基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法

技术领域

本发明涉及桥梁工程质量检测领域。更具体地说，本发明涉及一种基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法，特别涉及桥梁钢筋部品的纵向钢筋的参数提取。

背景技术

钢筋部品体积大、单根钢筋数目多，传统的钢筋质量检测方式主要靠人工完成，该方式效率低、劳动强度大，有一定的危险性。点云数据处理技术为部品钢筋检测提供了新方向，然而在钢筋等类圆柱体检测方面，一般选取随机一致性采样算法，该算法参数多，约束条件需要人工设定，自动化程度低，拟合结果受人工设定参数影响大，拟合结果可靠性不足，无法适用于包含大量钢筋的部品结构，为此，本文发明针对上述缺陷，依据钢筋部品自身特点，提出了钢筋直径和方向向量约束构建方法，解决模型拟合过程中的人为干预，保证了拟合结果的可靠性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法，提出了钢筋直径和方向向量约束构建方法，解决随机采样一致性算法在拟合过程中的人为干预，保证了拟合结果的可靠性。

本发明解决此技术问题所采用的技术方案是：一种基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法，包括：

S1.基于无人机获取钢筋部品图像数据，对所述图像数据进行空中三角计算以及点云数据重建，构建钢筋部品的三维点云模型；

S2.对点云数据进行预处理；

S3.确定钢筋拟合模型，包括提取单根钢筋以圆柱模型对点云数据进行拟合，获取钢筋的直径和钢筋顶面圆心数据；

确定钢筋半径范围约束；

确定钢筋轴线方向向量约束；

S4.在确定的钢筋半径参数约束和确定的钢筋轴线方向向量约束条件下，采用随机一致性采样算法对所述钢筋拟合模型中的参数进行拟合，获取钢筋的半径、钢筋轴线的方向向量(l m n)和钢筋轴线上的一点(x

较为优选的，依据钢筋部品的高度、镜头焦距、像元尺寸以及地面分辨率确定无人机的飞行高度，具体为：无人机与钢筋部品的高度通过以下公式确定：

无人机的飞行高度＝钢筋部品高度+镜头焦距×钢筋分辨率÷像元尺寸。

较为优选的，点云数据的预处理包括：

利用平均网格降采样算法实现点云数据的降采样；

基于统计半径滤波算法实现点云数据滤波；

基于欧式聚类算法实现单根点云数据的聚类。

较为优选的，圆柱模型对点云数据进行拟合，其公式如下：

公式中，(x y z)为钢筋表面点；r为钢筋的半径；(l m n)为钢筋轴线的方向向量；(x

较为优选的，确定钢筋半径范围约束，具体包括：

S3-A1.确定X轴方向钢筋半径范围：

将单根钢筋数据投影到XOZ平面，计算点云X方向最小值x

选取点云数据中的任意一点S

将最大点归集到数据集Q中，将最小点归集到数据集P中，将栅格中的点云数据从点云数据S中删除；

持续循环上述步骤直到S中的点云数据Q划分到不同网格；

S3-A2.以最小二乘法对点云集Q进行直线拟合L

S3-A3.依据步骤S3-A1、S3-A2中的方法，计算Y轴方向钢筋半径范围，记Y方向钢筋半径的最小值为

S3-A4.比较

较为优选的，确定钢筋轴线方向向量约束，具体包括：

S3-B1.步骤S3-A1.的方法提取Z轴上的最大点数据集Q

S3-B2.分别利用AABB包围算法对点云数据集进行处理，提取点云数据集Q

S3-B3.构建Q

本发明至少包括以下有益效果：

1、本发明通过无人机搭载相机获取钢筋部品图像数据，对图像数据进行空中三角计算以及点云数据重建，构建钢筋部品的三维点云模型；对点云数据进行降采样、滤波和聚类，实现单根钢筋数据提取；

