基于無人機傾斜攝影的高層建筑變形測量方法

馬剛

(中國建筑材料工業地質勘查中心新疆總隊,新疆 烏魯木齊 830000)

0 引 言

近年來,在經濟高速發展的刺激下,高層建筑數量不斷增加,雖然提升了人們的生活便利性,但是建筑載荷過大形成的安全隱患,影響了高層建筑的使用壽命。建筑施工區域的地質條件、水文環參數不同,建筑施工設計結構差異都引發高層建筑在建設、使用過程中出現變形,甚至會造成大量的財產損失和傷亡。對高層建筑變形進行測量是貫穿建筑使用全周期的重要技術手段。通過在建筑投入使用的過程中進行必要的變形監測,從而及時預防重大危險事故發生[1]。早期主要是利用幾何分析、物理受力分析相結合,根據基礎的測繪數據,通過建模計算得到建筑變形量。隨著高層建筑工程數量增加,需要測量變形的建筑項目比重增大,傳統的測量方法效率低下,并且無法達到變形測量的精度要求。利用衛星遙感技術、激光測量技術測量建筑幾何數據,通過建立三維模型并進行有限元分析的方法,能夠獲得較為精確的計算結果[2]。但是計算量較大,需要采集的參數體量較大,實際應用上存在一定的局限性。

無人機可以根據測量要求圍繞高層建筑進行拍攝,能夠從不同的視角獲取不同高度建筑位置的信息。無人機傾斜攝影可以減少變形測量中的人力投入,并且可以更高效地采集數據。因此,就上述分析內容,本文將研究基于無人機傾斜攝影的高層建筑變形測量方法。

1 無人機傾斜攝影方案規劃參數計算

圍繞高層建筑的具體高度、光線角度、陽光強度以及無人機的飛行規范和所搭載攝像頭的工作精度,設置正視、前視、后視航帶,獲取高層建筑不同角度的攝影圖像序列。在規劃無人機傾斜攝影方案時,需要設置無人機的航線、像控點等具體規劃參數。

為減少無人機飛行不穩定對攝制圖像精度的干擾,當飛行航線與實際航線的偏離角度大于3%時,按下式計算圖像攝制的重疊率[3]:

(1)

其中,H為航向重疊率;O為圖像重疊率;Bx和By為旁向重疊度;Ix和Iy為攝像成像尺寸;Px、Py為像片尺寸。當航向偏轉度小于3%時,水平方向的成像尺寸可以視為1。

無人機的飛行高度和攝像頭分辨率之間的關系如下:

(2)

其中,f為無人機攝像頭焦距;δ為建筑測量采樣點成像的單一像元尺寸;△g為建筑采樣點尺寸。根據以上參數規劃無人機飛行采樣航線后,以大地坐標系為參考,將攝影圖像序列中的建筑物采樣點的坐標轉換為同一坐標系后,對傾斜攝影采集的圖像進行處理。

2 無人機攝影圖像點云處理

無人機采用傾斜攝影時,搭載的攝像頭成像時可能會出現遮擋問題,在對攝影圖像序列進一步處理前,對圖像進行畸變校正、降噪、勻光勻色以及DoG特征提取處理。利用PMVS算法根據提取的建筑特征建立點云,并進行高層建筑攝影序列網格重建。

對于兩個圖像特征匹配點,在極線約束下進行三角化處理,得到特征點的三維坐標。將特征點與成像中心的距離升序排列,生成圖像面片[4]。為保證攝像圖像的每一圖像塊都對應面片,則進行面片擴散。擴散時,首先判定面片鄰域是否為空:

|(c(i)-c(i+ε))n(i)|+|(c(i)-c(i+ε))n(i+ε)|≤2ζ

(3)

其中,c(i)為面片i的圖像塊鄰域;c(i+ε)為可能與面片i相鄰的面片i+ε的鄰域;n為面片法向量;ζ為參考圖像深度。滿足上式的兩面片不進行擴散。重復若干面片擴散處理,得到建筑圖像點云。利用拉普拉斯矩陣以及L2投影法對點云面片進行等值面提取,然后逐步剝離冗余四面體,得到重構后的建筑網格。

3 建筑變形測量

在Revit建模軟件中,導入無人機采集圖像時的像控點后,根據建筑網格數據生成由實際采集數據建立的高層建筑三維模型。同時參考高層建筑施工時的設計圖紙,將相關數據導入三維建模軟件中。對建筑的理論設計三維模型點云分解,并在網格中將測量數據建立的點云數據與其擬合。計算兩個三維模型對應點云數據的歐式距離:

(4)

其中,(x1,y1,z1)和(x2,y2,z2)分別為設計模型和測量模型的點云數據距離。點云數據距離變化量即為建筑形變量。以三維建筑各邊界點云的坐標進行擬合,通過計算兩個模型對應邊界點云擬合曲線的夾角,得到建筑的傾斜角。由以上內容,得到高層建筑的變形量。

