無人機可見光立體測量采集建模方法與制作流程

1、本技術(shù)公幵了一種無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下操作步驟：利用無人機搭 載傾斜相機，然后利用傾斜相機進行可見光立體影像測量采集操作；對采集的可見光立體影 像進行優(yōu)化加工處理和數(shù)據(jù)加工處理；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影像的超高密度的 點云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量 三維模型。上述建模方法利用無人機可見光立體測量技術(shù)獲取輸電線路走廊立體影像，結(jié)合 可見光立體影像和高精度點云快速構(gòu)建生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模 型，可實現(xiàn)快速建模處理，大大提高巡檢工作效率。權(quán)利要求書1一種無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下

2、操作步驟：利用無人機搭載傾斜相機，然后利用傾斜相機進行可見光立體影像測量采集操作;對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理和數(shù)據(jù)加工處理；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影像的超高密度的點云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型,2. 如權(quán)利要求 1所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，所述利用無人機 搭載傾斜相機，具體包括如下操作步驟；選用五目傾斜相機為傾斜相機，然后將所述五目傾斜相機搭載安裝到所述無人機上。3. 如權(quán)利要求 2所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，所述可見光立體 影像測量采集操作包括如下操作步驟：對于任務(wù)區(qū)域踏勘，航跡規(guī)劃；無人機執(zhí)行起飛準備；利用傾斜相機

3、進行可見光立體影像的數(shù)據(jù)采集；將采集的可見光立體影像的數(shù)據(jù)進行保存。4. 如權(quán)利要求 1所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，對采集的可見光 立體影像進行優(yōu)化加工處理，包括如下操作步驟：預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)；對獲取的可見光立體影像進行質(zhì)量檢查，對于不符合所述預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù) 的當前可見光立體影像判定為不合格；對于符合所述預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)的當 前可見光立體影像判定為合格；確定對不合格的當前可見光立體影像的目標檢測區(qū)域，然后利用無人機對所述目標檢測區(qū)域 進行補飛操作，直到獲取到所在目標檢測區(qū)域的符合預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)的可 見光立體影像

4、。5如權(quán)利要求4所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，對采集的可見光 立體影像進行數(shù)據(jù)加工處理，包括如下操作步驟：對合格的可見光立體影像進行勻光勻色處理；對可見光立體影像數(shù)據(jù)進行幾何校正、同名像點匹配、區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差操作，最后將平差后 的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立體影像，使得每張可見光立體影像均具有在虛擬三維空間中的位置 和姿態(tài)數(shù)據(jù)。6如權(quán)利要求5所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，在所述將平差后 的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立體影像步驟中，其中所述平差后的數(shù)據(jù)包括坐標信息和方向角信 息。云構(gòu)7如權(quán)利要求6所述的無人機可見光立體測量采集建模方法，其特征在于，所述利用點 建TIN

5、模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型，具體包括如下 操作步驟：利用點云構(gòu)建TIN模型，然后對所述TIN模型自動進行紋理映射；根據(jù)紋理映射結(jié)果以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型。技術(shù)說明書一種無人機可見光立體測量采集建模方法技術(shù)領(lǐng)域本技術(shù)提供了一種無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下操作步驟：背景技術(shù)隨著激光雷達技術(shù)的發(fā)展，無人機激光雷達系統(tǒng)作業(yè)逐漸成為電力巡線的新手段。經(jīng)過研發(fā)，我公司設(shè)計研發(fā)了多種型號的機載激光雷達系統(tǒng)；該機載激光雷達系統(tǒng)，是基于 無人機平臺打造的長距離激光雷達掃描系統(tǒng) （或稱機載激光雷達設(shè)備 ），其集成了長距離激光 掃描、GN

6、SS5IMU定位定姿系統(tǒng)及存儲控制單元以及數(shù)碼相機技術(shù)、傳感器技術(shù)等于一 身，可進行采集激光雷達點 云 數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)。該機載激光雷達系統(tǒng)可實時、動態(tài)、海量采 集高精度點 云 數(shù)據(jù)及豐富的影像信息，通過配套的機載激光雷達地面站軟件，快速獲取電力 走廊數(shù)據(jù)。上述機載激光雷達系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于測繪、電力、林業(yè)、農(nóng)業(yè)、國土規(guī)劃、地質(zhì)災 害、礦山安全等領(lǐng)域三維空間信息的獲取。但是，現(xiàn)有技術(shù)的無人機設(shè)備一般只是搭載機載激光雷達系統(tǒng)和一個正面俯拍的相機（即采用正射影像方式從垂直角度進行俯視拍攝 ），因此說現(xiàn)有技術(shù)中無人機設(shè)備檢測方式仍然存 在以下方面的技術(shù)缺陷：第一：對于雷達檢測領(lǐng)域仍然缺少利用立體圖像采集測

