[发明专利]一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法

权利要求书

1.一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：针对在可监测生命周期内的高大物体，利用无人机对其特征部位进行不同位置不同高度不同角度的环绕飞行，获取飞行不同时刻待测物体的影像信息；利用图像匹配算法在大量相关影像中寻找相关性最高的最优特征匹配点，通过特征匹配实现特征影像的拼接；根据摄影瞬间记录的影像内外方位元素信息，借助光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间中的拓扑位置关系，实现影像特征点的可量测性；通过在待测高大物体上设定固定标志点，连续定期观测，获取特征标记点不同时间的三维坐标信息，比对数据确定待测物体形变量信息。

2.根据权利要求1所述的一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：对于短期监测或监测精度要求不高的高大物体变形测量，需要在待测物体上明显位置设置固定的标志点，一般在物体一个侧面上随机设定至少3个标志点；在监测间隔期内利用无人机对待测物体进行定期观测，保证高大物体上设定的标志点全部能够包含在无人机摄影影像内；获取待测标志点的影像信息后，通过简单的影像匹配和相关影像光束法平差计算，恢复特征标志点的空间三维坐标；根据不同时期同一坐标系下同一标志点的空间三维坐标，计算空间高大物体分别在水平方向和垂直方向的位移变量Δl和Δh，确定物体变形信息及变形规律。

3.根据权利要求1所述的一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：对于监测周期较长或监测精度要求较高的高大物体变形监测，需要利用无人机对待测物体进行不同位置不同高度不同角度的全方位立体环绕飞行，记录不同时刻无人机影像的位置和姿态参数，获取对应影像信息；通过改进的SIFT描述子对关键点的位置、尺度和方向进行描述和表达，借助二进制描述子简化匹配影像的匹配方式和效率，自动选取物体表面的特征点，重构匹配影像特征点的空间拓扑关系，实现影像间的空间匹配表达；根据记录的影像内方位元素和外方位元素初值，借助严密光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间的绝对位置关系，通过像方点坐标确定对应的物方点坐标；根据点云数据的空间拓扑关系和三维坐标信息，建立待测物体严密的三维可量测模型；通过在监测周期内定期观测建模，比较不同时期同一坐标系下模型点云数据的差异，计算特征点的位移偏量ΔX、ΔY、ΔZ和姿态偏量Δω、Δκ，最终确定物体变形信息及变形规律。