4 檢測性能測試

憑借無人機傾斜測量的便捷性,上文提出了一種利用無人機進行高層建筑變形測量的方法。以驗證測量方法的測量準確性、測量效率與穩定性為目的,進行對比測試實驗。

《建筑變形測量規范》JGJ8—2016中規定了建筑變形監測的內容,包括建筑物的沉降量,建筑物的水平位移,建筑物的傾斜度,建筑物是否有裂縫,建筑物的基礎撓度,建筑物的收斂變形量,建筑物上部的日照偏移量,建筑物頂部的風振變形量。

為了提高實驗效率,縮短實驗篇幅,此次實驗選取傾斜度與變形量兩個指標進行方法性能的測試。

4.1 變形檢測流程

由于關于高層建筑變形檢測并沒有統一的流程,因此在此次研究過程中,針對此次觀測實驗的需要,設計變形檢測流程。選擇某地區不同使用時長的10個高層建筑作為測量方法實測的真實場景對象,在該真實場景下同時對基于激光測量技術、基于地面測量的建筑變形測量方法和本文提出的方法進行測試。在三種變形測量方法的實測數據對比結果中,評判所提出的測量方法性能。

所有用于本次實測的高層建筑變形的真實數據均由專業機構出具已認證的理論數據,將該數據作為對測量方法準確率分析時的參考標準值。以各個測量方法的測量值與該標準值之間的誤差的數值大小,表征測量方法的測量精確度。對各個測量方法在不同測量次數中,檢測到的建筑變形面積總和之間的差值數據進行處理,分析測量方法的穩定性。另外,以對同一高層建筑進行變形測量時的耗時長短,評價測量方法的測量效率。綜合對以上三個測量方法的評測指標數據的分析,得出最終的實驗結論。

4.2 實驗結果分析

測量高層建筑變形時,各個測量方法的測量值與參考標準值之間的測量誤差如表1所示。

表1 建筑變形測量的誤差

建筑投入使用的時間長短不同,會改變建筑變形量。對表1中的數據進行對比分析可知,在對不同使用年限的建筑進行變形測量的過程中,利用無人機進行測量時,對于建筑傾斜變形角度和變形量的測量誤差均低于兩種對比測量方法。另外兩種對比測量方法中,基于地面測量的方法對于變形角度的測量誤差較大,利用激光測量的方法誤差數據大小較為均衡,但是方法誤差數值均大于本文方法。從誤差的正負取值來看,本文方法的測量誤差均不為負數,表明方法的測量結果均大于標準參考值。從實際的建筑變形測量需求角度,測量方法的誤差為負時,表明測量結果偏小,此時方法的測量結果一旦作為后續的建筑使用壽命管理數據,會導致建筑壽命管理出現偏差,影響建筑的使用安全。相比較而言,測量誤差均不為負的本文方法,測量結果可靠性更高。

對每一個建筑分別進行10次變形測量,記錄各個測量方法單次測量耗時與變形面積的平均值,作為對目標建筑的測量結果。表2為不同方法測試建筑變形時方法的平均耗時數據。

表2 平均耗時對比(單位/min)

由表2中的數據分析可知,由于進行變形測量的方法需要測量的數據位點不同,導致方法的測量耗時不同。整體上看,對于同一建筑物本文方法測量其變形所需的時間要少于基于激光和地面測量技術的方法。進一步處理表2中的數據,在本次實驗中,本文方法相較于對比方法至少提升了約15.07%的測量效率。

各方法在數次測量建筑變形區域面積總和的差值處理結果如圖1所示。

圖1 測量方法測量穩定性對比

對圖1中的圖形進行分析可知,相同方法在對同一建筑的不同變形測試時,測試結果差值的平均數和標準值存在明顯差異。本文方法多次測量結果的平均數和標準值遠小于對比方法,說明本文方法的測量結果偏差波動更小。

總結以上的實驗數據分析內容,在對高層建筑變形進行測量時,使用本文提出的基于無人機傾斜攝影的測量方法能夠提升測量效率,并且測量方法的穩定性和適用性更佳。

5 結 語

高層建筑由于建設高度較高,樓層重心位置偏高,在長時間的投入使用以及外界環境的影響作用下,會導致建筑出現部分變形,形成安全隱患威脅建筑使用者和周圍區域的人身以及建筑安全。高層建筑變形測量是建筑施工、后期使用多個環節安全管理的重要技術保障之一。通過測量高層建筑變形數據確定建筑的安全現狀,以便于在進行建筑安全管理時作出正確決策。本文利用無人機傾斜攝影技術采集高層建筑不同測量定點的具體坐標量,結合三維建模,實現對建筑的變形測量。經過現場實測研究,對所提出方法的測量準確度、效率以及穩定性進行了驗證。