地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急搶險(xiǎn)中輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)的應(yīng)用研究

吳利榮

（山西省煤炭地質(zhì)物探測(cè)繪院有限公司，山西 晉中）

引言

隨著我國科學(xué)技術(shù)水平越來越高，無人機(jī)技術(shù)迅速提升，并且取得了技術(shù)突破，已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域中得到了高效運(yùn)用。尤其是在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急搶險(xiǎn)中，無人機(jī)具有非常大的運(yùn)用優(yōu)勢(shì)。隨著近幾年地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生概率增加，無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)得到了應(yīng)用，輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)能夠?qū)Φ刭|(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行有效搜集和分析，通過建立協(xié)同服務(wù)機(jī)制的方式，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估，由此可以看出輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)的運(yùn)用價(jià)值。

1 輕便型無人機(jī)系統(tǒng)組成

1.1 飛行平臺(tái)

輕便型無人機(jī)機(jī)身往往選擇較為輕便的木質(zhì)材料或者碳纖維，以上材料能夠幫助無人機(jī)適應(yīng)各種地質(zhì)災(zāi)害環(huán)境，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位。數(shù)采集可以利用“棋盤式數(shù)據(jù)標(biāo)注”的方式完成，標(biāo)定模板每個(gè)格的邊長在15 mm～25 mm 之間，一共25 個(gè)方格，在空間中獲取相應(yīng)的標(biāo)定點(diǎn)，假設(shè)標(biāo)定點(diǎn)的坐標(biāo)為m，則坐標(biāo)點(diǎn)集合為M＝［m1，m2，m3，1］T，拍攝畸形圖片坐標(biāo)為m′＝［I；x；y］，在此基礎(chǔ)上完成畸變點(diǎn)關(guān)系投影，公式為km＝C［j，s］M，對(duì)其進(jìn)行簡化處理的公式可以表示為km=HM，H 表示為數(shù)據(jù)的單邊性約束條件。具體見表1。

表1 無人機(jī)飛行參數(shù)

1.2 控制系統(tǒng)

輕便型無人機(jī)控制系統(tǒng)中包含一定數(shù)量的子系統(tǒng)，例如驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)以及通信系統(tǒng)等，在地質(zhì)災(zāi)害搶險(xiǎn)中，綜合運(yùn)用以上系統(tǒng)，滿足各項(xiàng)功能的運(yùn)用，最終完成災(zāi)區(qū)數(shù)據(jù)采集、上傳以及分析工作。根據(jù)三維模型中的模型坐標(biāo)，完成誤差計(jì)算，具體見表2。

表2 誤差計(jì)算

2 輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急搶險(xiǎn)中的運(yùn)用

2.1 科學(xué)劃分勘察區(qū)域

從當(dāng)前輕便型無人機(jī)實(shí)際運(yùn)用中能夠看出，大部分無人機(jī)的飛行時(shí)間并不長，主要在30 分鐘左右。針對(duì)這一情況，在運(yùn)用輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)中，要對(duì)勘察區(qū)域進(jìn)行明確劃分，科學(xué)合理的測(cè)定勘察路線以及飛行時(shí)間，保證勘察工作的開展效率[1]。例如，在航線規(guī)劃的過程中，根據(jù)無人機(jī)傳感器電荷耦合器件尺寸、影像地面分辨率等因素共同決定，航高計(jì)算公式為：H=GSDxf/a：H 為航攝高度，m；a 為傳感器CCD 像元尺寸,f 為無人機(jī)鏡頭焦距，GSD 為地面影像分辨率。

同時(shí)將輕便型無人機(jī)搜集的圖像信息與還原地貌相互對(duì)比分析。以上過程中運(yùn)用三維模型技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)災(zāi)區(qū)地質(zhì)環(huán)境的可視化建設(shè)，為應(yīng)急搶險(xiǎn)人員的決策提供條件，確保最終決策的準(zhǔn)確性[2]，見圖1 無人機(jī)航拍流程。

圖1 無人機(jī)航拍流程

2.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)

