - 用于超高层建筑物的垂直度测量系统 - Google Patents
用于超高层建筑物的垂直度测量系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及建筑测量技术领域,具体涉及用于超高层建筑物的垂直度测量系统,该系统通过图像获取模块获取多张预留孔图像;通过图像处理模块获取预留孔图像的霍夫空间图像,提取霍夫空间图像中的曲线交点,并基于曲线交点的像素值筛选出高亮点,并记录高亮点的坐标;通过偏移量评估模块基于高亮点的坐标将所有高亮点区分为未偏转的第一高亮点和偏转的第二高亮点,对第一高亮点和第二高亮点分别进行偏移量的评估;通过垂直度获取模块根据偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度。本发明能够准确快速地得到待测量建筑物的垂直度,提高垂直度的检测效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及建筑测量技术领域,具体涉及一种用于超高层建筑物的垂直度测量系统。
背景技术
随着社会经济的发展,工业及建筑技术的日趋增强,超高层建筑越来越多,对于超高层建筑物,其垂直度无疑是一个必须精确校准的参数,垂直度不仅影响一个超高层建筑的抗风、抗震能力,还是超高层建筑施工质量的重要保障。
现阶段对于超高层建筑物的垂直度测量多采用内控法,即通过吊锤放线的方式或利用激光垂准仪于建筑物内部预留孔处测量垂直度,其中外墙吊锤的使用对环境风力有较高要求,而激光垂准仪价格昂贵,需要在地面标志投影点,操作繁琐,操作不当时容易出现测量误差。现有技术中可通过图像处理方法分析待测建筑物的轮廓信息,进而确定垂直度,但是对于超高层建筑物而言,其形状不统一,并且不同焦距和视野下建筑物轮廓会出现变形和扭曲,若直接根据单个焦距下的图像分析结果确定建筑物的垂直度,会导致测量结果不准确,存在较大误差。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种用于超高层建筑物的垂直度测量系统,该系统包括以下模块:
图像获取模块,用于通过调整相机焦距获取待测量建筑物的多张预留孔图像,每张预留孔图像对应一个焦距;
图像处理模块,用于以图像中心点作为坐标原点,对所述预留孔图像进行霍夫变换得到霍夫空间图像,提取霍夫空间图像中的曲线交点,并基于曲线交点的像素值筛选出高亮点,并记录高亮点的坐标;
偏移量评估模块,用于基于高亮点的坐标将所有高亮点区分为未偏转的第一高亮点和偏转的第二高亮点,对第一高亮点和第二高亮点分别进行偏移量的评估;
垂直度获取模块,用于根据所述偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度;
所述偏移量评估模块包括:
第一偏移量获取模块,用于根据预留孔的边长获取预留孔的标准角度,任意选取一个第一高亮点,确定该第一高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的所有第一高亮点的像素值、平均横坐标以及所述标准角度获取对应预留孔的第一偏移量;
第二偏移量获取模块,用于任意选取一个象限,确定选取的象限中每个第二高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的第二高亮点的纵坐标与所述标准角度的大小关系获取对应预留孔的偏转角度和第二偏移量;
所述偏移量评估模块的评估结果包括所述偏转角度、所述第一偏移量和所述第二偏移量。
进一步的,所述图像获取模块还包括:
焦距调节单元,用于首先采用最小焦距采集预留孔图像,然后线性调节焦距,得到每次调节后的焦距下的预留孔图像;
编号单元,用于依据采集的预留孔图像以及对应的焦距将所有预留孔进行编号。
进一步的,所述编号单元包括:
编号获取单元,将最小焦距下的预留孔图像记为第一图像,将一次调整焦距后的预留孔图像记为第二图像,选取第一图像中第一层预留孔的任意一条边作为参照边,计算第一图像和第二图像中参照边的长度差与对应的焦距差的比值作为标准关系;将第一层预留孔赋予编号为1,并按照顺序为第一图像中其他预留孔赋予编号,基于所述标准关系获取第二图像中已编号的预留孔,并根据已编号的预留孔的编号将第二图像中剩余预留孔按照顺序赋予编号,直至将所有预留孔图像中的预留孔编号完毕。
