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    無人機低空攝影在內(nèi)河航道信息化的應(yīng)用

    2016-02-25 02:50:43姜若松王東英糜長軍張波萬斌
    中國水運 2015年12期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)河低空三維重建

    姜若松+王東英+糜長軍+張波+萬斌

    摘要:無人機低空攝影具有機動靈活、經(jīng)濟便捷的技術(shù)優(yōu)勢,它以高分辨率輕型數(shù)字遙感設(shè)備為機載傳感器、以計算機視覺技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)為技術(shù)支撐,具有對地快速實時巡查、測量能力,可廣泛海洋資源與環(huán)境監(jiān)測、林業(yè)草場監(jiān)測以及農(nóng)業(yè)、水利、電力、交通、公安、軍事等領(lǐng)域。

    關(guān)鍵詞:無人機全景拼接內(nèi)河航道信息化

    隨著“十二五”期間我省內(nèi)河航道信息化事業(yè)的高速發(fā)展,以船聯(lián)網(wǎng)、水上ETC、感知航道、電子巡航為代表的新一代水運信息化系統(tǒng)陸續(xù)得到應(yīng)用。在航道管理方面,由于缺乏信息化和可視化管理手段,基層工作的績效難以考核,不能有機地結(jié)合信息系統(tǒng)來提升航道管理效率。

    無人機低空攝影在內(nèi)河航道信息化的應(yīng)用現(xiàn)狀

    1、國內(nèi)外航道信息化發(fā)展現(xiàn)狀

    國外發(fā)達(dá)國家內(nèi)河信息化建設(shè)較早:密西西比河在20世紀(jì)末已開始將智能運輸系統(tǒng)、差分全球定位系統(tǒng)等先進(jìn)的通信和導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用到航道信息采集和分析中,為航道的規(guī)劃、建設(shè)、養(yǎng)護及服務(wù)提供了支持和參考;萊茵河在1940年后開始逐步實現(xiàn)了信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一,于20世紀(jì)90年代末期實現(xiàn)了ENC在船舶雷達(dá)顯示圖像上加載、航段通信信號控制以及航道維護管理智能分析決策等內(nèi)河航運綜合信息服務(wù)。

    隨著我國內(nèi)河航道信息化工程建設(shè)的逐步推進(jìn),以長江黃金水道為代表的內(nèi)河導(dǎo)航信息化水平不斷提高,在電子航道圖系統(tǒng)研發(fā)應(yīng)用等領(lǐng)域甚至呈現(xiàn)趕超國外發(fā)達(dá)國家內(nèi)河航道信息化水平的趨勢。

    2、無人機低空攝影發(fā)展技術(shù)現(xiàn)狀

    隨著輕量MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的出現(xiàn),輕型的多旋翼無人飛行平臺開始蓬勃發(fā)展,到2005年左右,穩(wěn)定的多旋翼無人機開始出現(xiàn)。2013年,國內(nèi)大疆創(chuàng)新科技有限公司研發(fā)的四旋翼飛行器產(chǎn)品,配備Gopro運動相機,小巧靈活,控制簡單。隨著大疆的成功,國內(nèi)像零度智控、天途、哈博森等公司也相繼推出多旋翼無人機。多旋翼無人機的成熟,基于該平臺的應(yīng)用,如航拍、電力巡檢等市場快速打開。

    基于無人機平臺的傾斜攝影技術(shù)越來越成熟,很多商業(yè)公司利用無人機平臺進(jìn)行對地面的三維重建,比較有名的公司有pix4d、acute3d、skyline等。他們通過傾斜攝影測量全自動建模工具及移動端產(chǎn)品,結(jié)合云計算與云服務(wù)技術(shù),真正實現(xiàn)了從上游影像處理、中游二三維展示分析,到下游具體行業(yè)應(yīng)用與信息發(fā)布共享的三維空間信息全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋,為用戶提供一體化、一站式產(chǎn)品與服務(wù)。

    無人機低空攝影在內(nèi)河航道信息化應(yīng)用的分析

    無人機低空攝影是以獲取低空高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)為應(yīng)用目標(biāo),集成了無人駕駛飛行器、遙感及GPS-導(dǎo)航定位等高科技產(chǎn)品和技術(shù),建立起來的一種高機動性、低成本和小型化,專用化的遙感系統(tǒng)。無人機低空攝影具有機動靈活、經(jīng)濟便捷的技術(shù)優(yōu)勢,它以高分辨率輕型數(shù)字遙感設(shè)備為機載傳感器、以計算機視覺技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)為技術(shù)支撐,具有對地快速實時巡查、測量能力,可廣泛海洋資源與環(huán)境監(jiān)測、林業(yè)草場監(jiān)測以及農(nóng)業(yè)、水利、電力、交通、公安、軍事等領(lǐng)域。

