船载土石方量测算的无人机图像采集方案研究

第20卷 第7期 中 国 水 运 Vol.20 No.7 2020年 7月 China Water Transport July 2020 船载土石方量测算的无人机图像采集方案研究 张有锁，郭 龙，李明益，常留红，孙文硕 （1.中交天航港湾建设工程有限公司，天津300450；2.长沙理工大学水利工程学院，湖南 长沙 410114） 摘 要：本文采用无人机搭载的摄影平台，通过空中航拍船载石图像，获取通过策划飞行航线获取船载堆石的图像数据，并利用软件对图像数据进行数据提取和三维场景重构，在此基础上，研究了无人机图像采集优化方案。研究结果表明，单独采用低、中、高空图像资料时存在计算精度偏低、重构失败率偏高等问题，现有多高度图像采集方案能提高重构成功率，满足测量精度要求。 关键词：航道整治；无人机；三维重构；土石方；图像采集 中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2020）07-0040-03 引言 目前，航道整治工程中石方验收任务往往采用传统的吨位测量或断面测量的方法。吨位测量法是根据阿基米德浮力原理，船运土方重量等于船排水体积的重量。计算排水体的重量时通常根据船头（尾）纵向内收角、船的长度、宽度、船头长度、以及船的上下吃水线之差等参数来求得不同船型的排水体积，并换算成土的体积。这一过程计算复杂，测量过程中的误差较大，耗费时间较长，严重阻碍了航道整治的发展。断面测量法是由工作人员现场采集不同断面的土石方高度，再计算每个断面的面积，最后得到土石方量。这两种方法费时费力，现场工作量大，测量效率低。 长江武安6m航道整治工程标段工程的工程护底带及护滩带抛石量约为67.6万方，石方从重庆运至施工场地，在施工场地进行石方的测算与验收。路线较长，石方量大，且船载船型不一，采用传统的石方量测算方法既费时又费力，工作效率低下。与传统方法相比，基于无人机视觉的石方测算与验收方法能够提高石方验收的工作效率，促进航道整治工程监管的信息自动化。 面向航道整治工程中石方验收任务，本文提出一种无人机测量方式，能快速获取船载土石方量。针对无人机图像采集中存在的问题，文章研究了多种航向、多种飞行高度的无人机图像采集方案，通过方案比较，分析现有方案存在的问题和不足，为项目的工程化应用打下良好基础。 一、无人机技术和三维重构技术 1．无人机技术 近年来，自动控制技术和人工智能技术的飞速发展，极大地推动了无人机在工业、工程等领域的应用，同时也促进了无人机技术自身的迅速发展。如今，无人机的技术发展日趋成熟，已广泛运用在地形测绘、工程建设、航拍等领域。 无人机摄影测量平台是无人机遥感系统的重要组成部分，不仅为机体上各种传感器提供电力供应，而且要为整个拍摄过程提供稳定的飞行姿态[3]。随着无人机技术、电子计收稿日期：2020-05-09 作者简介：张有锁，中交天航港湾建设工程有限公司。 算机技术和人工智能技术的发展，无人机开始和GPS设备、专业的相机结合应用到工程领域，越来越多的单位开始采用无人机搭载的摄影平台对工程实地进行勘察，无人机测绘技术在满足测绘精度要求的同时，也取得了良好的经济效益。 2．三维重构技术 三维重构技术是指通过摄影设备获取场景实物的图像数据，然后通过这些图像数据通过一些算法分析来还原出场景实物的三维信息。随着工业的发展，工程的建设对建模技术的要求越来越高，提高建模的效率可以通过图像数据的三维重构来实现。 三维重建已经广泛应用于建筑、精密工业测量、虚拟现实、机器人导航、考古和军事等领域并在未来有着非常广阔的应用前景[5]。 三维重构一般分为三个步骤：第一，获取相机的内参数和外参数，也就是相机标定。第二，获取和匹配特征点。第三，利用图像上匹配点和投影矩阵生成三维投影线，再通过三角测量原理获得投影线的焦点从而估计出空间点的三维坐标[6]。 3．三维点云 点云是指一种描述空间点的位置以及颜色等信息的一种数据记录方式。点云通常由三维坐标、颜色或物体反射面强度等组成。 点云的生成通常包括三步。首先，将从获得的图像信息中提取二维特征点，再利用投影公式，计算二维匹配点的三维信息以及每幅图像的相机内参、朝向以及位置；然后，从图像序列恢复稀疏三维点云数据以及每幅图像的相机参数，最后利用捆集调整进行参数优化；最后，采用基于面片的多视图立体视觉技术，提取出的稠密点云信息，完成从图像序列到稠密点云信息的转换。 在获得稠密点云之后就要进行重构，三维点云数据包括了点在空间的位置信息。在点云构网过程中可采用规则格网和不规则三角网两种形式[7]。TIN具有很好的延展性，能表示11122 第7期 张有锁等：船载土石方量测算的无人机图像采集方案研究 41 土石表面的起伏状况，因此通常采用TIN作为点云构网形式。 二、图像采集方案 1．航拍要求 图像数据采集是对物体进行三维重构的最重要的一步，通过上传的图像数据进行分析，生成点云需要图像有适当的重叠度，来精确地还原物体。因此，图像数据采集的好坏关系到模型的好坏。确定合理的图像采集方案能够有效地提高模型质量。 图像采集时，应该至少从三个不同的视角拍摄需要被重构的物体。每个图像的重叠区域通常需要超过 2/3。在对船载土石进行图像采集时，采用航拍技术。对于航拍照片，拍摄时应该使纵向重叠率和横向重叠率分别不低于80%和50%。 为提高三维重构成功率、工作效率和测量精度，结合现场实际情况，对无人机航拍方案进行研究，包括拍摄航线、飞行高度。 