近幾年，我國無人機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件處于快速發(fā)展?fàn)顟B(tài)，主要采取的軟件包括思維公司的JX4，中國測(cè)繪研究院的Pix Grad，武漢大學(xué)的DPGrid 等，將以上軟件與輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)相互結(jié)合，能夠?qū)?shù)據(jù)影像信息完成自動(dòng)化處理。在此過程中，可以將其與Agisoft Photo Scan 軟件相互結(jié)合，建立三維模型，同時(shí)生成DOM。在Darknet 深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)上，針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)的車輛和人員進(jìn)行識(shí)別與統(tǒng)計(jì)。在Agisoft Photo Scan 軟件中，主要運(yùn)用structure from motion，Sf M方法對(duì)三維場(chǎng)景進(jìn)行建模，針對(duì)無人機(jī)中的視頻數(shù)據(jù)信息，采取視頻抽幀的方式獲取具有高重疊度的影響，再將其導(dǎo)入到Agisoft Photo Scan 軟件中完成處理。Agisoft Photo Scan 軟件目前采取的主要數(shù)據(jù)處理方法包含三種：第一，針對(duì)較為復(fù)雜的地質(zhì)災(zāi)害場(chǎng)景，按照地面控制點(diǎn)對(duì)區(qū)域完成劃分，分區(qū)域完成測(cè)量，在此基礎(chǔ)上完成圖像的拼接，這種方式能夠提高對(duì)圖像處理的準(zhǔn)確性和有效性。第二，對(duì)于其中質(zhì)量較差的圖片，需要將其刪除，軟件內(nèi)部對(duì)區(qū)域范圍之內(nèi)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，通過這種方式降低其中出現(xiàn)冗雜問題的概率。第三，在選擇相應(yīng)的地面控制點(diǎn)階段，要保證控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)均勻分布，并且避免在影響邊緣的位置設(shè)施控制點(diǎn)。在完成數(shù)據(jù)處理之后，用戶根據(jù)實(shí)際需求導(dǎo)出相應(yīng)的成果，當(dāng)前主要包括三維點(diǎn)云、DOM，DEM和Google KMZ 文件三部分內(nèi)容。導(dǎo)出三維模型主要為PDF 和obj 格式，分別在Adobe Reader 和3D Builder 中瀏覽，Google KMZ 文件可以利用Google Earth 軟件打開，實(shí)現(xiàn)影像之間的相互疊加，完成信息挖掘和處理工作。

例如，在針對(duì)邊坡滑動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)繪的過程中，選擇五個(gè)標(biāo)記點(diǎn)完成記錄，其坐標(biāo)分別為A：（168.5m，183.7m）、B：（154.5 m，243.7m）、C：（274.5m，243.5m）、D：（342.7m，235.4m）、E：（325.4m，253.4 m）。其中輕便型無人機(jī)測(cè)繪技術(shù)為試驗(yàn)組，傳統(tǒng)測(cè)繪為對(duì)照組，具體情況見表3。

表3 測(cè)繪技術(shù)對(duì)照

通過表3 內(nèi)容能夠看出，試驗(yàn)組完成的最長時(shí)間為15.47 ms，對(duì)照組最長時(shí)間為86.47 ms，因此輕便型無人機(jī)測(cè)繪技術(shù)能在短時(shí)間之內(nèi)完成測(cè)繪工作，幫助應(yīng)急搶險(xiǎn)工作順利完成。以往開展測(cè)繪工作的過程中，需要工作人員進(jìn)入到測(cè)繪現(xiàn)場(chǎng)完成測(cè)繪工作，而在地質(zhì)災(zāi)害搶險(xiǎn)區(qū)域中存在較高的不確定性以及危險(xiǎn)性，如果測(cè)繪人員對(duì)搶險(xiǎn)地區(qū)的了解程度不夠，則非常容易出現(xiàn)意外，威脅測(cè)繪人員的生命安全。另外，在發(fā)生突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害之后，采用傳統(tǒng)測(cè)繪方式，也會(huì)對(duì)周圍人員生命安全產(chǎn)生威脅。該種情況下運(yùn)用輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)，能夠有效避免上述情況的出現(xiàn)，同時(shí)，提高應(yīng)急搶險(xiǎn)測(cè)繪數(shù)據(jù)采集安全性，為我國今后測(cè)繪技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供條件[3]。

