[发明专利]一种基于无人机的市政工程用土地塌方体积测量方法

说明书

本发明涉及视觉测量技术领域，具体涉及一种基于无人机的市政工程用土地塌方体积测量方法。该方法在拍摄塌方处多个角度的图像并获取每个图像对应的点云数据后，根据每个图像上所有点的图像特征构建该点的选拔特征，借助选拔特征确定每个图像上的特征点，通过计算各个图像上特征点之间的相似度完成不同图像的匹配，匹配后的不同图像对应的点云数据便可完成融合，从而完成对点云数据的重建，最终，便可以利用重建后的点云数据完成塌方体积的计算。相较于现有技术，本发明的塌方体测量方法不需在塌方处附近人工设置图像控制点，对不同塌方处的地形适应能力更强，且相较于无图像控制点的塌方体积测量提高了测量准确度。

技术领域

本发明涉及视觉测量技术领域，具体涉及一种基于无人机的市政工程用土地塌方体积测量方法。

背景技术

塌方作为市政工程中出现率较高的事故，对塌方的后续处理需要先对塌方体积进行测量。而现有对塌方体积进行测量的方法主要有全站仪测量法和GPS测量法。全站仪测量塌方体积操作较为简单，但是对测绘区域通视条件较高，在小范围、通视条件好的区域应用效果较好，但对于大范围、通视条件差的区域效果较差。GPS测量塌方体积是当前应用较多的技术手段，相比于全站仪，该方法不受通视条件约束，并且测量速度、精度都比全站仪高，但是其可能受到特殊地形地貌因素的干扰导致在GPS信号弱的测区精度较低且其成本较高。因此无人机低空航测作为一种新的测绘手段越来越受到广泛应用。

无人机航测具有机动灵活、影像分辨率高、数据采集快、外业劳动少等优点，适用于市政工程中对塌方体积的测量，而现有的无人机航测技术中一般利用在地面设立的图像控制点进行倾斜摄影测量，进一步生成塌方体的点云数据。但此种方式首先需要花费大量人力在塌方处周围布置图像控制点，而且当塌方位置周围地形较为复杂险峻时，测量人员实际上无法完成图像控制点的布置，所以现有无人机航测方法不但需花费大量人力，且无法适应塌方处存在危险地形导致塌方处无法人为设立控制点的情况，而无法设定图像控制点会导致无人机定位本身出现误差时无法根据控制点位置修正自身精确位置，导致测量出的点云数据出现误差。

发明内容

为解决现有技术无法准确、高效地完成土地塌方体积测量的问题，本发明提供了一种基于无人机的市政工程用土地塌方体积测量方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明的一种基于无人机的市政工程用土地塌方体积测量方法，包括如下步骤：

拍摄塌方处多个角度的图像并获取每个图像对应的点云数据；

根据图像上每个点相对于其邻域上各点的灰度梯度方向的差值、灰度梯度幅值的差值以及灰度值的差值，得到该点的选拔特征，根据图像上所有点的选拔特征确定图像的特征点；

确定图像上的所有边缘，选取图像上距离某个特征点最近的设定数量的边缘，将所述设定数量的边缘上所有点的归一化灰度梯度幅值作为该特征点的匹配特征数据集，从而确定图像上所有特征点的匹配特征数据集，其中，归一化灰度梯度幅值为该特征点的匹配特征数据；

根据每个图像上所有特征点的匹配特征数据集，确定不同图像的特征点之间的相似度；

从所有图像中选取一张初始图像作为匹配目标图像，初始图像之外的图像作为待匹配图像，以不同图像的特征点之间的相似度最大为期望，确定匹配目标图像与各个待匹配图像上特征点的最佳配对方式，计算最佳配对方式下匹配目标图像与各个待匹配图像之间的整体相似度，选取与匹配目标图像之间整体相似度最大的待匹配图像作为匹配目标图像的匹配对象，完成对匹配目标图像的匹配；

将最新完成匹配的待匹配图像作为新的匹配目标图像，将未完成匹配的图像作为新的待匹配图像，从新的待匹配图像中确定新的匹配目标图像的匹配对象，重复该确定匹配对象的过程，完成所有图像的匹配；

将相互匹配的图像所对应的点云数据进行融合，完成点云数据的重建，根据点云数据的重建结果进行塌方体积的计算。

本发明的有益效果为：