    1、無人機航測平臺的優(yōu)勢

    無人機航測平臺具有以下幾個獨特的優(yōu)勢,第一,作業(yè)方式靈活快捷;第二,平臺構(gòu)建、維護以及作業(yè)的成本極低;第三,因其飛行高度低,能夠獲取大比例尺高精度影像,在局部信息獲取方面有著巨大的優(yōu)勢;第五,能夠獲取高重疊度的影像,增強了后續(xù)處理的可靠性和精度;由于上述的諸多優(yōu)勢,基于小型無人機平臺搭建的三維環(huán)境重建系統(tǒng)已經(jīng)成為世界各國爭相研究的熱點課題,現(xiàn)已逐步從研究開發(fā)階段發(fā)展到實際應(yīng)用階段。

    2、航道全景圖像拼接

    由于多旋翼無人機體積比較小,自穩(wěn)定性和抗風(fēng)能力差,在拍照的過程中不可避免地會出現(xiàn)傾斜、抖動,相機本身也存在鏡頭的幾何畸變,所以首先要對無人機圖像進(jìn)行幾何校正。圖像的幾何校正就是要校正成像過程中所造成的各種畸變,產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖形表達(dá)要求的新圖像。圖像預(yù)處理就是將變形的圖像糾正并且統(tǒng)一到建立的坐標(biāo)系中,以便測量地物的坐標(biāo)信息。圖像的配準(zhǔn)是指對圖像間的匹配信息進(jìn)行提取,在提取出的信息中尋找最佳匹配,完成圖像間的對齊。圖像拼接的成功與否主要是看圖像的配準(zhǔn)。圖像的融合是指在配準(zhǔn)以后對圖像進(jìn)行縫合并平滑邊界,讓圖像過渡自然。圖像拼接技術(shù)路線如圖1所示。

    3、航道場景三維重建平臺

    多傳感器融合的無人機定位及場景三維重建技術(shù):無人機獲取具有重疊覆蓋區(qū)域的序列圖像。無人機序列圖像三維重建在技術(shù)實現(xiàn)上分為圖像分析處理和三維解算兩個方面。圖像分析處理的目的是取得不同圖像上的同名目標(biāo)點的對應(yīng),包括關(guān)鍵幀圖像選擇、圖像增強、特征點提取與匹配。三維解算以序列圖像同名點匹配結(jié)果作為輸入,解算場景的三維結(jié)構(gòu),包括圖像間相對運動解算、平差優(yōu)化等內(nèi)容。具體的三維重建實現(xiàn)流程如圖2所示:

    通過無人機攜帶的IMU、視覺傳感器,基于貝葉斯濾波框架,實現(xiàn)無人機平臺的定位和環(huán)境結(jié)構(gòu)特征的三維重建,該方法可以提供系統(tǒng)定位精度,特別是在GPS失效的情況下,也能很好的彌補利用低價位IMU的誤差漂移問題,同時構(gòu)建的環(huán)境特征點圖通過最優(yōu)化的方法能夠構(gòu)建全景圖像。原理如圖3所示。

    無人機航空攝影在航道的應(yīng)用前景

    隨著計算機技術(shù)、空間技術(shù)和通訊技術(shù)的飛速發(fā)展,水深測量裝備正在朝著系統(tǒng)功能更加集成化、系統(tǒng)外觀更加小型化和輕便化方向發(fā)展,測量精度將進(jìn)一步提高。以地理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ),將航道及相關(guān)的岸邊設(shè)施以多維(立體和動態(tài))、多尺度、多分辨率的信息進(jìn)行描述,通過計算機技術(shù)、水聲納測量、航空攝影技術(shù)和大規(guī)模存儲技術(shù)將真實的港口和航道進(jìn)行虛擬化、數(shù)字化和可視化,更加直觀地反映測區(qū)的岸線、建筑、特種地物地貌等,形成一個基于地理信息系統(tǒng)的航道三維數(shù)字化可視、可測平臺,使得管理者對于航道的規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)、養(yǎng)護、管理整個生命周期進(jìn)行有效管理,必是數(shù)字化航道的發(fā)展趨勢。

    參考文獻(xiàn):

    [1]宋成果,郭濤,李學(xué)祥.我國內(nèi)河航道信息化發(fā)展現(xiàn)狀[J].水運工程,2014(12).

    [2] Szeliski, R., Computer Vision: Algorithms and Applications. 2010: Springer.

    [3] Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2004

    [4] Noah Snavely, Steven M. Seitz, Richard Szeliski. Modeling the World from Internet Photo Collections. International Journal of Computer Vision, 2007

    [5] Maurice F. Fallon, Hordur Johannsson, Jonathan Brookshire, Seth Teller, John Leonard,“Sensor Fusion for Flexible Human-Portable Building-Scale Mapping”, IROS, Algarve, Portugal. October 2012

    (第一作者單位:宿遷市航道管理處,第三、四、五作者單位:江蘇蘇科暢聯(lián)科技有限公司)endprint

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