本發(fā)明涉及結構垂直度測量，具體為基于無人機三維建模的結構垂直度測量方法。
背景技術：
1、在建筑結構施工驗收與健康監(jiān)測領域，垂直度是衡量高聳結構是否傾斜的核心安全指標，傳統(tǒng)的垂直度測量方法主要包括吊錘線法、激光鉛垂儀法和全站儀測量法，其中，吊錘線法操作簡便但易受風力干擾，精度較低；激光鉛垂儀法雖快捷直觀，但對場地條件要求較高；全站儀測量法是目前最常用的方法，通過測量結構不同高度處的水平偏移量來計算垂直度。然而，這些傳統(tǒng)方法均需要人工登高作業(yè)或在多個位置架設儀器，存在較大的安全風險，且僅能獲取結構少數(shù)幾個測點的數(shù)據(jù)，難以反映結構整體的幾何形態(tài)和局部變形特征，對于臨水、復雜地形或上下不等寬的結構適應性較差。
2、現(xiàn)有技術中，公開號為cn113124782a的一種基于點云抗差自適應的建構筑物垂直度檢測方法，通過三維激光掃描儀采集結構點云數(shù)據(jù)，對點云進行分層切片后自適應判斷結構類型，并采用抗差擬合估計提取不同高度的重心坐標，最終通過重心點擬合直線或曲線計算垂直度，該方法在一定程度上實現(xiàn)了自動化檢測，提高了對不規(guī)則結構的適應性。然而，該方法仍存在以下不足：其一，該方法依賴地面三維激光掃描儀采集數(shù)據(jù)，掃描測站設置受限，對于超高結構或復雜地形環(huán)境難以獲取完整的結構全高點云；其二，該方法在抗差擬合過程中雖然能夠剔除部分粗差點，但未對截面形心的提取質(zhì)量進行量化評估，無法識別因局部點云缺失或噪聲導致的不可靠截面；其三，該方法僅通過單一的整體直線擬合計算垂直度，當結構存在局部彎曲或扭轉時，單一的擬合直線難以準確描述結構的真實變形狀態(tài)，導致垂直度評價結果不夠全面。
3、在所述背景技術部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現(xiàn)有技術的信息。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供基于無人機三維建模的結構垂直度測量方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：
3、基于無人機三維建模的結構垂直度測量方法，具體步驟包括：
4、步驟1：控制無人機以目標結構為中心執(zhí)行連續(xù)螺旋上升飛行，并按照預設的重疊度閾值進行等距拍攝，以獲取覆蓋目標結構全貌的序列影像數(shù)據(jù)，基于序列影像數(shù)據(jù)進行三維重建并進行點云化處理，得到結構點云模型；
5、步驟2：對所述結構點云模型進行裁剪預處理后，沿高度方向以固定間隔進行水平切片，得到若干層截面點集，對每一層截面點集進行二維擬合，并提取對應高程處的截面形心坐標，進而根據(jù)所有高程處的截面形心坐標構建形心軌跡點云；
6、步驟3：根據(jù)形心軌跡點云對所有截面形心坐標進行空間直線擬合，獲取表征結構空間姿態(tài)的結構軸線；
7、步驟4：根據(jù)截面形心坐標偏離結構軸線的距離，計算各截面的局部離散度，基于局部離散度確定該截面的擬合權重；同時基于相鄰截面形心之間的水平位移向量，構建截面形心的空間軌跡曲線，并計算該曲線的局部曲率變化率；
8、步驟5：基于擬合權重對各截面形心坐標進行加權空間直線擬合，確定第一修正垂直度；基于局部曲率變化率對形心軌跡點云進行分段處理并計算各子段的局部垂直度，進而確定第二修正垂直度；將第一修正垂直度和第二修正垂直度融合后生成目標結構的結構垂直度評價結果。
9、進一步地，獲取所述序列影像數(shù)據(jù)的具體過程為：
10、以目標結構為中心，利用航線規(guī)劃軟件生成連續(xù)螺旋上升航線，無人機以恒定的側向距離和上升速度按照航線飛行，并在飛行過程中按照預設的重疊度閾值進行等距拍攝，使得相鄰影像的曝光中心點之間的空間距離保持恒定，從而獲取覆蓋目標結構從底部到頂部全高度的序列影像數(shù)據(jù)；
11、所述側向距離指無人機與目標結構表面的空間相對距離；
12、所述重疊度閾值包括航向重疊度和旁向重疊度，其中航向重疊度指相鄰兩影像間重疊區(qū)域占單張影像面積的比例，旁向重疊度指曝光中心點在同一豎直線上的兩相鄰圈次影像間重疊區(qū)域占單張影像面積的比例。