进一步的,所述图像处理模块包括:
高亮点筛选单元,用于利用大津法获取最佳阈值,像素值大于最佳阈值的曲线交点即为所述高亮点。
进一步的,所述偏移量评估模块包括:
高亮点区分模块,用于将纵坐标为0°的高亮点以及纵坐标为90°的整数倍的高亮点作为所述第一高亮点,其余高亮点作为所述第二高亮点。
进一步的,所述第一偏移量获取模块包括:
标准角度获取单元,用于计算第一层预留孔的两条相邻边的长度比值,以该长度比值的反正切函数结果作为所述标准角度。
进一步的,所述第一偏移量获取模块还包括:
第一偏移量获取单元,用于对于任意一层预留孔,获取对应的所有第一高亮点的平均像素值,以及像素值的最大值,计算平均像素值和最大值的平均值作为对应预留孔的估计边长;以预留孔对应的平均横坐标与所述标准角度的正切值的乘积作为实际边长;估计边长和实际边长的差值即为所述第一偏移量。
进一步的,所述第二偏移量获取模块包括:
偏转角度获取单元,用于当预留孔对应的第二高亮点的纵坐标小于等于所述标准角度时,所述第二高亮点的纵坐标即为对应预留孔的偏转角度;当所述第二高亮点的纵坐标大于所述标准角度时,90°减去所述第二高亮点的纵坐标的差值为对应预留孔的偏转角度。
进一步的,所述第二偏移量获取模块还包括:
第二偏移量获取单元,用于获取不同情况下的第二偏移量:
当第k层预留孔对应的第二高亮点的纵坐标小于等于标准角度/>时,第二偏移量/>为:
其中,表示第k层预留孔对应的第二高亮点的横坐标的平均值,/>表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标的平均值;
当第k层预留孔对应的第二高亮点的纵坐标大于标准角度/>时,第二偏移量为:
其中,表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标值的平均值。
进一步的,从最小焦距开始,按照线性调节方法调节相机焦距。
本发明实施例至少具有如下有益效果:
1、通过将预留孔进行霍夫变换,检测到孔洞边缘对应的高亮点,将高亮点分为没有偏转的轴高亮点和存在偏转角度的象限高亮点,获取轴高亮点的第一偏移量,获取象限高亮点的偏转角度和第二偏移量,对于同一层孔洞边缘,根据第一偏移量、第二偏移量和偏转角度评估该层的垂直度参数,然后计算整栋待测量建筑物的垂直度,能够利用计算机通过图像处理准确快速地得到待测量建筑物的垂直度,对操作环境没有要求,操作简便,检测效率和准确率较高。
2、通过区分轴高亮点和象限高亮点,将存在偏转角度的预留孔和不存在偏转的预留孔区分出来分别检测,得到的检测结果更加准确。
附图说明
图1为本发明一个实施例的系统框图。
具体实施方式
实施例1,一种用于超高层建筑物的垂直度测量系统,请参阅图1的系统框图,该系统包括以下模块:
图像获取模块100、图像处理模块200、偏移量评估模块300以及垂直度获取模块400。
图像获取模块100,用于通过调整相机焦距获取待测量建筑物的多张预留孔图像,每张预留孔图像对应一个焦距。
图像获取模块100包括焦距调节单元和编号单元。
焦距调节单元用于首先采用最小焦距采集预留孔图像,然后线性调节焦距,得到每次调节后的焦距下的预留孔图像。
首先利用三脚架固定相机置于最底层预留孔洞下方,并确保成像面绝对水平,同时需要确保最底层预留孔的几何中心与图像中心为一点或保证在偏差允许范围内。
相机布置完成后,在最小焦距时采集预留孔图像,此时的预留孔图像能够完整拍下第一层预留孔的轮廓,预留孔一般为矩形或者正方形,正方形所有边长都相等,矩形所有的特性,正方形都符合,因此本发明实施例以矩形为例,记录最小焦距/>下采集的预留孔图像中的短边长度为/>。
调节焦距到,同样确保能完整拍下第一层预留孔的整个边缘轮廓,此时第一层预留孔在图像中的短边长度为/>。
根据焦距和/>之间的关系,对焦距进行线性调节,即/>,直至清晰拍摄到待测量建筑物的最顶层预留孔图像。
其中清晰拍摄的依据为:设定阈值,当预留孔图像中最顶层预留孔的短边长度大于等于阈值时,该图像为清晰拍摄的图像。阈值具体的设定根据实际拍摄情况而定。
现实情况下各层的预留孔是同等尺寸的,但在图像中由于透视成像原理,表现为同心缩放的形式,同时随着缩放间距不断减小,预留孔距离相机越来越远,该预留孔在图像中的面积也越来越小,且与其他预留孔距离越来越近。此时,单位像素表征的现实长度越来越大,相应的,也会导致误差增大,因此,本发明实施例在采集到一定楼层的预留孔洞图像后,对相机焦距进行调控,使相机能够得到更上层预留孔洞的较大较为清晰的图像,即对各楼层预留孔洞进行分段判断,并在最终对数据进行整体叠加来得到建筑整体的垂直度。