7、量的技術(shù)應(yīng) 用。第二：傳統(tǒng)三維建模通常使用 3dsMax AutoCAD等建模軟件，基于影像數(shù)據(jù)、CAD平面圖或者拍攝圖片估算建筑物輪廓與高度等信息進行人工建模。這種方式制作出的模型數(shù)據(jù) 精度較低，紋理與實際效果偏差較大，并且生產(chǎn)過程需要大量的人工參與。第三：傳統(tǒng)采用 人工建模方式一兩年才能完成的一個中小城市建模工作，其效率非常低，三維模型數(shù)據(jù)采集 時間以及經(jīng)濟成本均較大。綜上，如何克服傳統(tǒng)技術(shù)中的上述技術(shù)缺陷是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需解決的技術(shù)問題。技術(shù)內(nèi)容本技術(shù)的目的在于提供一種無人機可見光立體測量采集建模方法，以解決上述問題。為了達到上述目的，本技術(shù)的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的： 利用無人機搭載傾斜

8、相機，然后利用傾斜相機進行可見光立體影像測量采集操作； 對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理和數(shù)據(jù)加工處理；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影像的超高密度的點云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型,并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；所述利用無人機搭載傾斜相機，具體包括如下操作步驟； 選用五目傾斜相機為傾斜相機，然后將所述五目傾斜相機搭載安裝到所述無人機上。 優(yōu)選的，作為一種可實施方案；所述可見光立體影像測量采集操作包括如下操作步驟： 對于任務(wù)區(qū)域踏勘，航跡規(guī)劃；無人機執(zhí)行起飛準備；利用傾斜相機進行可見光立體影像的數(shù)據(jù)采集； 將采集的可見光立體影像的

9、數(shù)據(jù)進行保存。 優(yōu)選的，作為一種可實施方案；對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理，包括如下操作步驟：預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)； 對獲取的可見光立體影像進行質(zhì)量檢查，對于不符合所述預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)的當前可見光立體影像判定為不合格；對于符合所述預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)的當 前可見光立體影像判定為合格；確定對不合格的當前可見光立體影像的目標檢測區(qū)域，然后利用無人機對所述目標檢測區(qū)域 進行補飛操作，直到獲取到所在目標檢測區(qū)域的符合預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)的可 見光立體影像。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；對采集的可見光立體影像進行數(shù)據(jù)加工處理，包括如下操作 步驟：對合格的

10、可見光立體影像進行勻光勻色處理；對可見光立體影像數(shù)據(jù)進行幾何校正、同名像點匹配、區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差操作，最后將平差后 的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立體影像，使得每張可見光立體影像均具有在虛擬三維空間中的位置 和姿態(tài)數(shù)據(jù)。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；在所述將平差后的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立體影像步驟中，其 中所述平差后的數(shù)據(jù)包括坐標信息和方向角信息。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；所述利用點云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型，具體包括如下操作步驟：利用點云構(gòu)建TIN模型，然后對所述TIN模型自動進行紋理映射；根據(jù)紋理映射結(jié)果以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型。

11、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)實施例的優(yōu)點在于：本技術(shù)提供的一種無人機可見光立體測量采集建模方法，分析上述主要技術(shù)內(nèi)容可知：上述 無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下操作步驟：利用無人機搭載傾斜相機，然后 利用傾斜相機進行可見光立體影像測量采集操作；對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處 理和數(shù)據(jù)加工處理；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影像的超高密度的點云，再利用所述點云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型。很顯然，該無人機可見光立體測量采集建模方法其利用該傾斜相機即可實現(xiàn)從多個不同的角 度采集影像，可將獲取到符合人眼視覺的真實立體影像數(shù)據(jù)，為后續(xù)立體建模提供了方

12、便， 克服了人工建模的工作，保證了建模效率。同時，對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處 理和數(shù)據(jù)加工處理，保障了數(shù)據(jù)的真實性以及高精度；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影 像的超高密度的點 云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率 可見光立體測量三維模型；利用無人機可見光立體測量技術(shù)獲取輸電線路走廊立體影像，結(jié) 合可見光立體影像和高精度點 云快速構(gòu)建生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維 模型，可實現(xiàn)快速建模處理，大大提高巡檢工作效率。附圖說明為了更清楚地說明本技術(shù)具體實施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實施方式或 現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地

