一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，采集桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息；生成三维真彩色的桥梁模型；获取裂缝二维影像对象；获取裂缝三维空间对象；获得裂缝平面投影对象，并计算裂缝属性信息。本发明专利技术可充分利用无人机体积小、机动灵活等优点，实现对桥梁高墩、高塔等人员难以到达区域裂缝的快速、高效检测，无损获取其定量信息，及时为桥梁检测养护的科学化和精细化提供数据支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法
本专利技术涉及桥梁检测
，尤其涉及一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法。
技术介绍
桥梁，作为交通网络的关键组成部分，随着国家城市化进程的不断推进，其数量越来越多、规模也越来越大。随着桥梁服役时间的增长，每年步入危险期的桥梁不断增多，是交通网络安全运营的重要隐患之一。裂缝，是桥梁早期病害的主要形式，快速高效的检测桥梁裂缝，及早发现桥梁病害，是科学及时制定桥梁修理和养护计划决策的重要依据。目前，桥梁裂缝检测主要有以下几种方法：(1)利用大型机械检测车，将专业检测人员送到桥梁梁底或者其他构件等部位，检测人员用肉眼观察或者使用裂缝观测仪等检测裂缝，并手工记录裂缝信息。该方法不仅干扰桥梁交通的正常运营，而且人员安全难以保障、工作效率低、灵活性差，检测质量过度依赖检测人员素质而无法保证，且不适合桥梁高墩、高墩的检测。(2)利用攀爬式机器人检测桥梁裂缝，该方法可有效降低作业人员危险性，减少检测成本，但主要用于桥梁底面检测，且无法对裂缝进行定位定量分析。(3)利用路面裂缝检测车，但该方法主要是沿着桥面扫描，仅能对桥面裂缝进行检测。需要封闭施工，且检测车价格昂贵。(4)利用三脚架或无人机作为载体搭载高清相机进行检测。目前，三脚架架设高清相机方法，相机镜头昂贵，且对于高墩、高塔有时难以找到合适的位置架设设备而无法检测；基于无人机和高清相机的桥梁检测，仅能获得桥梁裂缝的影像信息，主要用于桥梁巡查与定性分析，无法得到桥梁裂缝的定量信息。总体而言，基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法的研究，基本上为空白。本专利技术专利，充分利用无人机体积小、机动灵活等优点，融入计算机视觉、图像处理等先进技术方法，实现裂缝信息的高效定位、定量反演，具有重要的经济和社会效益。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术存在的上述问题，提供一种基于无人机遥感的桥梁墩台裂缝无损定量检测方法，可充分利用无人机体积小、机动灵活等优点，实现对桥梁高墩、高塔等人员难以到达区域裂缝的快速、高效检测，无损获取其定量信息，及时为桥梁检测养护的科学化和精细化提供数据支持。为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息；步骤2、根据桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息生成三维真彩色的桥梁模型；步骤3、将各个桥梁墩塔的影像依次进行灰度化处理、去噪处理、增强处理和二值化处理后提取影像连通域，去除非裂缝的影像连通域后对剩下的影像连通域进行轮廓提取，获得裂缝二维影像对象；步骤4、根据裂缝二维影像对象中像素点在三维空间对应的物方点，获得裂缝三维空间对象；对裂缝三维空间对象进行融合和去冗余，对融合和去冗余后的裂缝三维空间对象进行拟合获得裂缝三维空间对象对应的裂缝平面方程，裂缝三维空间对象的各个节点投影到裂缝平面方程对应的裂缝平面获得裂缝平面投影对象，然后根据裂缝平面投影对象，计算裂缝属性信息，裂缝属性信息包括裂缝面积SN、裂缝最大宽度W、裂缝长度DL和裂缝倾角θr。一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，还包括步骤5，具体为：对裂缝三维空间对象、裂缝属性信息、三维真彩色的桥梁模型载入三维可视化平台，将裂缝三维空间对象叠加在三维真彩色的桥梁模型进行可视化展示，将各裂缝三维空间对象的重心坐标作为空间索引，建立空间索引与裂缝属性信息、裂缝三维空间对象的对应关系，将通过空间索引选定的裂缝三维空间对象在三维真彩色的桥梁模型上定位和高亮显示，并显示裂缝属性信息。