编号单元用于依据采集的预留孔图像以及对应的焦距将所有预留孔进行编号。
编号获取单元,将最小焦距下的预留孔图像记为第一图像,将一次调整焦距后的预留孔图像记为第二图像,选取第一图像中第一层预留孔的任意一条边作为参照边,计算第一图像和第二图像中参照边的长度差与对应的焦距差的比值作为标准关系;将第一层预留孔赋予编号为1,并按照顺序为第一图像中其他预留孔赋予编号,基于标准关系获取第二图像中已编号的预留孔,并根据已编号的预留孔的编号将第二图像中剩余预留孔按照顺序赋予编号,直至将所有预留孔图像中的预留孔编号完毕。
作为一个示例,在本发明实施例中以预留孔图像中右侧短边作为参照边,标准关系,当两张预留孔图像中存在两条符合标准关系的参照边时,这两条参照边所属的预留孔为同一预留孔,从第一图像中的第一层预留孔开始编号为1,按照顺序对第一图像中的预留孔继续编号,通过标准关系判定第二图像中哪些预留孔为已编号的预留孔,并按照顺序继续对第二图像中的预留孔编号,依据第二图像中的已编号预留孔继续对下一焦距下的预留孔编号,直至编号至最顶层预留孔。
图像处理模块200,用于以图像中心点作为坐标原点,对预留孔图像进行霍夫变换得到霍夫空间图像,提取霍夫空间图像中的曲线交点,并基于曲线交点的像素值筛选出高亮点,并记录高亮点的坐标。
图像处理模块200包括霍夫变换单元和高亮点筛选单元。
霍夫变换单元用于以图像中心点作为坐标原点,对预留孔图像进行霍夫变换得到霍夫空间图像。
对于每张预留孔图像,均进行极坐标霍夫变换,得到霍夫空间图像,预留孔图像中的每个像素点在霍夫空间图像中都是一条正弦曲线,两条曲线的交点即为对应像素点所形成的一条直线,每条预留孔边缘都由多个像素点组成,因此每条预留孔边缘在霍夫空间图像内对应着许多条曲线的交点,穿过曲线交点的曲线越多,该曲线交点在霍夫空间图像中的像素值越大。
高亮点筛选单元,用于利用大津法获取最佳阈值,像素值大于最佳阈值的曲线交点即为高亮点。
为了在霍夫空间图像中筛选出代表预留孔边缘的点,通过大津法获取最佳阈值,以像素值大于最佳阈值的曲线交点作为高亮点,代表了预留孔边缘。
通过阈值分割将表征预留孔边缘的高亮点筛选出来,去除了背景以及噪声。
由于对每张预留孔图像进行的是极坐标霍夫变换,因此每个高亮点的坐标为极坐标,记为,横坐标r为图像中心点到高亮点所对应的预留孔边缘的距离,纵坐标/>为图像中心点到高亮点所对应的预留孔边缘的直线与水平线之间的角度。
偏移量评估模块300,用于基于高亮点的坐标将所有高亮点区分为未偏转的第一高亮点和偏转的第二高亮点,对第一高亮点和第二高亮点分别进行偏移量的评估。
偏移量评估模块300包括高亮点区分模块、第一偏移量获取模块和第二偏移量获取模块。
高亮点区分模块用于将纵坐标为0°的高亮点以及纵坐标为90°的整数倍的高亮点作为第一高亮点,其余高亮点作为第二高亮点。
高亮点的纵坐标为图像中心点到高亮点所对应的预留孔边缘的直线与水平线之间的角度,纵坐标为0°的高亮点以及纵坐标为90°的整数倍的高亮点对应的预留孔边缘与预留孔图像的图像坐标轴水平或者垂直,说明对应预留孔未发生偏转。
其余的高亮点对应的预留孔边缘与预留孔图像的图像坐标轴不存在水平或者垂直的关系,说明对应预留孔发生了偏转。
未发生偏转的预留孔有可能未发生偏移或者发生的偏移在偏移允许的范围内,说明相应的楼层垂直度没有问题;未发生偏转的预留孔也有可能发生了允许的范围之外的偏移,说明相应的楼层垂直度不合格;发生了偏转的预留孔,无论是否发生了偏移,对应楼层的垂直度都是不合格的。
第一偏移量获取模块,用于根据预留孔的边长获取预留孔的标准角度,任意选取一个第一高亮点,确定该第一高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的所有第一高亮点的像素值、平均横坐标以及标准角度获取对应预留孔的第一偏移量。
第一偏移量获取模块包括标准角度获取单元和第一偏移量获取单元。
标准角度获取单元,用于计算第一层预留孔的两条相邻边的长度比值,以该长度比值的反正切函数结果作为标准角度。
在本发明实施例中采用焦距下采集的第二图像中的第一层预留孔计算标准角度,短边长度为/>,获取长边长度/>,然后得到标准角度/>。
