无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法及系统与流程

本公开一般涉及数据监测，具体涉及一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法及系统。

背景技术：

1、无人机监测作为水土保持监测服务单位的主要监测技术之一，正逐渐被广泛应用。

2、目前水土保持技术服务单位使用无人机主要用于拍摄照片、录制视频，在数据获取等定量应用方面不足。基于此，如何在无人机进行公路建设场景中的水土保持监测提供可靠的技术支持，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法及系统，利用经过测量精度分析的目标三维模型进行水土保持监测分析，提高水土保持监测的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法，包括：

3、选取包含公路建设场景中待进行水土保持监测的待监测区域的目标区域，所述待监测区域中布设有至少一个像控点；

4、获取无人机在所述目标区域内采集的航摄图像，所述航摄图像包括正射航摄图像和/或倾斜航摄图像；

5、基于所述航摄图像构建目标三维模型，所述目标三维模型为对候选三维模型进行测量精度分析，得到的误差达到目标精度的模型；

6、基于所述目标三维模型，对所述公路建设场景中的所述待监测区域的水土保持情况进行监测分析。

7、在一些实施例中，所述对候选三维模型进行测量精度分析，包括：

8、基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，所述构建条件包括利用所述像控点中的控制点；

9、从所述候选三维模型对应的多个所述像控点中选取至少一个检查点，并获取所述检查点对应的目标三维坐标，所述检查点与所述控制点为不同的像控点；

10、获取基于rtk测量系统测量的检查点对应的真值三维坐标；

11、分析所述目标三维坐标与所述真值三维坐标之间的误差，在所述误差达到所述目标精度时，确定所述候选三维模型为所述目标三维模型。

12、在一些实施例中，所述误差包括平面误差和高程误差，所述在所述误差达到所述目标精度时，确定所述候选三维模型为所述目标三维模型，包括：

13、在所述平面误差小于0.3m且高程误差小于0.5m时，确定所述候选三维模型为所述目标三维模型。

14、在一些实施例中，所述候选三维模型包括正射航摄控制点加密模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

15、基于所述正射航摄图像，获取所述待监测区域中的各所述像控点；

16、从所述像控点中选取最优像控点，所述最优像控点包括四角点组以及所述待监测区域中间的加密点；

17、基于所述最优像控点进行空中三角型解算，生成所述正射航摄控制点加密模型。

18、在一些实施例中，所述候选三维模型包括倾斜航摄无控制点模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

19、基于所述倾斜航摄图像进行空中三角型解算，生成所述倾斜航摄无控制点模型。

20、在一些实施例中，所述候选三维模型包括倾斜航摄控制点加密模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

21、基于所述倾斜航摄图像，获取所述待监测区域中的各所述像控点；

22、从所述像控点中选取多个加密控制点；

23、基于所述加密控制点进行空中三角型解算，生成所述倾斜航摄控制点加密模型。

24、第二方面，本申请实施例提供了一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测系统，包括：

25、选取模块，用于选取包含公路建设场景中待进行水土保持监测的待监测区域的目标区域，所述待监测区域中布设有至少一个像控点；

26、获取模块，用于获取无人机在所述目标区域内采集的航摄图像，所述航摄图像包括正射航摄图像和/或倾斜航摄图像；

27、构建模块，用于基于所述航摄图像构建目标三维模型，所述目标三维模型为对候选三维模型进行测量精度分析，得到的误差达到目标精度的模型；

28、分析模块，用于基于所述目标三维模型，对所述公路建设场景中的所述待监测区域的水土保持情况进行监测分析。

29、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现如本申请实施例描述的方法。

30、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例描述的方法。

31、本申请的有益效果：

32、1.本申请实施例提供的无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法，通过选取包含公路建设场景中待进行水土保持监测的待监测区域的目标区域，然后获取无人机在目标区域内采集的航摄图像，并基于航摄图像构建经过测量精度分析且误差达到目标精度的目标三维模型，使得构建的目标三维模型更接近待监测区域的实际状态，与实际扰动变化之间的误差更低，能够更好的反应扰动情况，从而使得最终基于目标三维模型对公路建设场景中的待监测区域的水土保持情况进行监测分析的结果更加准确，对实际公路建设具有更好的指导性。同时，本申请利用高精度厘米级定位的rtk测量系统对候选三维模型进行测量精度分析，保证了经过测量精度分析得到的目标三维模型的精度的可靠性，为利用目标三维模型进行水土保持监测提供精度上的支持。

33、2.经过申请人大量实践分析，针对公路建设场景中的水土保持监测场景，正射航摄控制点加密模型和20-60°优选45°倾斜航摄控制点加密模型的精度稳定，可以直接应用于公路建设场景中的水土保持监测的三维建模过程。也就是说，在公路建设场景中的水土保持监测时，可以直接利用正射航摄图像构建正射航摄控制点加密模型进行水土标尺情况监测分析，或者直接利用倾斜航摄图像构建倾斜航摄控制点加密模型进行水土标尺情况监测分析。

34、3.申请人首次提出45°倾斜+控制点加密模型+多检查点相互结合拍摄的协同效果最佳的技术方案，解决了无人机在公路建设场景中的水土保持监测领域中的测量精度低的技术问题，同时，本领域技术人员普遍认可的较传统90°拍摄精度最高，而本申请经过了大量试验研究得出，45°倾斜+控制点加密模型+多检查点相互结合拍摄精度优于传统90°拍摄，打破了传统拍摄模式和数据处理思维。因此，利用经过测量精度分析的目标三维模型进行水土保持监测分析，提高水土保持监测的准确性。

技术特征：

1.一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述对候选三维模型进行测量精度分析，包括：

3.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于，所述误差包括平面误差和高程误差，所述在所述误差达到所述目标精度时，确定所述候选三维模型为所述目标三维模型，包括：

4.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于，所述候选三维模型包括正射航摄控制点加密模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

5.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于，所述候选三维模型包括倾斜航摄无控制点模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

6.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于，所述候选三维模型包括倾斜航摄控制点加密模型，所述基于所述航摄图像以及所述候选三维模型的构建条件，构建所述候选三维模型，包括：

7.一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测系统，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6中任一所述的无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法。

技术总结
本申请公开了一种无人机在公路建设场景中的水土保持监测方法及系统，方法包括：选取包含公路建设场景中待进行水土保持监测的待监测区域的目标区域，所述待监测区域中布设有至少一个像控点；获取无人机在所述目标区域内采集的航摄图像，所述航摄图像包括正射航摄图像和/或倾斜航摄图像；基于所述航摄图像构建目标三维模型，所述目标三维模型为对候选三维模型进行测量精度分析，得到的误差达到目标精度的模型；基于所述目标三维模型，对所述公路建设场景中的所述待监测区域的水土保持情况进行监测分析，利用经过测量精度分析的目标三维模型进行水土保持监测分析，提高水土保持监测的准确性。

技术研发人员：胡晋茹,张晓峰,陈兵,陆旭东,李元,陈琳,蔡万鹏,赵俊喜
受保护的技术使用者：交科院环境科技（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15