[发明专利]基于无人机的建筑缺陷检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，规划测区粗略模型巡航路径；

S2，无人机根据粗略模型巡航路径采集带POS数据的可见光图像；

S3，基于可见光图像完成粗略三维模型重建；

S4，基于粗略三维模型制定精细化巡航路径；

S5，根据精细化巡航路径采集红外图像，建立红外精细化三维模型；

S6，结合红外三维渲染模型完成建筑缺陷检测。

2.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1的具体过程包括：

根据已有GPS控制点位布设像控点，依据粗模要求的精度和测区范围的大小均匀布设像控点的数量和位置，其次根据申请的空域时间和范围规划粗略三维模型规划巡航路径，保证影像的航向重叠、旁向重叠、分辨率符合粗模要求。

3.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，所述无人机同时搭载变焦和红外相机。

4.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S2的具体过程包括：

无人机沿粗略模型巡航路径采集待检测建筑的可见光和红外图像数据，同时飞控系统赋予每张热红外图像对应的POS数据，包括：经纬度、海拔、高度、飞行方向、飞行姿态。

5.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S3粗略三维模型重建的具体过程依次包括：

通过可见光图像数据下载及图像预处理、空中三角测量控制点加密、密集点云生成及模型构建、纹理切片及自动映射、三维模型重建。

6.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S4的具体过程包括：

基于带有地理位置信息的粗略三维模型，在粗略三维模型上标记特征点，特征点标记为Q₁,Q₂,Q₃,…,Q_k,…,Q_m，(Q_k(x_k,y_k,z_k)，k∈{1,2,3,…,m})，特征点依次连接为特征面，在选取划分的特征面上内插航点，拓展生成精细化巡航路径；将特征点Q₁设为航点q₁在Q₁Q₂内插航点的坐标，相机传感器尺寸为b×h mm，焦距为dmm，物距为D mm，画面拍摄范围计为B×Hmm,航向重叠率为ξ，旁向重叠率为η，则航向距离L₁，旁向距离L₂分别为：

则同航向上q_i坐标为：

下一相邻航线首个航点q_i+1坐标为：

其中，i＝1,2,3...,n，n代表内插航点数。

7.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S5的具体过程包括：

S501、对所述红外图像进行中值滤波去噪处理；

S502、使用SURF算法提取图像特征点；

S503、使用KNN算法完成特征点匹配；

S504、根据匹配结果完成三维模型重建；

其中，步骤S502使用SURF算法，搜索所有尺度空间上的图像，构建Hessian矩阵来提取明显亮度变化的图像特征点，具体为：

其中，I代表图像，x、y分别代表图像的横、纵坐标。

8.根据权利要求1所述一种基于无人机精细化红外建模的建筑缺陷检测方法，其特征在于，步骤S6的具体过程包括：

根据生成的红外精细化三维渲染模型，利用颜色差异显示温度差异，得到热损失显著位置，从而完成建筑围护结构缺陷定位的检测任务。