如上所述的步骤1包括以下步骤：步骤1.1、根据桥梁主体所在位置，对无人机飞行航线进行规划，保证航带内影像重叠度不小于70％，航带间影像重叠度不小于50％。利用无人机按照设定的飞行航线进行巡航，利用机载相机对桥梁主体进行影像采集得到桥梁主体的影像，并记录每张桥梁主体的影像的拍摄瞬间的摄影中心坐标；步骤1.2、针对桥梁墩塔，利用无人机从上至下环绕所需检测的桥梁墩塔飞行，同一高度环内影像重叠度不小于80％，不同高度的相邻高度环间的影像重叠度不小于60％，利用机载相机对桥梁墩塔进行影像采集得到桥梁墩塔的影像，并记录每张桥梁墩塔的影像的拍摄瞬间的摄影中心坐标。如上所述的步骤2包括以下步骤：步骤2.1、对桥梁主体的影像和各个桥梁墩塔的影像分别利用尺度不变特征变换算法进行特征点提取和匹配后通过随机抽样一致性算法进行粗差剔除；再通过区域网平差处理，得到桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据和影像内方位元素和影像外方位元素；步骤2.2、根据桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据的边界范围删除非感兴趣区域的连接点数据；步骤2.3、针对桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据，采用基于面片的多视角立体视觉算法生成桥梁主体和各个桥梁墩塔对应的密集点云，通过密集点云构建桥梁主体和各个桥梁墩塔对应的不规则三角网，利用桥梁主体的影像和各个桥梁墩塔的影像和影像外方位元素，将影像纹理映射至所构建的不规则三角网的各个面元上，再将桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像纹理映射后的不规则三角网按照空间位置进行合并，得到三维真彩色的桥梁模型。如上所述的步骤3中的灰度化处理为利用加权平均法将步骤1采集的各个桥梁墩塔的影像转化为灰度影像，所述的去噪处理为通过双边滤波算法对灰度影像进行影像去噪处理。如上所述的步骤3中增强处理后的灰度影像的像素点的灰度值G(i,j)按以下计算：其中，f(i,j)表示增强前灰度影像的像素点的灰度值，其中i和j为行、列坐标；k1,k2,k3为预先设定分段线性函数的斜率，T1,T2为预先设定的将影像灰度分段的区间阈值；所述的步骤3中二值化处理的分割阈值的基于以下公式：其中，g表示灰度影像的灰度值，h(g)表示g的频率，gmin和gmax分别表示灰度影像的最小和最大灰度值，k表示迭代次数，当k迭代累加至Tk不变时，Tk即为分割阈值；所述的步骤3中去除非裂缝的影像连通域基于以下公式：O＝{o|(Se＞ST&&(Se/Le)＞PT),o∈U,e＞0}其中，O为去除非裂缝的影像连通域；U表示影像连通域的集合，Se表示第e个影像连通域的面积，ST为设定的影像连通域面积阈值，Le表示第e个影像连通域的周长，PT表示所设定的影像连通域面积周长比阈值。如上所述的步骤4中裂缝三维空间对象的获得包括以下步骤：对每个裂缝二维影像对象，利用裂缝对应的影像内方位元素、影像外方位元素、以及裂缝二维影像对象中各像素点的坐标，依据共线方程，建立通过裂缝二维影像对象中像素点的光线LL，光线LL与步骤2获取的三维真彩色的桥梁模型最近交点即为裂缝二维影像对象中像素点在三维空间对应的物方点，根据三维空间对应的物方点将裂缝二维影像对象转换为裂缝三维空间对象。如上所述的步骤4对裂缝三维空间对象进行融合包括以下步骤：若分别在两个裂缝三维空间对象上的两点之间的最小欧式距离小于设定阈值，则合并上述两个裂缝三维空间对象；所述的裂缝三维空间对象进行去冗余包括以下步骤：求取融合后的各个裂缝三维空间对象的重心的坐标，若两个裂缝三维空间对象的重心的距离小于设定阈值，则去除其中一个裂缝本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息；步骤2、根据桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息生成三维真彩色的桥梁模型；步骤3、将各个桥梁墩塔的影像依次进行灰度化处理、去噪处理、增强处理和二值化处理后提取影像连通域，去除非裂缝的影像连通域后对剩下的影像连通域进行轮廓提取，获得裂缝二维影像对象；步骤4、根据裂缝二维影像对象中像素点在三维空间对应的物方点，获得裂缝三维空间对象；对裂缝三维空间对象进行融合和去冗余，对融合和去冗余后的裂缝三维空间对象进行拟合获得裂缝三维空间对象对应的裂缝平面方程，裂缝三维空间对象的各个节点投影到裂缝平面方程对应的裂缝平面获得裂缝平面投影对象，然后根据裂缝平面投影对象，计算裂缝属性信息，裂缝属性信息包括裂缝面积SN、裂缝最大宽度W、裂缝长度DL和裂缝倾角θr。