需要说明的是,对于正方形预留孔来说,标准角度为45°,本发明实施例中的矩形的标准角度根据实际计算情况确定。
第一偏移量获取单元,用于对于任意一层预留孔,获取对应的所有第一高亮点的平均像素值,以及像素值的最大值,计算平均像素值和最大值的平均值作为对应预留孔的估计边长;以预留孔对应的平均横坐标与标准角度的正切值的乘积作为实际边长;估计边长和实际边长的差值即为第一偏移量。
纵坐标为0°的高亮点以及纵坐标为90°的整数倍的高亮点对应的预留孔边缘即为预留孔轮廓的长边和短边,选取任意一条边作为示例进行第一偏移量的计算即可,本发明实施例选取纵坐标为0°的第一高亮点进行分析,纵坐标为0°的第一高亮点对应的为各层预留孔的右侧短边,即参照边。
预留孔边缘是有宽度的,即同一条预留孔边缘,可能对应了不止一个第一高亮点,确定选取的第一高亮点所属的预留孔:
在一个实施例中,对纵坐标为0°的第一高亮点根据对应的横坐标值进行聚类,利用K—means聚类算法对这些第一高亮点进行聚类,则对应/>值相近的第一高亮点归为一类,每个类别代表了一条预留孔边缘。
属于同一预留孔边缘的第一高亮点的横坐标都比较接近,相差较小,因此通过聚类获取属于同一预留孔边缘的第一高亮点。
在另一实施例中,通过获取每条预留孔边缘与中心点之间的长度,并设置一个在该长度上下浮动的长度区间,横坐标属于该长度区间的第一高亮点即属于该预留孔边缘。
获取属于同一预留孔的第一高亮点的横坐标均值,以第k层预留孔为例,获取属于第k层预留孔的第一高亮点的横坐标均值,并获取这些第一高亮点的像素值,得到平均像素值/>和像素值最大值/>,则获取第k层预留孔的参照边的估计边长为。
计算第k层预留孔的第一偏移量:
其中,表示实际边长,/>代表中心点到参考边的平均距离,即预留孔长边的一半,乘上/>得到预留孔短边的一半,即为参考边的长度的一半。
估计边长代表未偏移情况下的参考边长度的一半,减去实际边长,得到预留孔的第一偏移量。
第二偏移量获取模块,用于任意选取一个象限,确定选取的象限中每个第二高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的第二高亮点的纵坐标与标准角度的大小关系获取对应预留孔的偏转角度和第二偏移量。
第二偏移量获取模块包括偏转角度获取单元和第二偏移量获取单元。
偏转角度获取单元,用于当预留孔对应的第二高亮点的纵坐标小于等于标准角度时,第二高亮点的纵坐标即为对应预留孔的偏转角度;当第二高亮点的纵坐标大于标准角度时,90°减去第二高亮点的纵坐标的差值为对应预留孔的偏转角度。
预留孔的矩形发生偏转,那么相应的四个象限中的边偏转程度是一致的,因此任意选取一个象限中的第二高亮点进行分析,本发明实施例中选取第一象限中的第二高亮点进行分析,同样先确定选取的第二高亮点所属的预留孔:
在一个实施例中,对第一象限中的第二高亮点根据对应的横坐标值进行聚类,利用K—means聚类算法对这些第二高亮点进行聚类,则对应/>值相近的第二高亮点归为一类,每个类别代表了一条预留孔边缘。
属于同一预留孔边缘的第二高亮点的横坐标都比较接近,相差较小,因此通过聚类获取属于同一预留孔边缘的第二高亮点。
在另一实施例中,通过获取每条预留孔边缘与中心点之间的长度,并设置一个在该长度上下浮动的长度区间,横坐标属于该长度区间的第二高亮点即属于该预留孔边缘。
同样以第k层预留孔为例,如果该层预留孔对应的第二高亮点的纵坐标,则偏转角度/>;如果/>,则此时偏转角度/>。偏转角度代表了预留孔的偏转方向。
第二偏移量获取单元用于获取不同情况下的第二偏移量。
当时,第二偏移量/>为:
此时,表示第k层预留孔对应的第二高亮点的横坐标/>的平均值,/>表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标/>的平均值。
当时,第二偏移量/>为:
此时,表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标值的平均值。
垂直度获取模块400,用于根据偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度。
偏移量评估模块300的评估结果包括偏转角度、第一偏移量/>和第二偏移量。