13、進一步地，所述步驟2的具體執(zhí)行過程如下：
14、將所述結構點云模型導入點云處理軟件，在點云處理軟件的可視化界面中手動框選目標結構主體區(qū)域，裁剪掉地面、周邊附屬物及背景噪聲點，得到裁剪后的結構點云數(shù)據(jù)；以目標結構的底面為基準，沿鉛垂方向以固定間隔對裁剪后的結構點云數(shù)據(jù)進行水平切片處理，得到若干層垂直于鉛垂方向的截面點集；
15、針對每一層截面點集，根據(jù)目標結構的截面幾何類型選擇對應的二維擬合模型，采用ransac隨機采樣一致性算法進行迭代擬合操作，每次迭代隨機選取構成該二維擬合模型所需的最小點數(shù)個非共線點，計算表征當前候選幾何形狀的模型參數(shù)集，統(tǒng)計該層截面點集中到候選幾何形狀邊界的距離小于預設閾值的點作為內(nèi)點，經(jīng)過預設次數(shù)的迭代后保留內(nèi)點數(shù)量最多的模型參數(shù)集作為最優(yōu)擬合結果，并利用該最優(yōu)擬合結果的內(nèi)點集進行最小二乘優(yōu)化，最終輸出對應高程處的截面形心坐標；
16、對所有高程處的截面點集執(zhí)行上述擬合操作后，根據(jù)所有截面形心坐標的空間位置構建形心軌跡點云。
17、進一步地，采用ransac隨機采樣一致性算法進行迭代擬合操作，所依據(jù)的具體邏輯為：
18、所述目標結構的截面幾何類型包括圓形截面和矩形截面；
19、當截面幾何類型為圓形截面時，采用的二維擬合模型為圓方程，每次迭代隨機選取構成該擬合模型所需的最小點數(shù)個非共線點，具體為隨機選取3個非共線點，根據(jù)這3個點的坐標計算表征當前候選圓形的模型參數(shù)集，所述模型參數(shù)集包括圓心坐標和半徑；
20、當截面幾何類型為矩形截面時，采用的二維擬合模型包含四條邊界直線方程：
21、左邊界直線方程由矩形中心坐標、矩形繞中心的旋轉角及矩形半寬確定，具體為經(jīng)旋轉后的坐標系中，矩形左邊界對應的直線方程；
22、右邊界直線方程由矩形中心坐標、矩形繞中心的旋轉角及矩形半寬確定，具體為經(jīng)旋轉后的坐標系中，矩形右邊界對應的直線方程；
23、上邊界直線方程由矩形中心坐標、矩形繞中心的旋轉角及矩形半高確定，具體為經(jīng)旋轉后的坐標系中，矩形上邊界對應的直線方程；
24、下邊界直線方程由矩形中心坐標、矩形繞中心的旋轉角及矩形半高確定，具體為經(jīng)旋轉后的坐標系中，矩形下邊界對應的直線方程；
25、每次迭代隨機選取構成該擬合模型所需的最小點數(shù)個非共線點，具體為隨機選取4個非共線點，根據(jù)這4個點的坐標解算出表征當前候選矩形的模型參數(shù)集，該模型參數(shù)集包括矩形中心坐標、矩形繞中心的旋轉角、矩形半寬和矩形半高。
26、進一步地，所述步驟3的具體執(zhí)行過程如下：
27、將所述形心軌跡點云中所有高程處的截面形心坐標作為輸入點集，采用最小二乘法進行空間直線擬合，設空間直線方程以對稱式表達為：直線上任意一點的坐標與基準點坐標在各坐標軸方向上的差值，分別與對應方向向量的分量成比例；其中，基準點()為直線上任意一點的坐標，()為結構軸線的方向向量；
28、通過最小化所有截面形心坐標到該空間直線的距離平方和，解算出最優(yōu)的直線參數(shù)，從而獲取表征結構空間姿態(tài)的結構軸線，該結構軸線對應的方向向量即為目標結構在三維空間中的整體傾斜方向。
29、進一步地，根據(jù)截面形心坐標偏離結構軸線的距離，計算各截面的局部離散度，具體為：
30、設結構軸線上任一點坐標為()，將其標記為參考點，對于第個截面的截面形心坐標，為截面的索引，首先計算從該參考點指向截面形心的向量，再將此向量與結構軸線的方向向量進行叉乘運算，取叉乘結果向量的模，最后除以結構軸線方向向量的模，所得數(shù)值即為第個截面形心到結構軸線的空間距離，將該空間距離作為第個截面的局部離散度。
31、計算所有截面的局部離散度，取每個截面局部離散度的倒數(shù)作為該截面的初始權重，并對所有截面的初始權重進行歸一化處理，使得所有截面的擬合權重之和為1，得到最終各截面的擬合權重。
32、進一步地，所述步驟4中，構建截面形心的空間軌跡曲線，并計算該曲線的局部曲率變化率的具體過程如下：
