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无人机影像获取与智能分析在水电站安全监督方(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：（3）基于深度学习的抽水蓄能基础设施建设现场存在违规操作现象进行智能化分析方法无实施先例。依托无人机飞行平台，基于神经网络深度学习技术，
（3）基于深度学习的抽水蓄能基础设施建设现场存在违规操作现象进行智能化分析方法无实施先例。依托无人机飞行平台，基于神经网络深度学习技术，开展抽水蓄能基建现场监控、信息收集、指令传达，实现自动进行特征提取、模型训练和施工作业违章现象智能化检测等技术尚无完全成熟的经验可借鉴，不同数据之间交换难度较大。自动识别核心步骤是特征提取，在典型违章识别方面目前尚无可借鉴的先例。
4 主要研究内容
4.1 无人机正射影像以及视频数据的采集与制作
对地表环境、设备设施以及现场作业情况实施快速视频、图像采集，操控无人机对目标范围进行近距离以正射视角航拍，采集高清原始影像数据。在目标范围内均匀布设明显标记的人工像控点，采集相对点位像控坐标数据。利用专业的航空摄影测量处理软件处理系统对影像和控制点进行解算。通过特征匹配提取像片同名点，采用光束法定向解算外方位元素从而生成区域数字地面模型（DEM）。以DEM 为基础生成区域高清正射影像，根据目标范围设定视频航拍路线和高度。
4.2 基于无人机影像的实时数据传输及应用
无人机影像能够对目标位置进行持续拍摄，借助于把模拟信号转换成数字信号，再用光纤传输到控制设备中。施工中的抛渣、山体滑坡等地表变化及一些不安全行为，经过计算机视觉算法得到的自动识别模型，能够作为先验知识对视频中的画面帧进行识别判断。若发生该类行为，则自动预警。无法获取先验模型的行为还需要通过人工手段识别。
4.3 基于DSM（地表形变数字模型）的地表变化研究
由于边坡相对于地面具有较大坡度，若直接使用标准正射视角的影像（垂直于地面拍摄），则会弱化坡面地形的特征。因此需单独以检测坡面为基准，垂直（或近似垂直）于坡面进行拍摄。
操控无人机对边坡开展近距离影像航拍，采集高清原始影像数据。同时在边坡范围内均匀布设明显标记的人工像控点，采集相对点位像控坐标数据。
利用专业的航测数据处理软件处理系统。实施控制点加密计算从而得到更加准确的像对定向点；空三计算涉及双拼虚拟影像区域网平差以及单像机影像区域网平差，选择光束法予以计算。最终生成边坡区域DSM。
4.4 数据成果管理系统架构方案研究
本文拟以地理信息为基础，将最新一期的正射影像作为施工范围底图。在底图上标记异常地表位移变形监测点、环保监控点和安全作业监测面。各个监测点中只将监测结果数据展示出来，无人机原始影像和视频、DSM 和无人机影像的施工安全监测实时视频需进一步查询。
4.5 基建现场环保监控和安全监管平台开发研究
实现基建现场环保监控和安全监管自动分析报警。对于抽水蓄能基建作业现场出现的各种违规违章现象实施拍照，采集相关数据信息，构建样本库，对其进行训练并予以人工复核，从而能够获取到施工作业违章违规现象的准确监测结果。利用无人机系统可以实现作业现场监控、信息数据采集、指令有效传达等功能，将施工作业过程中存在的违规现象进行智能化抓拍后主动分析报警，最后将结果传输到智能控制端口，可以直接在智能化管理平台中予以显示。
4.6 基于DSM 对施工红线区域越界开挖的研究
根据施工区域红线范围，通过无人机影像采集数据建立模型，对无人机历次摄制影像进行比对，研究开挖红线监测功能，能迅速发现越线施工开挖，并及时发出预警信号。
4.7 基于DSM 对基建现场堆渣体未按照规划实施堆放、施工现场扬尘监测研究
根据已建立施工区域DSM 模型，通过无人机摄制影像，监测出基建现场随意堆渣，未按照施工规划定点堆放的情况。基于无人机录制视频，及时监测出施工现场扬尘情况，发现违规操作时发出预警。
5 研究结果的预期目标
（1）实现基于无人机产品、地表异常变化的基建现场环保和安全监控系统。实现对施工现场地表异常变化、施工随意抛渣、作业人员不安全行为、物的不安全状态等情况的监控与识别，并实现自动预警。
（2）促进互联网平台和多旋翼无人机系统的有机联系，提出抽水蓄能电站预警方案，为抽水蓄能等地势复杂电站基建现场环保监控和安全监管提供一种准确、可靠、高效的自动化模式。
（3）研究基建现场影像管理平台，实现无人机巡检计划、巡检路线、数据采集和处理，数据发布展现，满足管理要求，实现数据自动采集处理和发布。
文章来源：《传播力研究》 网址: http://www.cblyjzz.cn/qikandaodu/2021/0708/1620.html
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