【技术实现步骤摘要】
基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别装置及方法
[0001]本专利技术涉及电站大坝运维
，尤其是基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别装置及方法。
技术介绍
[0002]大坝渗漏不仅影响水库发电、供水、灌溉等效益的正常发挥，严重者甚至直接威胁工程安全，存在溃坝风险。根据国内外大坝失事原因的调查统计，因渗漏问题而导致失事的比例高达30％～40％。因此，渗漏是影响大坝安全的重要因素，因此深入研究大坝渗漏的探测手段、提取工艺、统计方法具有重要意义。由于大坝性态及作用环境的复杂性且渗漏病害的类型和表现形式多种多样，受检测技术的局限性和人们认知水平的限制，在渗漏病害评价上存在主观不确定性。传统大坝表面渗水检测是采用观察法：在大幅面图纸上进行素描绘制、人工进行面积统计的方式进行，存在检测效率及检测精度低下、成果准确性难以保证等问题；本专利技术深入研究大坝渗漏面积的统计技术、评价方法及提取工艺，解决大坝渗水检测手段落后、检测周期长、检测精度低、费时费力且存在人身安全风险的技术问题。
[0003]现有检测大坝渗水的技术方案包...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：所述方法包括外业数据采集及内业数据处理算法；具体为：步骤S1、在外业数据采集中，通过无人机的自动巡航或手动飞行控制，以无人机搭载的高精度激光雷达扫描仪对下游坝面拍摄，获取下游坝面点云数据；步骤S2、根据点云数据建立下游坝面的三维点云模型，将模型的点云强度作为点云的领域一致性纳入算法的初步聚类；步骤S3、以模型的激光反射强度差异来识别渗水区域并提出，对提取区域进行点云分割，再以非监督动态聚类算法对渗水面积进行计算。2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：步骤S1中，高精度激光雷达扫描仪固定于云台处，无人机自动巡航的设定方法为；方法A、拍摄距离设定方法，具体为：按离目标物距离的5m至2m规划两条航线，其中5m航线用于满足缺陷定位、快速查找缺陷的数据采集要求，2m航线用于满足近距离观测影像分辨率高且兼顾无人飞行器工作安全的数据采集要求；方法B、云台角度设定方法，具体为：当无人机拍摄垂直面时，云台角度设定为
‑2°
至
‑6°
，当无人机拍摄斜面时，云台角度根据斜面角度来设定，需使激光雷达扫描仪尽可能平视被摄面，使物体扫描数据与其影像上的分辨率基本相等，以方便解译数据；方法C、高精度激光雷达扫描仪拍摄方法采用等距拍照法，保证坝面的一组照片至少有60％的重叠度。3.根据权利要求2所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：方法C中，2m航线的照片拍照间隔是2.5m，5m航线的照片拍照间隔为6m。4.根据权利要求2所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：当步骤S1中，人工手动飞行控制无人机进行数据采集时，其拍摄距离设定方法按照方法A设定，云台角度按方法B设定，高精度激光雷达扫描仪拍摄方法按方法C设定；步骤S1中，单次点云录制时间不大于180秒，结束单次点云录制后对扫描仪进行IMU校准；步骤S1中，当点云数据存在空洞时，对空洞对应的坝面区域进行补测、补采。5.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，采用的激光为会受渗水或析出物而影响激光反射强度处的激光，以使渗水区域在下游坝面的三维点云模型中形成易识别区域。6.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：步骤S2中，大坝为电站大坝，先针对下游坝面点云数据的特性进行点云去噪、强度校正、点云配准处理，得到大坝表面三维点云模型，再对照大坝平面图对非坝面点云进行裁切，得到下游坝面的三维点云模型，并将点云强度作为点云的领域一致性纳入内业数据处理算法的初步聚类考虑；所述非坝面点云包括坝肩、山体、其他建筑物处的点云数据。7.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的大坝渗水面积识别方法，其特征在于：步骤S3中的非监督动态聚类算法为IsoData...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄佳一，詹燕坤，朱泓琳，罗远林，吴家永，胡凤翔，张仁凌，刘隆强，
申请(专利权)人：福建水口发电集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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