由于每层预留孔要么偏转了,要么未偏转,因此对于任意一层预留孔,第一偏移量和第二偏移量/>不会同时存在,同样以第k层预留孔为例,将偏移量记为/>,偏移量存在一个阈值范围/>,超出该阈值范围的,所在楼层发生了偏移。
如果且超出阈值范围,说明该层预留孔所在的楼层整体向图像右方偏移,偏移量为/>;如果/>且超出阈值范围,说明该层预留孔所在的楼层整体向图像左方偏移,偏移量为/>。
无论是大于0还是小于0,未超出阈值范围则偏移量为0。
根据偏移量及偏转角度/>得到各楼层的垂直度参数/>如下:
所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度:
其中,n表示预留孔的层数。
综上所述,本发明实施例包括以下模块:
图像获取模块100、图像处理模块200、偏移量评估模块300以及垂直度获取模块400。
具体的,图像获取模块,用于通过调整相机焦距获取待测量建筑物的多张预留孔图像,每张预留孔图像对应一个焦距;图像处理模块,用于以图像中心点作为坐标原点,对预留孔图像进行霍夫变换得到霍夫空间图像,提取霍夫空间图像中的曲线交点,并基于曲线交点的像素值筛选出高亮点,并记录高亮点的坐标;偏移量评估模块,用于基于高亮点的坐标将所有高亮点区分为未偏转的第一高亮点和偏转的第二高亮点,对第一高亮点和第二高亮点分别进行偏移量的评估;垂直度获取模块,用于根据偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度。本发明实施例能够准确快速地得到待测量建筑物的垂直度,检测效率和准确率较高。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。本说明书中各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上仅为本申请的技术方案的较佳实施例,并非对其限制。
Claims (8)
1.用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,该系统包括以下模块:
图像获取模块,用于通过调整相机焦距获取待测量建筑物的多张预留孔图像,每张预留孔图像对应一个焦距;
图像处理模块,用于以图像中心点作为坐标原点,对所述预留孔图像进行霍夫变换得到霍夫空间图像,提取霍夫空间图像中的曲线交点,并基于曲线交点的像素值筛选出高亮点,并记录高亮点的坐标;
偏移量评估模块,用于基于高亮点的坐标将所有高亮点区分为未偏转的第一高亮点和偏转的第二高亮点,对第一高亮点和第二高亮点分别进行偏移量的评估;
垂直度获取模块,用于根据所述偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,所有预留孔的垂直度参数的平均值即为待测量建筑物的垂直度;
所述偏移量评估模块包括:
第一偏移量获取模块,用于根据预留孔的边长获取预留孔的标准角度,任意选取一个第一高亮点,确定该第一高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的所有第一高亮点的像素值、平均横坐标以及所述标准角度获取对应预留孔的第一偏移量;
第二偏移量获取模块,用于任意选取一个象限,确定选取的象限中每个第二高亮点所属的预留孔,根据每个预留孔对应的第二高亮点的纵坐标与所述标准角度的大小关系获取对应预留孔的偏转角度和第二偏移量;
所述偏移量评估模块的评估结果包括所述偏转角度、所述第一偏移量和所述第二偏移量;
所述偏移量评估模块包括:
高亮点区分模块,用于将纵坐标为0°的高亮点以及纵坐标为90°的整数倍的高亮点作为所述第一高亮点,其余高亮点作为所述第二高亮点;
所述第一偏移量获取模块还包括:
第一偏移量获取单元,用于对于任意一层预留孔,获取对应的所有第一高亮点的平均像素值,以及像素值的最大值,计算平均像素值和最大值的平均值作为对应预留孔的估计边长;以预留孔对应的平均横坐标与所述标准角度的正切值的乘积作为实际边长;估计边长和实际边长的差值即为所述第一偏移量;
所述根据所述偏移量评估模块的评估结果获取每个预留孔的垂直度参数,包括:
评估结果包括偏转角度、第一偏移量/>和第二偏移量/>,将偏移量记为/>;
当偏移量未超出阈值范围时,则偏移量为/>;
当偏移量超出阈值范围且/>时,偏移量为/>;当偏移量/>超出阈值范围且/>时,偏移量为/>;
