基于无人机巡检的高层建筑物外观检测系统设计.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于无人机巡检的高层建筑物外观检测系统设计皇甫森森(厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院 福建 漳州)【摘摘要要】针对当今高层建筑物外观巡检存在人工检测耗时、作业危险等问题,设计出一套无人机巡检系统。结合 通信、卷积神经网络、图像处理等技术,提出了一种基于无人机巡检的高层建筑物外观检测技术。以图像采集、通信、巡检路径、存储、归类、预警等方面对整个巡检系统的设计进行介绍。无人机采用 通信模块进行通信,飞行控制采用 进行控制,巡检路径以设计的先垂直后螺旋飞行的方式,图像传输以及存储采用 技术对采集的图像、视频进行云存储,图像处理采用 图像处理技术,对无人机拍摄到的图
2、片进行一系列处理得出相应结果,并对可疑建筑物外观问题预警并提醒修复。【关关键键词词】无无人人机机;高高层层建建筑筑巡巡检检;路路径径规规划划;图图像像处处理理;【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()基金项目:校级孵化项目:建筑设备无人智能巡检关键技术及系统应用()。作者简介:皇甫森森(),男,河南焦作,硕士,助教,研究方向:无人机、人工智能、物联网。引言高密度、大体量房屋建筑健康状态的高时效监测评估是维持城市功能正常运行的根本保障,已经成为“城市体检”的紧迫任务和重要内容。目前国家在大部分城市已经禁止建立 以上的超高建筑物,就是因为高层建筑物随着时间的推移,日
3、常维护成本越来越高,那么无人机巡检高层建筑物将会在未来几年,发挥重要的作用。人工巡检高层建筑物,具有安全性低、检查耗时、成本高等问题。由此结合无人机可以高空作业的性能,设计出一套智能化的巡检系统,为高层建筑物的外观巡检带来了便利。高层建筑物外观巡检要求本文主要对城市中高层建筑物进行巡检,巡检主要以裂纹检测为主,同时也会进行检测玻璃碎裂和楼顶违建情况。通过无人机对表 包含内容进行定期巡检,避免产生高空违建,高空坠物,墙体以及楼顶裂纹带来的危险并及时防范。在日常维护高层建筑物的同时也保护大家的人身财产安全。表 无人机巡检项目表序号项目类别检查问题及要求墙体墙体是否有瓷砖脱落、裂纹幕墙幕墙玻璃是否有
4、碎裂、裂纹楼顶楼顶是否有违建、裂纹 无人机巡检系统设计本设计整个系统的目的是对高层建筑物外观进行巡检,以无人机为载体,实现智能拍照,对高层建筑物外观巡检提供解决方案。无人机通过自主设计的巡检路径,执行自动化任务检测。具体设计如图 所示。无人机平台硬件框架设计本系统所使用的无人机包含以下模块:飞控模块、图 无人机巡检整体框图通信模块、定位导航模块、遥控模块、供电模块以及地面站所需要的其他硬件。通信模块采用的是中兴通信 模块,该模块基于高通 芯片平台进行设计,可以同时支持 组网模式,覆盖中国三大运营商全部 频段。飞控采用的是开源 固件,运行在 飞控电路板之上。是整个飞行控制的核心。遥控模块采用的是
5、乐迪 ,与 混合双扩频,具有避免干扰和抗干扰双重功能,使无人机能在复杂环境中仍能稳定控制,最长距离可达 。定位导 航 模 块 采 用 的 是 ,它 包 含 一 个 模块、指南针、三色 指示灯和一个安全开关。供电模块采用的是 高倍率 容量 无人机电池。并结合(转串口适配器)这个硬件串口,实现电压转换。无人机巡检路径设计由于此系统设计是针对高空建筑物巡检设计,重在建筑物高空巡检,对于建筑物相对较低区域可以人工巡检,无人机不予考虑巡检。针对此巡检设计思路,无人机的飞行路径设计要以高空为主,为此规划以下飞行路径。如图 所示,先从地面垂直上升到最高处,先拍摄楼顶图片,之信息记录材料 年 月 第 卷第 期
6、后围绕建筑物螺旋式下降检测,最后检测完高空区域再垂直下降。此设计路径既能达到巡检要求,又能使得无人机电源消耗降到最低。图 无人机路径规划设计示意图 无人机巡检图像处理对于无人机拍摄的楼顶、高层幕墙玻璃,以及墙体瓷砖相关图片进行收集,将拍摄大量的图片放入已经建立好的模型,进行识别处理,如有出现相关墙体裂纹,瓷砖脱落,楼顶违建等相关类型图片,会相应弹出识别的图片进行查看,如图片属实,再对高层建筑物进行维护处理。图像处理技术以下图像处理技术主要针对墙体裂纹图像进行处理,对于上文提到的瓷砖脱落以及玻璃碎裂等情况暂不考虑。对于图像裂纹图像处理主要用 技术做相关处理,针对裂纹图像分别进行灰度化处理,滤波处
7、理,图像阈值二值化处理,形态学算法处理以及对裂纹轮廓的绘制,最终验证无人机所传输图像结果,如有裂纹图像即进行弹窗预警处理。图像灰度化处理无人机采集的 格式彩色原始图像,数据量大,直接使用处理时间长,效率低。而灰度图像中的三个颜色分量、取值相等,灰度值在 的范围内变化,只包含亮度信息但不包含颜色信息。对于墙体裂纹检测,相较于彩色图像,灰度图像更具优势,基于人眼对颜色的感知习惯,文中使用加权平均值法先对原始图像进行灰度处理。其计算公式如式()。(,)(,)(,)(,)()式()中,(,)表示为灰度图中(,)处的灰度值;,为加权系数。使用加权平均值法不仅能对、三种颜色分量进行加权平均处理,还可以在不
8、同的情况下调节权重因子对图像进行关键处理,在视觉的感知情况下人眼对绿色最强,红色次之,蓝色最弱,所以 时将能够得灰度特征更好的图像。如图、图 所示。图像滤波处理灰尘等杂物的干扰以及相机的像素等都会造成图像中存在一些形状不规则的点与线,这就是图像中的噪声,它会给图像识别造成影响,因此需要进行滤除。通常为了减少这些图像中的噪声,用高频干扰的方法进行去噪。图 无人机采集原图像图 灰度图像由卷积滤波可知式():(,)(,)(,)()式()中,(,)是滤波后的傅里叶变换输出,它是通过(,)(,)卷积得到的,其中(,)是原图的傅里叶变换,(,)是一个近似与高斯函数的传递函数,通过此算法就能有效过滤图像中的
9、高频干扰。(,)定义为式():(,),(,),(,)()由此,对滤波函数(,)的推导就是对图像滤波处理。以图像中的一个 像素区域为例,对图像中的每一个像素点(,)进行滤波系数与模板面积的乘法价值扫描,推出所有的产品的综合。见式()。(,)(,)(,)(,)(,)(,)()则可得到(,),设图像的大小为,则,见式()。(,)(,)(,)()读取一个灰度图像并定义了一个 的卷积核。使用 函数将卷积核应用于图像并返回一个滤波后的图像。最后,使用 函数将原始图像和滤波后的 图 像 显 示 在 屏 幕 上,并 使 用 ,等函数来进行处理显示,如图 所示。图像二值化处理对墙体裂纹图像采用自定义阈值法的方式
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