13、介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本技術(shù) 的一些實施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根 據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖 1為本技術(shù)實施例提供的無人機可見光立體測量采集建模方法的流程示意圖。具體實施方式下面將結(jié)合附圖對本技術(shù)的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本技 術(shù)一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本技術(shù)中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒 有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本技術(shù)保護的范圍。在本技術(shù)的描述中，需要說明的是，某些指示的方位或位置關(guān)系的詞語，其僅是為了便于描 述本技術(shù)和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或

14、元件必須具有特定的方位、以特定的 方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本技術(shù)的限制。在本技術(shù)的描述中，需要說明的是，“連接 ”應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言， 可以具體情況理解上述術(shù)語在本技術(shù)中的具體含義。下面通過具體的實施例子并結(jié)合附圖對本技術(shù)做進一步的詳細描述。實施例一參見圖 1，本技術(shù)實施例提供了一種無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下操作步驟：步驟S100：!J用無人機搭載傾斜相機，然后利用傾斜相機進行可見光立體影像

15、測量采集操作；步驟S200對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理和數(shù)據(jù)加工處理；步驟S300將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影像的超高密度的點云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型。分析上述主要技術(shù)內(nèi)容可知：上述無人機可見光立體測量采集建模方法，包括如下操作步驟：利用無人機搭載傾斜相機，然后利用傾斜相機進行可見光立體影像測量采集操作；對采 集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理和數(shù)據(jù)加工處理；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于 影像的超高密度的點 云，再利用所述點云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨 率可見光立體測量三維模型。很顯然，該無人

16、機可見光立體測量采集建模方法其利用該傾斜相機即可實現(xiàn)從多個不同的角 度采集影像，可將獲取到符合人眼視覺的真實立體影像數(shù)據(jù)，為后續(xù)立體建模提供了方便， 克服了人工建模的工作，保證了建模效率。同時，對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處 理和數(shù)據(jù)加工處理，保障了數(shù)據(jù)的真實性以及高精度；將處理后的數(shù)據(jù)進行運算生成基于影 像的超高密度的點 云，再利用所述點 云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率 可見光立體測量三維模型；利用無人機可見光立體測量技術(shù)獲取輸電線路走廊立體影像，結(jié) 合可見光立體影像和高精度點 云快速構(gòu)建生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型，對輸電線路走廊通道的缺陷進行

17、迅速排查，大大提高巡檢工作效率。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；所述利用無人機搭載傾斜相機，具體包括如下操作步驟；選 用五目傾斜相機為傾斜相機，然后將所述五目傾斜相機搭載安裝到所述無人機上。需要說明的是，上述傾斜相機具體優(yōu)選使用五鏡頭傾斜相機。該五目傾斜相機被搭載到無人機飛行平臺上，利用該傾斜相機即可實現(xiàn)從一個垂直、四個傾斜等共計五個不同的角度采集 影像，可將獲取到符合人眼視覺的真實立體影像數(shù)據(jù)，為后續(xù)立體建模提供了方便。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；在步驟S10（中，所述可見光立體影像測量采集操作包括如下操作步驟：步驟S110對于任務(wù)區(qū)域踏勘，航跡規(guī)劃；步驟S120無人機執(zhí)行起飛準備；步驟S130

18、利用傾斜相機進行可見光立體影像的數(shù)據(jù)采集；步驟S140將采集的可見光立體影像的數(shù)據(jù)進行保存。需要說明的是，在具體實施方案中，在無人機起飛前需要進行航跡規(guī)劃等操作，在巡檢過程 中可利用傾斜相機進行可見光立體影像的數(shù)據(jù)采集，然后再將采集的可見光立體影像的數(shù)據(jù) 進行保存，以方便后續(xù)對采集影像數(shù)據(jù)進行分析處理。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；步驟S20（中，對采集的可見光立體影像進行優(yōu)化加工處理，包括如下操作步驟：步驟S210預設(shè)可見光立體影像合格標準參數(shù)；步驟S220對獲取的可見光立體影像進行質(zhì)量檢查，對于不符合所述預設(shè)可見光立體影像合 格標準參數(shù)的當前可見光立體影像判定為不合格；對于符合所述預設(shè)可見光