2、本方法提出了一种钢筋直径和法向量方向约束构建方法，相较于传统基于采样一致性算法的圆柱拟合方法约束条件需要人工设定，自动化程度低，拟合结果受人工设定参数影响大，拟合结果可靠性不足，本方法针对上述缺陷，依据钢筋部品自身特点，提出了钢筋直径和方向向量约束构建方法，解决模型拟合过程中的人为干预，实现了部品钢筋的自动化、快速、高精度测量；

3、本方法实现了钢筋数据的自动化采集、钢筋参数的自动化识别，有效解决了传统人工钢尺测量时间长、效率低、劳动强度高等问题，提升了工程施工效率，降低了工人的劳动强度。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明栅格划分示意图；

图2为本发明半径距离计算示意图。

具体实施方式

为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

以下结合附图及实施对本发明作进一步的详细说明，其具体实施过程如下：

本发明提供一种基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法，包括：

S1.基于无人机获取钢筋部品图像数据，对所述图像数据进行空中三角计算以及点云数据重建，构建钢筋部品的三维点云模型；

S2.对点云数据进行预处理；

S3.确定钢筋拟合模型，包括提取单根钢筋以圆柱模型对点云数据进行拟合，获取钢筋的直径和钢筋顶面圆心数据；

确定钢筋半径范围约束；

确定钢筋轴线方向向量约束；

S4.在确定的钢筋半径参数约束和确定的钢筋轴线方向向量约束条件下，采用随机一致性采样算法对所述钢筋拟合模型中的参数进行拟合，获取钢筋的半径、钢筋轴线的方向向量(l m n)和钢筋轴线上的一点(x

实施例1

本实施例提供了一种基于无人机图像点云数据的部品钢筋参数自动化提取方法，包括：

S1.依据钢筋部品的高度、镜头焦距、像元尺寸以及地面分辨率确定无人机的飞行高度，具体为无人机与钢筋部品的高度通过以下公式确定：

无人机的飞行高度＝钢筋部品高度+镜头焦距×钢筋分辨率÷像元尺寸。

以禅思P1无人机机载相机为例，相机的像元尺寸为4.4um，选用35mm的相机镜头，设置钢筋分辨率为1mm，则无人机飞行高度为7+(35×1÷4.4)≈14.95米，则可以设置飞行高度为15m。

基于无人机获取钢筋部品图像数据，利用无人机三维重建软件，对所述图像数据进行空中三角计算以及点云数据重建，构建钢筋部品的三维点云模型；

S2.对点云数据进行预处理，包括：

利用平均网格降采样算法实现点云数据的降采样；

基于统计半径滤波算法实现点云数据滤波；

基于欧式聚类算法实现单根点云数据的聚类。

S3.确定钢筋拟合模型，包括提取单根钢筋以圆柱模型对点云数据进行拟合，获取钢筋的直径和钢筋顶面圆心数据，其公式如下：

公式中，(x y z)为钢筋表面点；r为钢筋的半径；(l m n)为钢筋轴线的方向向量；(x

确定钢筋半径范围约束，具体包括：

S3-A1.确定X轴方向钢筋半径范围：

将单根钢筋数据投影到XOZ平面，计算点云X方向最小值x

选取点云数据中的任意一点S

将最大点归集到数据集Q中，将最小点归集到数据集P中，将栅格中的点云数据从点云数据S中删除；

持续循环上述步骤直到S中的点云数据Q划分到不同网格；栅格划分如图1所示。

S3-A2.以最小二乘法对点云集Q进行直线拟合L

S3-A3.依据步骤S3-A1、S3-A2中的方法，计算Y轴方向钢筋半径范围，记Y方向钢筋半径的最小值为

S3-A4.比较

确定钢筋轴线方向向量约束，具体包括：

S3-B1.步骤S3-A1.的方法提取Z轴上的最大点数据集Q

S3-B2.分别利用AABB包围算法对点云数据集进行处理，提取点云数据集Q

S3-B3.构建Q

S4.在确定的钢筋半径参数约束和确定的钢筋轴线方向向量约束条件下，采用随机一致性采样算法对所述钢筋拟合模型中的参数进行拟合，获取钢筋的半径、钢筋轴线的方向向量(l m n)和钢筋轴线上的一点(x

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括”，在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。