基于无人机三维建模技术的桥梁检测方法研究

摘要：作为建筑结构施工中的一个重要设计类别，桥梁结构上由于长期经受荷载作用、材料老化和腐蚀作用，造成应力降低。在这方面，在施工期间和施工过程中检测桥梁项目的性能需要使用现代技术。在本文中，我们将无人机三维建模技术用于橋梁检测，然后解释如何应用该技术，希望为国内无人机桥梁检测技术的发展提供新的思路。

关键词：无人机;三维建模;桥梁检测

目前，我国基础设施建设项目进展顺利。为保障工程结构的可持续性和安全性，我国加强了桥梁工程管理的二级管理，避免了桥梁结构的使用时间过长导致的一系列问题。为维护桥梁工程的稳定运行，确保工程结构的安全运行，运维管理部门对桥梁工程的安全性进行全面监控，必须进行彻底和详细的检测，排查安全隐患，发现问题及时修理，确保桥梁安全运行。由于我国桥梁建设的复杂性，使得桥梁检测变得越来越困难，即使使用传统的检测技术，也发现了许多极大地限制了桥梁项目的建设和设计的问题。对此，运维部门应采取更专业、更高效的检验程序，提高检验质量。

一、简述传统的桥梁检测技术存在的缺陷

根据桥梁检测要求的不同，桥梁检测的频率可分为经常性、定期、特殊性检测。在发现方式上，人工发现方式最为常见，但这种方式存在一定的局限性。例如，存在某些桥梁的内部结构不能通过目视检测来评估，就会让这个隐患成为一个影响结构安全的高风险因素，可能会威胁到维修人员的安全。随着现代科学技术的发展，通过将传感器检测方法和动态检测技术广泛应用在桥梁结构的检测工作中。

二、简述三维建模技术在桥梁检测的运用

经 BIM 验证的三维建模技术为桥梁规划、降噪、运营和维护提供了新的见解。第一，利用3D可视化，降低2D图纸造成的沟通障碍，实现3D设计，降低操作和后续维护的复杂度，使得整个设计、生产、运维更直观。第二，三维模型既可以实现 3D 立体模型，还可创建建筑项目所需的 4D、5D 和更多维度的部件。此外，BIM技术可以实现智能运维管理、数据集成、完整的项目全生命周期管理的目的。为了检测桥梁结构，首先可以使用一组 BIM 模块构建桥梁结构的视觉模型，这些模块构成后续传感器放置的基础。此外，BIM技术还可以创建实景模型，为后续的桥梁维护和检测运营管理提供数据支持。

三、基于无人机的三维建模技术在桥梁检测的运用流程

（一）设定无人机参数

无人机结构简单、成本低、携带方便，它可以随时在空中升降和转弯、停止，并且它还具有自动巡航功能以避开障碍物。在检测桥梁时，必须考虑无人机的运行速度，可以控制无人机行驶速度在4-6 m/s，最大飞行高度测试在500 m，悬停的精度级别为±0.3-0.5m（视觉传感器范围），垂直悬停精度可在±0.1-0.5m（声音传感器范围）内检测。

（二）数据采集

为保证数据采集的准确性，必须在飞行前做好航线规划，避免可能影响采集结果的路障障碍物和光照。此外，必须正确进行风险管理。而且，天气条件和其他因素的影响往往决定了被观察物体的表面朝向光线的位置，采集到的数据和图表比较清晰，数据采集成功的概率要高很多。建议在晴朗的天气下飞行，以尽量降低安全风险。飞行时，无人机可以飞越已建立的桥梁表面拍照，使用遥控器控制无人机，并定位地面、金字塔、圆柱表面和支撑。如果在检测中发现问题，可以调整焦距，放大问题所在地，仔细寻找裂纹、不锈钢外露、支架松动等缺陷。

