[桥涵]无人机三维建模在桥梁维护检测中的应用 [复制链接]

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离线三维实景建模

实习生

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只看楼主倒序阅读使用道具楼主发表于: 2022-01-12

　　本文采用无人机及挂载，运用倾斜摄影、贴近摄影等方法获取桥梁主体及桥梁周边地势险峻区域环境的高分辨率、多角度影像；基于影像利用实景建模系统和云服务器实时地进行高精度实景三维模型生产；利用此类模型成果对桥梁的日常维护检查提供有效的数据支撑，弥补了现有检测手段的不足，提高了检查效率，降低人员风险。

　　桥梁是我国交通基础设施中的重要组成部分，其安全性关乎线路畅通及人民财产安全。我国公铁桥梁总数已超过１0０万座，每年还将以２万~３万座的速度递增。随着桥梁跨径不断增大、车辆行人密度的增加、自然灾害的发生及部分桥梁老龄化，桥梁的安全问题已逐步引起人们的重视。

桥梁倾斜摄影模型

　　传统桥梁检测

　　某斜拉桥位于安徽省黄山市境内，连接黄山区与池州区的过江通道，为北京－台北高速公路（国家高速G3）的组成部分之一。独塔单索面预应力砼斜拉桥，全长380米，中间设一主墩，高130米，跨径组合为190+190米，主塔两侧共设27对斜拉索，呈扇形对称布置。桥面高出江面270米，桥型结构复杂、施工技术难度高，于1996年建成并投入使用，经过近多年的运营使用，斜拉桥的检测工作存在以下困难:

　　（1）采用传统的人工检测方法，存在局限性和检查盲区，检测范围不够全面细致、阻塞交通、作业效率低下、成本高昂、难度大、检测人员存在人身安全隐患等等。

　　（2）传统桥梁变形监测以几何水准、静力水准、引张线或光学几何观测为主，对桥梁主体的变形数据采集直观性不强，难以描述细部变化信息。传统监测方法是通过连续和定期的单点观测，对多期观测数据进行对比分析，完成对桥梁安全性的确定，但是在对桥梁整体变形或任意位置的变形情况无法准确获取。因此，迫切需要合理、高效、可靠的桥梁质量检测手段，以提高桥梁的抗风险能力，保证桥梁在运营期间的安全性。

　　无人机技术的出现为桥梁检测提供了新的方案，利用其成本低、灵活性高的优势与图像智能检测技术，不仅能够提高检测效率，而且可实现桥梁病害的智能检测与识别。

　　检测方法

　　本项目利用无人机作业，克服了极端的飞行作业困难获取到多角度多种分辨率的倾斜和贴近数字影像，利用中维空间PixelMosaic实景三维建模软件在项目现场短时间将多分辨率多角度的数字影像融合解算，最终生成了高精度的基础空间数据成果，辅助相关部门进行维护检测工作，为太平湖斜拉的管理提供有效的数据支撑，在一定程度上改变了原有的日常维护手段，提高了日常检查的工作效率，减少了巡检人员的作业风险。

无人机桥梁检测应用

　　针对桥梁底部GPS信号弱、磁干扰、气流紊乱等诸多问题，采用无人机融合室内定位UWB和北斗/GPS定位技术，搭载高清工业相机，实现对桥梁底部、支座、桥塔、桥索等部位全覆盖、自动化、高分辨率的图像采集；

　　通过智能识别与测量软件对高清图像进行自动化处理，可将裂缝等缺陷的大小及位置直观展示在重建的三维模型上，实现检测结果可视化；

　　外业航摄

　　测区范围

　　从斜拉桥与陆地交接方向的带状测区长约700米，宽为大桥中线两侧各100米确定测区范围。

　　航线设计

　　依据现场地形仿地飞行，始终保持相对地面航高为300ｍ、地面分辨率为３ｃｍ。

　　全域航摄

　　对整个测区(与大桥日常检测所有相关区域) 进行分辨率为３ｃｍ的倾斜摄影测量所需影像的采集。

　　桥梁主体航摄

　　对桥梁主体及周边附属设施详细情况进行分辨率优于１ｃｍ的贴近摄影测量所需影像的采集。
　　

　　内业数据处理

　　数据整理

　　采用倾斜、贴近两种摄影测量方法融合建模，整个项目会出现从３ｃｍ优于至１ｃｍ的各种分辨率影像，需要先对数据进行完整性检查，然后分类整理。

　　计算建模

　　对分类数据分别进行空三结算，待空三计算完成后将空三成果融合进行模型生产。

　　模型效果

　　确认空三无误后进行三维重建工作，桥梁倾斜摄影模型效果如下：

全域测区模型

大桥桥墩模型

　　大桥桥底病害量测

　　成果应用

　　桥梁精细化实景三维模型建立后，管养部门可利用裂缝提取软件进行裂缝的自动提取及其他缺陷的量化计算，辅以桥梁模型对裂缝宽度、长度、位置信息进行汇总，最终出具检测报告。原本极难检测的桥底，现在也可通过模型确定桥底缺陷类别、大小及位置。相对于传统的检测方式，不仅从检测成本、检测效率上有明显的提升，同时也保证了检测人员的作业安全，对于交通的影响也得到了显著的改善。裂缝及其他缺陷的自动提取、自动量算则是检测方式的重大变革。同时，对于桥梁养护及病害情况的掌控也有了充分的保障。

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