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息；步骤2、根据桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像和对应的摄影中心坐标信息生成三维真彩色的桥梁模型；步骤3、将各个桥梁墩塔的影像依次进行灰度化处理、去噪处理、增强处理和二值化处理后提取影像连通域，去除非裂缝的影像连通域后对剩下的影像连通域进行轮廓提取，获得裂缝二维影像对象；步骤4、根据裂缝二维影像对象中像素点在三维空间对应的物方点，获得裂缝三维空间对象；对裂缝三维空间对象进行融合和去冗余，对融合和去冗余后的裂缝三维空间对象进行拟合获得裂缝三维空间对象对应的裂缝平面方程，裂缝三维空间对象的各个节点投影到裂缝平面方程对应的裂缝平面获得裂缝平面投影对象，然后根据裂缝平面投影对象，计算裂缝属性信息，裂缝属性信息包括裂缝面积SN、裂缝最大宽度W、裂缝长度DL和裂缝倾角θr。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，还包括步骤5，具体为：对裂缝三维空间对象、裂缝属性信息、三维真彩色的桥梁模型载入三维可视化平台，将裂缝三维空间对象叠加在三维真彩色的桥梁模型进行可视化展示，将各裂缝三维空间对象的重心坐标作为空间索引，建立空间索引与裂缝属性信息、裂缝三维空间对象的对应关系，将通过空间索引选定的裂缝三维空间对象在三维真彩色的桥梁模型上定位和高亮显示，并显示裂缝属性信息。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，所述的步骤1包括以下步骤：步骤1.1、根据桥梁主体所在位置，对无人机飞行航线进行规划，保证航带内影像重叠度不小于70％，航带间影像重叠度不小于50％。利用无人机按照设定的飞行航线进行巡航，利用机载相机对桥梁主体进行影像采集得到桥梁主体的影像，并记录每张桥梁主体的影像的拍摄瞬间的摄影中心坐标；步骤1.2、针对桥梁墩塔，利用无人机从上至下环绕所需检测的桥梁墩塔飞行，同一高度环内影像重叠度不小于80％，不同高度的相邻高度环间的影像重叠度不小于60％，利用机载相机对桥梁墩塔进行影像采集得到桥梁墩塔的影像，并记录每张桥梁墩塔的影像的拍摄瞬间的摄影中心坐标。4.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，所述的步骤2包括以下步骤：步骤2.1、对桥梁主体的影像和各个桥梁墩塔的影像分别利用尺度不变特征变换算法进行特征点提取和匹配后通过随机抽样一致性算法进行粗差剔除；再通过区域网平差处理，得到桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据和影像内方位元素和影像外方位元素；步骤2.2、根据桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据的边界范围删除非感兴趣区域的连接点数据；步骤2.3、针对桥梁主体和各个桥梁墩塔的连接点数据，采用基于面片的多视角立体视觉算法生成桥梁主体和各个桥梁墩塔对应的密集点云，通过密集点云构建桥梁主体和各个桥梁墩塔对应的不规则三角网，利用桥梁主体的影像和各个桥梁墩塔的影像和影像外方位元素，将影像纹理映射至所构建的不规则三角网的各个面元上，再将桥梁主体和各个桥梁墩塔的影像纹理映射后的不规则三角网按照空间位置进行合并，得到三维真彩色的桥梁模型。5.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，所述的步骤3中的灰度化处理为利用加权平均法将步骤1采集的各个桥梁墩塔的影像转化为灰度影像，所述的去噪处理为通过双边滤波算法对灰度影像进行影像去噪处理。6.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的桥梁墩塔裂缝无损定量检测方法，其特征在于，所述的步骤3中增强处理后的灰度影像的像素点的灰度值G(i,j)按以下计算：

【专利技术属性】
技术研发人员：余飞，余绍淮，明洋，陈楚江，张霄，罗博仁，刘德强，徐乔，
申请(专利权)人：中交第二公路勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42