（三）三维建模处理

技术人员从不同角度收集桥梁结构信息后，对图像数据进行处理，结合BIM技术进行3D建模，创建实景模型。由于模型搭建与桥梁实时监测结果密切相关，所以，模型搭建必须与实际工程结构相联系。桥梁的整体结构可分为上部结构、下部结构和支撑结构。在模型处理过程中，可以对主间隙、中心间隙、磨牙塔等传感器进行数据分析和可视化，实现传感器应力、偏差和噪声。由于真实运动传感器、重力传感器和加速度传感器的功能不同，安装模型时需要反复分析传感器的变形情况并取平均值。最后，将某种感觉压力状态整合到一个真实的桥梁模型中。观察表明，根据传感器返回的数据创建的模型具有模拟值，使得它不再只是一个三维模型，它还包含丰富的信息。此外，还可以通过后续的运动图像和环境扫描等进行模拟，为风险管理提供基础。

（四）监控系统的建立

由上可知，模型本身的配置和传感器的位置构成了桥梁检测运维的科学依据。这使得这些设备可以走得更远，将三维模型管理与传统的配对操作相结合，以创建一个实时监控检测系统。首先，可以使用先进的云技术实现在互联网上的传感器数据传输。系统数据转换自动分析、计算和修改收集的数据以训练模型并应用假设压力来训练动力学。其次，无人机技术可用于定期收集数据，获得有关桥梁设计的真实信息，然后评估其运营和维护措施的有效性。最后，系统可以使用任何数据生成来自动创建和分析、定制甚至自动化[1]。

四、无人机桥梁三维建模方法

（一）制定航飞拍摄方案

一旦设备就位，应根据桥位和桥型的具体情况制定航拍计划，可以分为三种情况。首先，可以使用五视倾斜摄影方式创建视图，观察桥面的情况。在应用无人机拍摄时，可以看到物体的前后左右等方向，确保航向重叠度和旁向重叠度达到75%以上，并将数据匹配到 GPS 数据。录制完成后，检测图像质量。如果图像重叠小于 75% 或主记录组件的图像记录质量较差，则可以拍摄更多照片。该解决方案可以完全覆盖检测区域，设置整个检测区域的完整三维模型。其次，在必要时，在拱桥、悬索桥、斜拉桥（拱环裂缝、吊索腐蚀程度等）上放置局部、上部结构病害键，这是一种用于创建完整三维模型的摄影方法。在当前的安全条件下，可以查看本地检测位置，捕获多高清图像，并同步每个图像以记录其 GPS 数据。要实现 3D 建模效果，必须确保图像中没有模糊死区，并且每个检测点至少在两帧内可见，以便在切片前获得第二个立体。另外，为了匹配场景的多个图像中的同名点，优选相邻图像的重叠为80%以上且方位角小于30°。最后，由于桥下没有GPS信号，需要进行局部关键检测以检测桥面下的结构性病害（梁或板的破损、柱或螺柱的暴露边缘、空墩等），避免结构的安全性会受到威胁。如果需要避开桥梁下缘，则必须通过roll/tilt的方式获得桥面下结构的多角度图像，但这种方式获得的图像倾斜角度较大，视差很大。因此，这些操作需要对桥梁两侧进行单独的 3D 建模。尤其是在多层调查的情况下，就像在任何其他检测任务中一样，必须注意确保检测器在检测过程中没有错误并且没有死胡同。而且，每个检测点至少由两幅图像表示，相邻图像的重叠率为80%，从上面看的方位角小于 30 度。

