基于無人機的公路裂縫識別研究

張琛+王軍民

摘要：路面裂縫的測量是傳統的公路測量技術，國內現有路面裂縫調查方法很大程度上還都依賴于人工，這種傳統方法耗時費力，存在安全隱患不夠客觀。無人機具有價格便宜運行維護成本低 機動性好可高質量獲取高分辨率影像等優勢。本文論述了目前無人機的發展現狀和將無人機運用到公路裂縫識別中的關鍵步驟，為無人機的公路裂縫識別應用提供理論基礎。

關鍵詞：無人機；裂縫識別

1引言

隨著近幾年經濟的快速發展，我國的各項基礎設施在不斷的完善中逐漸發展到了一個相對繁榮的時期，這個過程中，基礎設施的建設過程慢慢的被人們重視起來，其中工程測量技術尤為重要，路面裂縫的測量也是非常重要的測量工作。國內現有的路面裂縫調查方法在很大的程度上還都依賴于人工。這種傳統的方法耗時費力，存在安全隱患并不夠客觀，已經越來越不能適應公路發展的要求。

本文基于無人機采集圖像的公路裂縫識別方法，相比于傳統人工檢測具有機動靈活、成本費用低、獲取圖像分辨率高、響應時間短、攜帶轉移方便、不必申請空域且受天氣影響低等優點。具有很好的發展前景和市場使用價值。

2國內無人機發展現狀

無人機是新一輪科技革命和產業革命的熱點，其成本較低無人員傷亡更顯、機動性強、在復雜危險的環境中取代人工的作用使其更具優勢如今無人機正被廣泛運到涉及國計民生的各個領域 發揮著重要的作用，已經深入與用于農林植保、電力巡航、石油管道巡檢、國土測量、海洋監測、地質勘探、新聞報道、野生動物保護、災后響應等諸多行業場景。無人機的硬件技術也在日趨成熟.如今無人機圖像傳輸與控制距離遠達5公里，低光學畸變攝像頭、障礙感知、精準懸停、定點巡航更是如今無人機的標準配置，使得無人機在公路裂縫識別中應用成為可能。

3 裂縫邊緣檢測識別技術

裂縫邊緣檢測技術即圖像邊緣檢測技術，其最早出現于20世紀50年代由Robert等人著手研究，如今已較為成熟，Robert算子作為最早的圖像邊緣檢測算子，在其基礎上又提出了Kirsch算子、Prewitt算子等具有代表性的邊緣檢測算子。在對采集圖像進行邊緣檢測之前進行圖像預處理，如正射畸變校正、灰度圖像轉化，必要時進行濾波圖像銳化等處理（無人機低空采集圖像時無需正射校正，必要時可用envi等軟件進行校正處理，灰度圖像轉化濾波等處理簡單matlab程序可以實現）下圖為Prewitt算子進行邊緣檢測的效果

無人機采集公路圖像具有高噪聲、光照不均等特點，但其相較于傳統的裂縫識別不需要太高的精度，所以重點應放在去噪方面。常規的去噪方法通過圖像平滑處理有效減少圖像噪聲，改善圖像質量，如介于空域的領域平均法、加權平均法、中值濾波、空域低通濾波等，近年來出現的一些新的圖像平滑處理技術，結合人眼視覺特性、將模糊數學理論、小波分析、粗糙集理論等新技術進行圖像平滑處理取得了較好的效果，可以進行嘗試。

4 圖像拼接技術

圖像拼接技術是將圖像拼接技術是將一組相互間重疊部分的圖像序列進行空間匹配對準，經重采樣合成后形成一幅包含各圖像序列信息的寬視角場景的、完整的、高清晰的新圖像的技術。

主流：SIFT，即尺度不變特征轉換（Scale-invariantfeaturetransform，SIFT），是用于圖像處理領域的一種描述子。

利用SIFT特征進行圖像拼接的主要步驟如下：

1、對圖像提取SIFT特征

2、利用k-d tree和BBF算法進行特征匹配查找，并根據最近鄰和次近鄰距離比值進行初步篩選

3、利用RANSAC算法篩選匹配點并計算變換矩陣

4、圖像融合

對于無人機采集的公路圖像特征值可能過于單一，需要我們對道路兩旁的圖像信息進行部分采集，所采集部分若過多則易造成公路裂縫的邊緣檢測噪聲過大，需要進行多次采樣以確保在不影響裂縫邊緣檢測的基礎上盡可能多的出現特征點。這一過程需要對公路寬度測量之后對無人機高度進行選定，選擇合適的飛行高度后將公路寬度和飛行高度進行擬合成一個經驗公式以便應對不同寬度路面的圖像采集

5、生成報告

根據無人機的飛行路徑可以準確生成所測量的公路路徑長度信息，將其轉化為坐標標注在拼接圖像旁，可由坐標準確查找到裂縫的位置，以達成公路路面信息數據化保存的目的，也可作為數據對比使公路裂縫識別由主觀的人工操作轉化為客觀的數據資料。將不同時間采集的公路數據進行對比也可對公路裂縫的產生起到直觀的了解，對于裂縫的發育情況有一定的掌握，對裂縫發育原因有依據可以追尋。

6、結論與建議

本文基于無人機采集圖像的公路裂縫識別方法，相比于傳統人工檢測具有機動靈活、成本費用低、獲取圖像分辨率高、響應時間短、攜帶轉移方便、不必申請空域且受天氣影響低等優點。具有很好的發展前景和市場使用價值。無人機在工程測量領域的應用是一個較新的研究領域，其機動性、低成本、無人員傷亡隱患等優勢是人工作業無法比擬的，必將成為工程測量的新趨勢。