33、將所有高程處的截面形心坐標按高程從小到大排序，得到有序的形心點序列，其中，為第個截面的高程，且，為截面數(shù)量；計算相鄰截面形心之間的水平位移向量，即取相鄰兩形心的平面坐標構建水平面上的位移向量，將相鄰截面形心點依次連接，構建截面形心的空間軌跡曲線；
34、對于任意相鄰的三個截面形心點，首先計算前一點指向當前點的向量、當前點指向后一點的向量以及前一點指向后一點的向量，然后求前兩個向量叉乘結果的模，將該模乘以2后，除以前兩個向量的模與第三個向量的模三者的乘積，所得數(shù)值即為這三個點確定的軌跡曲線在當前點處的局部曲率；
35、對每個截面形心點均計算其局部曲率，得到局部曲率序列，兩端點不參與計算；
36、基于局部曲率序列計算相鄰截面間的局部曲率變化率，具體為：取第個截面形心點處的局部曲率與第個截面形心點處的局部曲率的差值，再對該差值取絕對值，所得結果即為空間軌跡曲線在第個截面到第個截面這段曲線的局部曲率變化率。
37、進一步地，基于各截面的擬合權重，對所有截面形心坐標進行加權空間直線擬合，通過最小化加權距離平方和，解算出加權后的修正結構軸線，并計算該加權修正結構軸線與鉛垂方向之間的夾角，將該夾角作為第一修正垂直度；
38、基于局部曲率變化率，設定曲率變化率閾值，將局部曲率變化率超過閾值的對應曲線段作為變形顯著區(qū)段，并以該區(qū)段的兩個端點截面作為分段點，以此將形心軌跡點云劃分為若干連續(xù)的子段；對每個子段內(nèi)的截面形心坐標獨立進行空間直線擬合，得到各子段的局部軸線，并計算各子段局部軸線與鉛垂方向的夾角作為各子段的局部垂直度；以每個子段所包含的截面數(shù)量作為該子段的融合權值，對所有子段的局部垂直度進行加權平均，得到第二修正垂直度。
39、進一步地，將第一修正垂直度和第二修正垂直度融合生成最終結構垂直度評價結果的具體過程為：基于所有截面的局部離散度計算所有截面局部離散度的方差，將該方差加1后的倒數(shù)作為融合權重系數(shù)，然后以該融合權重系數(shù)作為第一修正垂直度的權重，以1減去該融合權重系數(shù)作為第二修正垂直度的權重，對第一修正垂直度和第二修正垂直度進行加權求和，得到最終的結構垂直度評價結果。
40、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
41、第一，本發(fā)明采用無人機搭載rtk定位系統(tǒng)執(zhí)行連續(xù)螺旋上升飛行，通過預設的重疊度閾值進行等距拍攝，獲取覆蓋目標結構全高度的序列影像數(shù)據(jù)，無需布設地面標靶和人工登高作業(yè)，即可實現(xiàn)結構點云模型的自動化重建，有效解決了傳統(tǒng)測量方法對復雜地形適應性差、作業(yè)安全風險高的問題，特別適用于超高結構、臨水區(qū)域或交通不便環(huán)境的垂直度檢測；
42、第二，本發(fā)明在提取截面形心坐標后，通過計算各截面形心偏離結構軸線的局部離散度，并將局部離散度的倒數(shù)作為該截面的擬合權重，實現(xiàn)了對截面形心提取質(zhì)量的量化評估；當某個截面因局部點云缺失、表面附著物或噪聲干擾導致形心提取不可靠時，其局部離散度較大，對應的擬合權重自動降低，從而有效抑制了不可靠截面對軸線擬合的干擾，提高了垂直度計算的穩(wěn)健性；
43、第三，本發(fā)明通過構建截面形心的空間軌跡曲線并計算局部曲率變化率，能夠精準識別結構在不同高度區(qū)段內(nèi)的局部彎曲或扭轉變形；當局部曲率變化率超過設定閾值時，將該區(qū)段作為變形顯著區(qū)段進行分段處理，分別擬合各子段的局部軸線并計算局部垂直度，克服了傳統(tǒng)方法僅用單一整體直線擬合無法描述局部變形特征的缺陷；
44、第四，本發(fā)明將第一修正垂直度與第二修正垂直度進行自適應融合，基于局部離散度的方差動態(tài)調(diào)整兩者的融合權重，當各截面整體質(zhì)量較好時，第一修正垂直度貢獻度增加，突出整體穩(wěn)定性；當結構存在顯著局部變形時，第二修正垂直度貢獻度增加，強化局部敏感性。通過這種融合機制，最終輸出的結構垂直度評價結果既保留了整體傾斜趨勢的準確性，又兼顧了局部變形特征的真實反映，為結構安全評估提供了更可靠的依據(jù)。