（二）无人机图像数据获取

拍摄高质量的图像是当前工作的基础。本文使用大疆M210-RTK 无人机拍摄图像。该模型是一款大疆工业无人机中最强大的机型。这类无人机应用的适宜温度在-20℃到45℃之间，风速可达12m/s，障碍物探测范围：0.7-30m，飞行时间可达27分钟，可应用于高难度的作业。为确保飞行安全，必须先拟定飞行计划，然后根据施工工程图和施工桥梁图，对停泊区进行提前划分和检查。为方便桥梁监测和定期飞行，避免数据采集过程中的检测过度和镜头丢失，并基于万方无人机和数据检测系统检测桥梁3D结构中的裂缝，对修理人员高效找寻空间位置也很有用。这次计划收集两次飞行的无人机监控数据。第一个飞行数据通常用于焊缝分析，第二个飞行数据用于3D建模，以及飞行计划将在无人机起飞前提交并保障焦距成像精度极佳，调整好相机等相关参数，按照给定的计划执行飞行计划。

首次飞行时，将无人机与码头的距离设为 2 米作为下限，以避开无人机上的障碍物，并将此距离设置为固定拍摄距离，确保拍摄距离不太远。如果距离太远，图像会模糊，这会影响图像质量。首先在桥墩周围安装一个飞行机拍摄，将时间设置为2秒并在之前规划出的区域进行拍摄。第二次飞行开启摄像抓拍功能，设置桥台周围的飞行模式，并进行飞行后抓拍。

（三）图像拼接

图像拼接技术是通过匹配拖动点，叠加一个共同的元素，扩展其他元素，将两个或多个图像叠加起来，得到整幅图像，用这种方法得到的结果是非常可靠的。随着社会和经济的发展，摄影技术的应用与日俱增，作为医学和卫星領域广泛应用的摄影技术，拼接图像基本上包括两个步骤：配准图像和整合图像。在这两个阶段，图像配准是非常重要的一步，是这个过程中图像整合的出发点和基础，配准的质量和有用性直接影响到后面整合的结果。目前，图像拼接算法分为两类：基于灰度像素值的相关算法和基于局部函数的算法。对于基于灰度像素值的算法，图像的重叠应该在1/15到1/10之间，转换坐标系由整个场中的灰度像素值决定。的相关性决定，这个方法非常重要。这种方法对图像的效果并不理想，对于亮度低的图像，视角等都不同。另一方面，局部函数该算法在不同亮度具有良好的可用性和稳定性，我们这里使用最新的SURF（Speed—Up Robust Features）算法。

（四）图像预处理

如果无人机在桥梁附近拍照（尤其是在桥底），往往会出现曝光不足的问题。3D 建模需要从不同角度绘制多个结构，在某些情况下甚至需要从不同角度拍摄。图像中的光线条件根据拍摄倾斜的角度而有所不同，随后的图像也与实际有所不同，包括颜色、亮度、对比度等都有所差异。为了获得更多 3D 模型的高质量图像，需要对该图像进行预处理。直方图匹配通过使用组合分割函数计算两幅图像之间的强度比，并提高原始图像强度来估计参考图像直方图，从而解决了场景上的类似问题。然后计算 F'和 F 的每个分布函数。任意参考图像直方图的强度值g∈[0，255]，在原图像直方图中确定一个与其对应的强度值g'，使其满足上式，并且g'∈[0，255];最后，构建直方图强度映射关系M（g'）=g，使用卡的比特率来调整每秒的像素值。 由于这些是原始图像中的像素，因此两个图像的色调几乎相同。

（五）三维立体重建

3D立体重建是空间摄影测量技术和计算机视觉技术相结合以创建有关世界的 3D 空间信息的技术。主要步骤：多视觉图像融合的空中三角测量，创建紧密兼容的点云Delaunay三角形等。与空中三角相结合的多视图图像使用相同的线方程来创建从图像中的点到对象上的点的直线。通过旋转模型的光线并将其转换为空间，更好地实现模型之间的最佳剪裁。接下来，根据上一阶段在空中三角测量得到的结果多视觉立体图像，采用密集匹配方法（如物体比例网格的多视觉立体兼容方法、准全局立体兼容方法等）提取多个视点的同名像点。