2．飞行航线 为了获得最佳重构效果，规划了两种飞行航线，第一种为纵向，飞行航线与水流方向一致；第二种为横向，飞行航线与水流方向垂直。拍摄航线包括纵向回字形拍摄和横向回字形拍摄，分别见图1和图2所示。 图1 纵向航拍航线 图2 横向航拍航线 3．飞行高度 考虑到现场船型的吨位约3,000t左右，长度约100m，将飞行高度分别设定为低、中、高三种方案，其中低层为50m、中层为80m、高层为100m。 本次研究中的航拍器材为工程单位的大疆精灵4 Pro商用无人机，拍摄方式为垂直拍摄。通过普通数码相机获取影像数据大大降低了实际应用成本，而且获得了清晰的三维边缘轮廓[4]。 4．采集图像资料 本次研究中采集了深舱驳现场施工的图像资料。共采集图像137张，其中50m高度采集图像55张，80m高度采集图像66张，100m高度采集图像16张。 三、三维重构与方案比较 1．三维重构 分成四种情况进行分析，第一种为50m高度图像集、第二种为80m高度图像集、第三种为100m高度图像集、第四种为所有高度的图像集。 根据四种情况，分别用Context-Capture进行空三和重构处理，得到其空三视图和三维重构视图，分别见图3和图4所示。 图3 Context-Capture空三视图 图4 船舶三维视觉重构图 2．土石方的测算 根据重构得到的三维视图，应用程序对船舱内抛石料进行体积测算。由于载货状态下，船舱内部深度无法直接测量，因此，应用下列公式进行转换： 42 中 国 水 运 第20卷 抛石料体积=船舱总体积-舱内空余部分体积 计算结果表明：抛石料空余部分体积为1,045.90m3，根据船舱体型参数（长41.6m，宽10.7m，深6.13m），得到抛石料总体积为1,683.59m3。 图5 抛石料体积估算 根据施工现场实测结果，抛石料总体积约为1,600m3。分别对条件1~条件4的重构图像进行计算，得到的测量结果范围在1,704~1,755之间。图像资料和数量对计算结果影响较大，条件1~3的计算误差相对较大，条件4的计算误差相对较小，其误差大约为5%。 3．对比分析 从三维重构时间、重构效果、土石方筛选成功率、计算误差等多个方面，对条件1～条件4的重构过程分别进行对比分析，其结果见表1所示。 表1 飞行高度重构效果对比 50m 80m 100m 50m+80m+100m 结果对比 （条件1） （条件2） （条件3） （条件4） 照片数量 55张 66张 16张 137 三维重构时间（min） 62min 75min 46min 118 重构效果 较好 较好 一般 好 筛选成功率 较低 较低 低 良好 方量测算值（立方m） 1,704.12 1,731.20 1,755.17 1,683.59 计算精度 6.5% 8．2% 9.7% 5% （注：1、计算精度以船舱长度和宽度参数为依据进行计算；2、运算配置：电脑—X1 Carbon2015，CPU-Intel 5,600U，GPU-Intel 集成显卡，RAM-8G，HHD—256G固态硬盘。） 计算结果和对比分析表明： （1）图片数量和拍摄高度对计算结果影响更显著，应尽量降低航拍高度以提高精度。 （2）图像数量对分析的及时性影响较大，当工程超过一定规模时，可以通过并行计算。 （3）不同飞行航线对计算精度影响相对较小，飞行航线的选择更应该考虑光线的不利影响。 四、结束语 本文研究了船载土石方无人机测量方法，并针对图像采集中存在的问题，从飞行航线、飞行高度等不同角度，进行了研究。研究结果表明： （1）在现有商用飞行平台和图像采集方式下，无人机测量精度能满足工程验收的要求； （2）要提高测算精度，可以从适度降低无人机拍摄高度，多个高度搭配、增加图像采集频次等方面进行合理优化； （3）对规模较大或图像较多的情况，可以通过提高计算机硬件、采用并行计算等方式以提高图像重构效率，增强分析的实时性。 同时，无人机航拍过程中，容易受到降雨、风速、光线等的不利影响，对于这些问题还应该进一步研究。 参考文献 [1] 孙可朝.芜申线高淳段航道整治工程经济性研究[D].武汉：武汉理工大学，2010. [2] 杨国东，王民水.倾斜摄影测量技术应用及展望[J].测绘与空间地理信息，2016，39（01）：13-15+18. [3] 高尚.基于无人机的小流域地形提取技术[D].郑州：华北水利水电大学，2017. [4] 李畅，李熙，朱爱琴等.城市建筑物框架轮廓三维自动重构研究[J].计算机工程与应用，2011，47（08）：4-6+10. [5] 谢榛.基于无人机航拍图像的室外场景三维重建技术研究[D].杭州：浙江工业大学，2014. [6] 李鲜.无人机三维立体重构与物体识别系统研究与实现[D].长沙：湖南大学，2017. [7] 郑盼.基于Smart3D软件的无人机倾斜摄影三维建模及精度评价[D].成都：成都理工大学，2018. [8] 王文敏，王晓东.基于ContextCapture Center平台的城市级实景三维建模技术研究[J].测绘通报，2019（S1）：126-128+132. [9] 周杰.基于倾斜摄影测量技术构建实景三维模型的方法研究[J].价值工程，2016，35（25）：232-236. [10] 毕凯，赵俊霞，丁晓波等.倾斜航空摄影技术设计与成果质量检验[J].测绘通报，2017（04）：71-76.