19、立體影像合格標準參數(shù)的當前可見光立體影像判定為合格； 步驟S230確定對不合格的當前可見光立體影像的目標檢測區(qū)域，然后利用無人機對所述目 標檢測區(qū)域進行補飛操作，直到獲取到所在目標檢測區(qū)域的符合預設(shè)可見光立體影像合格標 準參數(shù)的可見光立體影像。需要說明的是，數(shù)據(jù)獲取完成后，首先要對獲取的影像進行質(zhì)量檢查，對不合格的區(qū)域進行 補飛，直到獲取的影像質(zhì)量滿足要求；其次再進行勻光勻色等處理操作。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；在步驟 S20（中，對采集的可見光立體影像進行數(shù)據(jù)加工處 理，包括如下操作步驟：步驟S240對合格的可見光立體影像進行勻光勻色處理；步驟S250對可見光立體影像數(shù)據(jù)進行幾何校正、同名

20、像點匹配、區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差操作，最 后將平差后的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立體影像，使得每張可見光立體影像均具有在虛擬三維空 間中的位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)。需要說明的是，進行勻光勻色處理，在飛行過程中存在時間和空間上的差異，影像之間會存 在色偏，這就需要進行勻光勻色處理；再次進行幾何校正、同名像點匹配、區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平 差，最后將平差后的數(shù)據(jù) （三個坐標信息及三個方向角信息 ）賦予每張立體影像，使得他們具 有在虛擬三維空間中的位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，至此立體影像即可進行實時量測，每張斜片上的每 個像素對應(yīng)真實的地理坐標位置。關(guān)于多視影像聯(lián)合平差需要說明的是：多視影像不僅包含垂直攝影數(shù)據(jù)，還包括傾斜攝影數(shù) 據(jù)，而部分傳統(tǒng)空中

21、三角測量系統(tǒng)無法較好地處理傾斜攝影數(shù)據(jù)，因此，多視影像聯(lián)合平差 需充分考慮影像間的幾何變形和遮擋關(guān)系。結(jié)合POSK統(tǒng)提供的多視影像外方位元素，采取由粗到精的金字塔匹配策略在每級影像上進行同名點自動匹配和自由網(wǎng)光束法平差，得到較 好的同名點匹配結(jié)果。同時建立連接點和連接線、控制點坐標、GPS/IMU甫助數(shù)據(jù)的多視影像自檢校區(qū)域網(wǎng)平差的誤差方程，通過聯(lián)合解算，確保平差結(jié)果的精度。關(guān)于多視影像密集匹配需要說明的是：影像匹配是攝影測量的基本問題之一，多視影像具有覆蓋范圍大、分辨率高等特點。因此如何在匹配過程中充分考慮冗余信息，快速準確獲取多 視影像上的同名點坐標，進而獲取地物的三維信息是多視影像匹配的

22、關(guān)鍵。本實施例結(jié)合P0喙統(tǒng)提供的多視影像外方位元素，再采取由粗到精的金字塔匹配策略在每級影像上進行 同名點自動匹配和自由網(wǎng)光束法平差，得到較好的同名點匹配結(jié)果。優(yōu)選的，作為一種可實施方案；在步驟 S25（中，在所述將平差后的數(shù)據(jù)賦予每張可見光立 體影像步驟中，其中所述平差后的數(shù)據(jù)包括坐標信息和方向角信息。需要說明的是，在上述操作步驟中，將平差后的數(shù)據(jù)（三個坐標信息及三個方向角信息 ）賦予每張傾斜影像，使得他們具有在虛擬三維空間中的位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，至此傾斜影像即可進行 實時量測，每張斜片上的每個像素對應(yīng)真實的地理坐標位置。上述坐標信息和方向角信息通 過傾斜攝影系統(tǒng)獲得；該傾斜攝影系統(tǒng)分為三大部分，第一部分為飛行平臺；第二部分為人 員；第三部分為儀器部分，傳感器 （多頭相機、GPSt位裝置獲取曝光瞬間的三個線元素x, y，z）和姿態(tài)定位系統(tǒng)（記錄相機曝光瞬間的姿態(tài)，三個角元素0心ko）優(yōu)選的，作為一種可實施方案；在步驟 S30（中，所述利用點云構(gòu)建TIN模型，并以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型，具體包括如下操作步驟：利用點云構(gòu)建TIN模型，然后對所述TIN模型自動進行紋理映射；根據(jù)紋理映射結(jié)果以此生成基于影像紋理的高分辨率可見光立體測量三維模型）關(guān)于三維模型生