然后构建一个高度一致的点云Delaunay三角网，Delaunay空心圆的特点和三角形网络的最大最小角度保证了三角形不会太窄或太长，保证了建网过程的准确性和合理性。 最后，通过从图像中提取与每个三角形的坐标和方向对应的纹理信息，并将其与三角形进行匹配，完成了3D立体重建。

目前，Pixel4D、Context Capture 、DP-Modeler等专业软件可以高度自动化地重建无人机的 3D 反向图像。大多数重建是由软件自动完成的，减少了3D无人机建模的业务麻烦。为保证重建成功 为提高重建效率，用户选择具体的控制点、图像附着点和具体的重建参数。（渲染区域、网格大小、细节纹理等），保证仿真效果能满足实际要求[2]。

（六）裂缝检测

今天，许多裂缝检测技术用于检测许多不同的梁结构。不同的检测对象也有不同的算法和方法步骤。本文主要介绍水泥砂浆，水泥浆检测阶段通常分为五个阶段。

首先，将原始图像转换为灰度，减少内存量，加快处理速度，简化后期处理。由于人眼最敏感的颜色是绿色，蓝色不是很敏感，这里我们使用平均RGB加权法来得到灰度比。公式为：

I（i，j）=0.3×R（i，j）+0.59×G（i，j）+0.11B（i，j）

然后，执行灰度的图像滤波操作以减少噪声。所谓滤波其实就是一个矩阵，中间滤波就是一个元素相同的矩阵。我使用3×3 模式，因此数组元素是大小的 1/9。

然后它捕获边缘视图并分割断裂图像。捕获边缘特征在图像处理中发挥重要作用。重要作用。边缘有两个特征，一个是方向，另一个是大小，边缘和周围像素的差异随着周围像素大小的增加而增加，这个方向的边缘幅度趋势比较平滑，垂直和它的方向差别很大。Sable算子计数率高，最后结果好，这里我们使用 Sobel 算子来获得边缘函数。运算符通常是两组 3x3 矩阵。图像中X和方向结合，以平方根为平方根求梯度。

再者，提取边缘连通分量。根据 Gonzalez 书中的相应公式，知道 A 的连通部分的点，我们必须捕获整个图形的每个部分，因为重复场景只有原始图像的一个连通部分。在原始图像中找到一个灰度值为 1 的像素，将框架 B 视为起点，并继续使用结构元素进行扩展，从原始框架修剪每次扩展的结果，直到 B 是 A 的整个封闭部分。

另外，裂纹检测。首先，我们统计图像中的像素个数，然后是光圈的重心坐标（xcen，ycen），计算一个长宽为8r+1和宽2r+1的矩形中离散像素的个数，将总像素的百分比与 0.8 相比。如果大于 0.8，则计算空间密度分布：

P=sumr/（2r+1）（8r+1）

最后，计算 x 轴最大值的 X_max 和 Y_max 的平均值以及轴的差值，然后将 p 与 0.2 进行比较。如果p小于 0.2 ，则属于线状裂缝，要是想要确定方向，就需要确定 X_max 和 Y_max 值。如果裂缝 p 为 0.2～0.335，则为网状或者块状裂缝。

五、结束语

也就是说，无人机三维建模技术为我国的桥梁结构检测做出了有效的贡献。科学的可视化建模和程序开发，可为桥梁检测生产管理、隐患及时排查、运维效率、桥梁运行检测提供科学依据，全面提升桥梁结构质量。通过无人机技术、三维仿真技术的结合等手段，使得我国桥梁检测技术取得不断完善，使其不断发展到新的高度。

作者单位：葛旭    中水北方勘测设计研究有限责任公司

参  考  文  献

[1]方留杨，陈华斌，吴晓南，许鹏，方绍兵.基于无人机三维建模技术的桥梁检测方法研究[J].中外公路，2019，39（01）：109-113.

[2]刘威，丁霄霄，宗誉.无人机在桥梁检测中的应用研究[J].交通与港航，2020，7（04）：75-81.