无人机影像在高速公路检测中的应用

邓爱民

摘 要：以无人机影像在高速公路检测的应用为核心内容进行分析论述，以该项技术的特点以及运用的优劣势为切入点，结合A市S高速公路的实际工程检测案例，探究无人机航拍技术的工作流程，望可以强化无人机影像技术在高速公路检测中应用水准，以此提升高速公路检测作业的实际效率。

关键词：无人机影像;高速公路;检测;应用

中图分类号：U415.1                                    文献标识码：A                                 文章编号：2096-6903（2022）06-0086-03

1 无人机影像的特点以及高速公路检测的主要需求

无人机影像的主要特点有以下2点。

无人机影像技术中的“无人机”部分，由载体、机载摄像头、通信装置组建而成，借助人工操纵的方式可以让无人机在预设范围内飞行，并由机载摄像头记录拍摄视野范围中所见的一切图像，摄像头也可以通过人工操控的方式自由切换视角[1]。在无人机以及摄像头的协同合作下便可以顺利完成检测图像的采集工作，并将收集到的资料内容第一时间通过自身的通信装置发送至人工端，由人工端来接收、呈现资料内容。

触屏式控制设备是达成人工端操控无人机影像技术的关键，较为常见的设备为平板电脑，其融合了显示以及控制于一体的功能[2]，可以完成检测图像的接收工作，与此同时，操作人员也可以利用触屏的方式调整图片显示的大小，并完成图像保存、摄像头检测视角调整工作。触屏式控制设备并不是唯一的人工端设施，无人机控制装置也可以达成设备的操控目的，这一类装置可以有效把控无人机的飞行高度、角度以及速度。综上分析，触屏式控制设备更贴合此次论文的核心内容，可以更加出色地完成高速公路的检测工作。

2 无人机影像技术应用于高速公路检测中优势以及劣势分析

2.1 无人机影像技术在高速公路检测工作中的优势特征

成本低廉、图像内容清晰且准确、检测机动力强、工程计算精准、条件要求标准较低且具备较高的安全性能，是无人机影像技术应用于高速公路检测作业中的主要优势。具体分析如下。结合市面中常见的无人机影像配套设施的总体价位来看，其成本大约在几千元到几万元不等（不包含机载摄像头）。可显著强化所得图像的清晰度，为后续的分析、计算工作提供便利。在繁杂且庞大的检测环境、工作内容面前，人工检测方式大概率会在作业推进过程中出现各类问题，例如人工检测机动性较差。而无人机技术的机动性能明显优于人工作业，不会因这一问题对工作质量产生影响，可以在短时间内完成检测作业的所有内容，同时也能保证检测结果的质量和实际要求相贴合。

借助无人机影像技术，可以有效保证检测工作的安全性。无人机技术的研发背景是信息化时代，其作为高新电子技术产物，具备智能化的特点，其自身搭载着激光雷达扫描设备，工作人员可以准确地将检测区域内的地理地貌还原出来，借助数字化技术对地形状况展开高密度测量，工作速度快且所得结果精准。借助无人机影像技术开展高速公路检测工作的条件要求十分简易。同时还能根据地貌的具体特征，高清的进行地貌还原。

现如今市面上所应用的数码相机在专业性上已经可以达到了八千万的高清像素。通过无人机影响技术所获得的全景数字化地形测绘图，加上1：500的高清彩色正射影像图，两者之间的对比可以清晰的反映出高速公路路线的具体情况以及高速公路周边的地形情况。以上种种均可以作为其无人机影像技术在高速公路检测工作中的优势，有效的协助其管理人员更好地完成工作。

2.2 无人机影像技术在高速公路检测工作中的不足之处

第一，无人机在飞行过程中若遇到强劲气流，很可能会出现姿态不稳的问题，这一不利因素会对无人机摄像头的角度造成一定负面影响，导致采集到的区域图像资料会存在质量较差、清晰度不高、角度不精准。

第二，无人机之所以能将图像传输给人工操控平台，是因为它和工作人员手中的通讯设备之间存在着一定的联系，但就实际情况来看，如果无人机受到了信号的干扰，便会导致图像丢失或者失真[1]。