垂直度参数的计算公式为:/>。
2.根据权利要求1所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述图像获取模块还包括:
焦距调节单元,用于首先采用最小焦距采集预留孔图像,然后线性调节焦距,得到每次调节后的焦距下的预留孔图像;
编号单元,用于依据采集的预留孔图像以及对应的焦距将所有预留孔进行编号。
3.根据权利要求2所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述编号单元包括:
编号获取单元,将最小焦距下的预留孔图像记为第一图像,将一次调整焦距后的预留孔图像记为第二图像,选取第一图像中第一层预留孔的任意一条边作为参照边,计算第一图像和第二图像中参照边的长度差与对应的焦距差的比值作为标准关系;将第一层预留孔赋予编号为1,并按照顺序为第一图像中其他预留孔赋予编号,基于所述标准关系获取第二图像中已编号的预留孔,并根据已编号的预留孔的编号将第二图像中剩余预留孔按照顺序赋予编号,直至将所有预留孔图像中的预留孔编号完毕。
4.根据权利要求1所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述图像处理模块包括:
高亮点筛选单元,用于利用大津法获取最佳阈值,像素值大于最佳阈值的曲线交点即为所述高亮点。
5.根据权利要求1所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述第一偏移量获取模块包括:
标准角度获取单元,用于计算第一层预留孔的两条相邻边的长度比值,以该长度比值的反正切函数结果作为所述标准角度。
6.根据权利要求1所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述第二偏移量获取模块包括:
偏转角度获取单元,用于当预留孔对应的第二高亮点的纵坐标小于等于所述标准角度时,所述第二高亮点的纵坐标即为对应预留孔的偏转角度;当所述第二高亮点的纵坐标大于所述标准角度时,90°减去所述第二高亮点的纵坐标的差值为对应预留孔的偏转角度。
7.根据权利要求6所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,所述第二偏移量获取模块还包括:
第二偏移量获取单元,用于获取不同情况下的第二偏移量:
当第k层预留孔对应的第二高亮点的纵坐标小于等于标准角度/>时,第二偏移量/>为:
其中,表示第k层预留孔对应的第二高亮点的横坐标的平均值,/>表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标的平均值;
当第k层预留孔对应的第二高亮点的纵坐标大于标准角度/>时,第二偏移量/>为:
其中,表示霍夫空间图像中纵坐标为/>时所对应的第二高亮点的横坐标值的平均值。
8.根据权利要求1所述的用于超高层建筑物的垂直度测量系统,其特征在于,从最小焦距开始,按照线性调节方法调节相机焦距。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11328408A (ja) * | 1998-05-12 | 1999-11-30 | Advantest Corp | データ処理装置および方法、情報記憶媒体 |
CN103063166A (zh) * | 2013-01-05 | 2013-04-24 | 山西省电力公司大同供电分公司 | 悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法及装置 |
TW201423034A (zh) * | 2012-12-07 | 2014-06-16 | Univ Nat Formosa | 垂直度與平行度檢測系統及其檢測方法 |
JP2016085763A (ja) * | 2016-02-17 | 2016-05-19 | 株式会社メガチップス | 直線検出装置および直線検出方法 |
CN107436579A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-05 | 中国三冶集团有限公司 | 建筑物混凝土结构全高垂直度监测装置 |