2.3 實(shí)時(shí)視頻目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

在對(duì)視頻目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別的過程中，可以在Darknet 框架的基礎(chǔ)上完成，該框架較為精簡，能夠?qū)崿F(xiàn)深度學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上完成視頻目標(biāo)的實(shí)時(shí)識(shí)別，能夠保證最終識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)定性。根據(jù)實(shí)際情況，可以將其與Open CV 相互結(jié)合，其在實(shí)際運(yùn)用中操作簡單，移植難度低，包含兩種計(jì)算方式。將YOLO 作為主要速算法，該算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上形成，具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確性高以及預(yù)測(cè)范圍廣的優(yōu)勢(shì)，因此在輕便型無人機(jī)中得到了廣泛運(yùn)用，具體見表4。

表4 YOLO 與其他算法處理COCO 數(shù)據(jù)集

在對(duì)視頻進(jìn)行正式識(shí)別之前，要針對(duì)大量的樣本完成標(biāo)定工作，以YOLOv3 為例，目標(biāo)識(shí)別主要包括以下內(nèi)容，第一，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，將1000 張照片進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)，并且將其分為訓(xùn)練集以及測(cè)試集兩部分內(nèi)容。第二，完成Darknet 準(zhǔn)備工作，對(duì)其中的代碼進(jìn)行修改，使其與數(shù)據(jù)集相互匹配。第三，利用Image Net 數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練模型，加快網(wǎng)絡(luò)收斂，同時(shí)確定訓(xùn)練文件的路徑以及參數(shù)配置，其中包括batch，momentum，decay 和learning_rated 等。第四，訓(xùn)練YOLOv3，在損失函數(shù)下降到一定數(shù)值之后，停止訓(xùn)練，并完成對(duì)訓(xùn)練 模 型 的 保 存。使 用object_detection_yolo.Py 對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，最終開展目標(biāo)識(shí)別工作。目標(biāo)識(shí)別過程中，將輕便型無人機(jī)拍攝的視頻實(shí)時(shí)傳遞到控制中心，控制中心電腦利用Darknet 框架完成對(duì)目標(biāo)識(shí)別[4]。

2.4 應(yīng)急監(jiān)測(cè)控制點(diǎn)布設(shè)技術(shù)

在對(duì)輕便型無人機(jī)應(yīng)急數(shù)據(jù)以及視頻完成處理識(shí)別之后，確定數(shù)據(jù)采集精度，開展應(yīng)急區(qū)域內(nèi)部監(jiān)控點(diǎn)的選擇工作。這一階段將地址坐標(biāo)與輕便型無人機(jī)航拍坐標(biāo)相互規(guī)劃，根據(jù)相應(yīng)的比例完成計(jì)量設(shè)備整合，人工測(cè)量作為輔助開展監(jiān)督管理，具體監(jiān)控點(diǎn)標(biāo)注情況見圖2，表5 為像控點(diǎn)布設(shè)具體參數(shù)。

圖2 標(biāo)記點(diǎn)形狀

表5 像控點(diǎn)布設(shè)參數(shù)

通過圖2 內(nèi)容能夠看出，在一定區(qū)域范圍之內(nèi)，利用對(duì)角劃分的方式將其分為四個(gè)面積相等的三角形，在對(duì)角位置設(shè)置布控點(diǎn)存在不穩(wěn)定性，所以可以在開展測(cè)量工作之前設(shè)置水泥柱，再利用GPS、GPRS等設(shè)備，對(duì)布設(shè)點(diǎn)的狀態(tài)完成實(shí)時(shí)監(jiān)控[5]。

3 結(jié)論

綜上所述，在當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急搶險(xiǎn)中，輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)得到了有效運(yùn)用，其具有靈活性強(qiáng)以及可視化的優(yōu)勢(shì)，能夠幫助應(yīng)急搶險(xiǎn)人員快速全面的掌握災(zāi)害區(qū)域?qū)嶋H情況，制定正確決策。但是在實(shí)際運(yùn)用技術(shù)的過程中需要注意，要從數(shù)據(jù)處理、目標(biāo)識(shí)別以及控制點(diǎn)布設(shè)等角度出發(fā)，細(xì)化其中的運(yùn)用細(xì)節(jié)，并且加以控制管理，最終達(dá)到提高輕便型無人機(jī)快速測(cè)繪技術(shù)運(yùn)用水平的目的。