3 无人机影像技术在高速公路检测中的作业流程

3.1 无人机影像设备的校验

数码相机是无人机遥感平台搭载的主要设备，也是获取影像内容的关键，而相机产生误差则会对影像获取以及检测质量产生影响。

例如，如果在选择应用数码相机的同时，需要選择运用GPR定位系统，去接收信号的传输，如果因为信号不佳造成其信息传输受到影响，这一点是需要重点注意，数码相机的拍摄存在问题导致其无人机在进行航拍中的接收到的信号面积较小，同时我国现阶段所选择的无人机不管是在技术上还是在影像上都属于小型机，自身质量毕竟受到限制。很多情况下受到气候或者是气流的影响，自身姿态性缺少一定的稳定性，造成拍摄的照片角度受到影响，无法应用。同时无人影像技术在我国高速公路检测中属于初级阶段，需要在工作之前进行校检，保障后期图片的应用，数码相机的正常拍摄。综合分析后得知，数码相机的误差主要由光学畸变、相机内部机械误差、电荷耦合原件以及电信号不稳定造成，这些因素的存在使得所得影像的像点位置出现偏差，鉴于此，在开展实际测量工作前，应对相机进行误差校验，以此消除镜头畸变状况，确保检测质量。

3.1.1 相机的校验内容

相机检查的主要部分是：主点坐标（x，y）与主距f;镜头径向失真系数k、k、k和离心失真系数p、p;尺寸偏离误差d、不正交性误差d。

3.1.2 相机的校验方式

结合校验内容的差异性，可以将其分为以下几种：①光学实验室校验法;②试验场校验法;③在任校验法;④自校验法;⑤恒星检校法。

其中相机试验场最为简便，且精准度以及可靠性较高，是当下诸多高校和厂商应用频率最高的检校法。室内校验场分为2D和3D两种，其由诸多标志明显突出且空间坐标精准测量的点组成。主要方法为，利用待测的相机对场地内进行多次拍摄，然后通过在单个区域和后方区域相遇，来解内方位元素和其它影响波束形态的因素。

3.2 航摄分区的确立

为了保证无人机航摄检测过程中获取数据的精准度，就应对检测范围进行合理划分，在分区时应遵循下述原则：①各区域的边界应当与地图的轮廓线相符合;②各区域之间的地势高度差异不宜超过1/6的航空摄影高度;③在保证高度和航摄路线都是笔直的情况下，尽可能的增加区域的宽度，保证将整个拍摄区域都笼罩在内。

3.3 航摄时间的确定

在开展无人机航摄测量作业时，应设定准确的作业时间。同时，在测量的时候，必须根据目标地面的太阳高度角度（保证图像具有充足的照度）和阴影倍数（减少航摄目标阴影过大的概率）作为基准（如表1所示）。

应注意，在满足上述条件的前提下，若测量地区处于高层建筑物密集的地方，应在正午后一小时内开展无人机航测作业，若测量地区在沙漠、森林或是草地中，应在正无前后各两小时后开展航测作业。

3.4 确定航摄路线

无人机航线的设计应以待测区域的地面地形状况为基础，综合考虑飞行平台、地表画面解析率、航向交迭度、飞行高度、速度、曝光度等数据参数，这也是确保测量精准度、保证所得测量结果与要求相符的关键。在拍摄路径的规划中应该遵守以下几点原则：①总体上，根据东西方向和图形的轮廓来进行线路的设计，在特定条件下可以调整为南北向或是沿其他要求设计。②根据地形的高低，采用数码标高模式进行曝露点位的设计;③在江岸或海岸进行测量时，要注意防止像主点的坠落;④待检测区域的边界线航向覆盖应大于两条基线，旁向覆盖应大于像幅50%;⑤在飞行时，航拍的方向重合率为60%～80%，而不能低于53%，侧面交迭率为15%～60%，最低不得低于8%。

3.5 像控点的布测

选点人员应在实习选点以及埋石作业前夕，以检测工作的任务为基础搜集待检测区域以及附近的资料内容，其中包含待测区域1：50000比例尺的地形图、三角点以及导线点等各类平面控制点、水准点、GPS控制点资料。同时也要全面了解待测地点的交通、供电、气象以及通信因素，进而以合同要求内容以及任务内容，对无人机的像控点进行布测。在布测的过程中，应仔细观察检测场地内是否有供无人机起停的场地。具体要求如下：场地内部不得有高压路线、水源;周围不得有机场或是军事敏感区域，避免对无人机信号产生干扰。在确定符合上述要求后，挑选无人机起降场地。为对该市S高速公路进行全区域检测，并降低其图像拼接的误差，此次检测工作将沿高速公路两侧布设30个控制点，为后续图像数据的更改提供便利，以此提高检测作业的精准度。