CN111578919A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 西安热工研究院有限公司 | 用于提高高耸塔筒结构垂直度检测精度的方法 |
CN112525164A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-19 | 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 | 一种基于无人机倾斜摄影技术对超高层建筑变形检测的方法 |
CN113514036A (zh) * | 2021-04-24 | 2021-10-19 | 中国建筑第五工程局有限公司 | 一种超高层建筑物垂直度测控方法 |
CN113884110A (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-04 | 江苏东曌建筑产业创新发展研究院有限公司 | 一种智能建筑传感器检测方法 |
CN115861294A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-28 | 山东天意机械股份有限公司 | 一种基于计算机视觉的混凝土生产异常检测方法及装置 |
-
2023
- 2023-08-29 CN CN202311091652.6A patent/CN116817799B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11328408A (ja) * | 1998-05-12 | 1999-11-30 | Advantest Corp | データ処理装置および方法、情報記憶媒体 |
TW201423034A (zh) * | 2012-12-07 | 2014-06-16 | Univ Nat Formosa | 垂直度與平行度檢測系統及其檢測方法 |
CN103063166A (zh) * | 2013-01-05 | 2013-04-24 | 山西省电力公司大同供电分公司 | 悬式复合绝缘子串风偏角的检测方法及装置 |
JP2016085763A (ja) * | 2016-02-17 | 2016-05-19 | 株式会社メガチップス | 直線検出装置および直線検出方法 |
CN107436579A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-05 | 中国三冶集团有限公司 | 建筑物混凝土结构全高垂直度监测装置 |
CN111578919A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-25 | 西安热工研究院有限公司 | 用于提高高耸塔筒结构垂直度检测精度的方法 |
CN113884110A (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-04 | 江苏东曌建筑产业创新发展研究院有限公司 | 一种智能建筑传感器检测方法 |
CN112525164A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-19 | 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 | 一种基于无人机倾斜摄影技术对超高层建筑变形检测的方法 |
CN113514036A (zh) * | 2021-04-24 | 2021-10-19 | 中国建筑第五工程局有限公司 | 一种超高层建筑物垂直度测控方法 |
CN115861294A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-28 | 山东天意机械股份有限公司 | 一种基于计算机视觉的混凝土生产异常检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
柱状构筑物垂直度非接触检测方法及其精度分析;余加勇等;《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》;第32卷(第6期);第1153-1156页 * |
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