[发明专利]一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法

说明书

本发明实施例公开了一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法。该方法包括：在虚拟环境中建立待检建筑的BIM模型；通过无人机对所述待检建筑的外墙进行拍摄，并使用卷积神经网络智能识别出病害图像及所述病害图像的位置信息；根据所述位置信息将所述病害图像映射到所述虚拟环境中，并与所述BIM模型进行匹配显示。本发明实施例所提供的技术方案，通过结合虚拟环境，将虚拟环境与现实环境中实时感知的数据相关联，使得用户可以通过MR设备获知高层建筑外墙的病害情况，同时由卷积神经网络智能识别病害，极大的简化了用户的检测步骤，使得病害检测过程具有安全、易操作、高精度、高效率及低成本等特点。

技术领域

本发明实施例涉及建筑检测技术领域，尤其涉及一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法。

背景技术

目前，传统的高层建筑外墙常用的检测方式主要为红外热成像检测法和无人机检测法。前者是运用红外热成像仪以及配套的放大镜头，通过红外线检测物体表面温度分布的变化。正常情况时，整个面层发生的红外热辐射应均匀一致，反映在红外热成像上；当非正常时，如高层建筑外墙表层存在空鼓、渗漏、裂缝等缺陷，在这些缺陷部分由于直接改变了墙体的热导通性，因此会存在相对于正常部位的红外辐射异常。检测人员直观地看到异常区在实际墙体的位置，实现缺陷信息的记录。后者是利用无人机并搭载高清的光学相机，检测人员通过手动控制无人机、设定飞行路径，调整观测角度，对被检高层建筑的外墙进行环绕拍摄，进行一系列的缺陷检查和记录。

虽然红外热成像检测法可以直观地反映出外墙的缺陷情况，但受环境影响较大，易受各种热源、阳光源干扰。另外，对建筑物层数较高的部分进行观测时仰角过大，且距离过远，造成实际误差过大等问题的出现。而无人机检测法对检测人员在无人机使用的熟练程度方面要求较高，存在较多安全隐患，一旦操作不当就会发生无人机坠落事故，造成财产损失，威胁公共安全。而且，在巡检时，无人机操作设置繁琐，对路径、俯仰角等参数的手动设定会耗费大量时间。

发明内容

本发明实施例提供一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法，以保证病害检测精度，并提高检测效率，同时也更便于用户的操作。

第一方面，本发明实施例提供了一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法，该方法包括：

在虚拟环境中建立待检建筑的BIM模型；

通过无人机对所述待检建筑的外墙进行拍摄，并使用卷积神经网络智能识别出病害图像及所述病害图像的位置信息；

根据所述位置信息将所述病害图像映射到所述虚拟环境中，并与所述BIM模型进行匹配显示。

可选的，所述在虚拟环境中建立待检建筑的BIM模型，包括：

将所述BIM模型导入所述虚拟环境；

基于Unity 3D创建可交互AR界面，并利用MRTK工具对所述BIM模型进行空间映射，以得到所述虚拟环境中的所述BIM模型。

可选的，在所述基于Unity 3D创建可交互AR界面，并利用MRTK工具对所述BIM模型进行空间映射，以得到所述虚拟环境中的所述BIM模型之后，还包括：

接收用户对所述BIM模型的注视动作以产生坐标视图；

接收用户的虚拟交互操作，以对所述BIM模型进行放缩或旋转。

可选的，在所述通过无人机对所述待检建筑的外墙进行拍摄之前，还包括：

对所述无人机在拍摄所述待检建筑的外墙时所需的飞行地图进行网格化；

基于网格从预设起点开始拓展节点，并确定成本最小的默认飞行路线；

相应的，所述通过无人机对所述待检建筑的外墙进行拍摄，包括：