3.6 航拍数据的采集

此次数据搜集的场地为A市的S高速公路施工段，线路长度为118.9 km，双向四车道、路基宽度为25 m。项目划分了10个路基合同段、4个路面合同段、4个双向交通安全设施合同段。此次检测使用PIX4D-capture为飞行控制平台，依据地图信息明确目标场地的外缘坐标点，并以实际地形以及障碍物为基础调整了飞行路线，并设置了相机的曝光时间间隔、旋转角度、无人机飞行高度、速度等参数，在飞行过程中，云台和机身保持平衡，以此达成图像采集重叠率达标的目的。此次数据的搜集通过单航道覆盖的方式对检测区域内的平面施工地区进行拍摄。通过云台正射90°搜集图像，依据施工场地的线性特征以及拼接工作的要求，采用单航道覆盖拍摄路面施工作业影像，在确保图像分辨率的同时也能降低图像的数据量[2]。

3.7 业内处理

业内数据梳理工作是无人机影响检测作业中的核心内容，其主要借助商业软件来达成预设的工作目标。以中海达公司无人机后期处理软件Pix4Dmapper为实践案例进行剖析研究，其主要作业流程包括，获取原始资料→建立测区导入数据→全自动处理→结果分析[3]。

其次，要针对POS数据信息进行全面检测，在检查过程中应提高对航带变化位置相片号的重视力度，保证数据中相片号和影像数据的相片号一致统一，若发现存在差异状况应及时借助人工操作的办法对其进行优化调整[4]。还应创建专门的数据存储库，将所得的POS数据进行收集保存[5]。

通过象控点处理器添加控制點，要求把控制点一个接一个地戳在照片上，然后通过 与POS数据的融合进行空间三次计算，以此获得精确的每一张航拍图像的外部方向和加密点的位置。Pix4Dmapper先进的算法可以对每个像素的高程值进行数值运算，从而产生立体的点云，以此提高改善 DEM和 DMD图像 DOM的精准度和分辨率。

空间三次计算的分析公式如下：

在完成了空中三角的测绘工作以后，就必须通过合成操作进行图像的综合处理。利用航空三角测量工作的方向要素和图像的匹配开展前方交会，以此生成大量的离散立体数据，并用人机交互的方法获取 DEM，并生成相应的正射图像。

4 探究以及分析

中国的无人驾驶技术在国际上处于遥遥领先的地位，而在现实中，我们必须认真考虑通过怎样的方式方法把它与实际工作进行深度融合。首先是目前的无人机行业的特殊性，当下，我国在无人机影像技术高速道路探测作业中，采用的无人机大多是局部的、自发的，并没有相应的规定章程来支持无人机影像检测技术的进步发展。鉴于此，身为工作人员的我们，应清楚的认识到无人机影像技术的作用价值，探究其在我国的发展前景，通过积极、认真的态度帮助无人机影像技术向着更远、更好的方向发展，将我国高速公路的检测方式由常规的探测技术发展到无人机影像技术探测，再将其发展为专业化的无人机影像检测技术。把尚处于民用阶段的无人机检测发展至专业化。而针对信号传输干扰问题，我们应该满怀信心，相信通信技术的不断发展、5G时代的到来，必定会深刻改革大数据通信的方式途径，而这一变化对于无人机影像高速公路检测作业而言，有着极为重要的作用价值。

5 结语

结合实际来看，无人机影像技术在高速公路检测作业中的应用发展趋势较为可观，其有着传统人工检测无法比拟的优势特点，在科学技术的飞速发展中，无人机影像检测手段成为了我国高速公路检测工作的重要支撑，有效优化改善了高速公路检测作业所得数据图像的清晰度与真实度，这于我国高速公路检测作业的实际质量效果以及该项工作今后的发展进步而言意义重大。

参考文献

[1] 吴冠龙.浅谈高速公路试验检测存在的问题及质量控制构建[J].质量与市场，2021（8）：59-60.

[2] 何涛.无人机影像在高速公路检测中的应用分析[J].中国设备工程，2019（20）：108-109.

[3] 杨明纲.无人机影像在高速公路检测中的应用[J].黑龙江交通科技，2018，41（6）：208-209.

[4] 邵建敏.高速公路试验检测中常见问题及解决方法[J].交通世界，2017（23）：51-52.

[5] 吴大明.高速公路试验检测技术的应用分析[J].中国高新技术企业，2017（4）：92-93.