[发明专利]基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法有效
申请号: | 201811619448.6 | 申请日: | 2018-12-27 |
公开(公告)号: | CN109540094B | 公开(公告)日: | 2020-11-06 |
发明(设计)人: | 王震;丁乐乐;王珍;卢奕;邢炜光;朱大勇;魏麟;潘宇明;马强;李蕾;孟凡效 | 申请(专利权)人: | 天津市勘察设计院集团有限公司 |
主分类号: | G01C5/00 | 分类号: | G01C5/00;G06T7/00;G06T7/33 |
代理公司: | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人: | 侯力 |
地址: | 300191 *** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 摄影 全站仪 建筑物 接触 沉降 监测 方法 | ||
1.一种基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法,该方法为普通全站仪加装CCD模块,远距离获取建筑物局部特征影像,利用基于旋转纠正的简易标定法获取CCD模块的内外方位元素,根据加入平面方程约束的摄影测量原理计算监测点三维坐标,采用SIFT算子对各期影像进行监测点特征提取与匹配,计算建筑物各期沉降量;方法的具体步骤如下:
第1步、基于旋转纠正的简易标定
沉降监测点坐标的解算需要CCD模块相对于全站仪坐标系的内外方位元素,将全站仪的目镜部分替换为CCD影像模块,在此基础上提出一种基于旋转纠正的简易标定法,即对影像进行旋转纠正以完成CCD模块的简易标定,获取相对于全站仪坐标系的内外方位元素;方法为:在CCD获取的影像上提取两个像控点,根据像控点物方和像方坐标计算旋转角度并进行旋转纠正,使全站仪坐标系与CCD模块的像空间坐标系平行,使外方位元素转化为单位矩阵和零矩阵;在影像上提取圆形视野,以圆心坐标作为内方位元素中的像主点坐标;内方位元素中的像主距则根据全站仪望远镜成像原理和视场角不变的特性进行计算;具体步骤如下:
全站仪望远镜中的像空间坐标系与全站仪坐标系是完全重合的,其外方位元素中的旋转矩阵R是简单的单位矩阵,平移矩阵T是简单的零矩阵:
在外部安装的CCD模块由于安装精度有限,CCD模块的像空间坐标系相对于水平状态的全站仪坐标系发生了旋转和平移,因此首先对影像进行旋转纠正,使两坐标系平行;在CCD获取的影像上提取A、B两个像控点,两坐标系间的旋转角度θ为:
其中,(XA,YA,ZA)、(XB,YB,ZB)为像控点物方坐标,由全站仪测量获得,(xA,yA)、(xB,yB)为像控点像方坐标;
旋转的中心并非图像中心,而是影像中圆形视野的中心,而CCD模块获取的影像没有包含完整的圆形视野,因此利用Hough圆变换方法检测圆形视野并计算圆心坐标(cx,cy);
内方位元素包括像主点坐标和像主距f,像主点坐标为圆形视野的圆心坐标(cx,cy);全站仪望远镜标称的视场角是固定不变的1.5°,CCD传感器尺寸不随调焦而改变,因此望远镜调焦时像主距不变,物距和望远镜透镜焦距的同时变化维持了物距、像距和焦距的共轭关系;根据视场角不变的特性,推导像主距f的计算公式为:
其中,r为圆形视野的半径,单位为像素;
第2步、平面约束的改化摄影测量构像方程解算监测点坐标
在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角和平面约束,以利用单目摄影测量的方式解算监测点三维坐标;具体为:利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量,获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合,平面方程作为单目摄影测量的约束条件;具体步骤如下:
摄影全站仪的构像方程需要在摄影测量成像模型的基础上加入水平和竖直方向的转角,经改化的共线方程为:
其中,(α,β)为影像拍摄时全站仪水平和竖直方向的旋转角度,像点坐标(x,y)对应全站仪坐标系下物方坐标(X,Y,Z),即
其中,
系数公式:
单目摄影测量解算三维坐标需要加入外部约束,即利用全站仪对监测点所在平面进行无棱镜模式的测量,获取多个平面拟合点坐标并进行最小二乘法平面拟合:
平面方程的表达式为:
Z=q0X+q1Y+q2 (9)
其中,q0,q1,q2为平面方程系数;
对于系列平面拟合点(Xi,Yi,Zi),i=0,1,…,n-1,利用最小二乘原则可得:
将平面方程作为摄影测量解算的外部约束条件,结合式(6)和式(9)解算影像上任一监测点的物方坐标;
第3步、基于SIFT算子的沉降监测点特征提取与匹配
利用SIFT算子对不同时相的影像中的沉降监测点进行特征提取和匹配以获取一一对应关系,从而计算建筑物各期沉降量;具体步骤如下:
生成高斯图像金字塔,利用原图像I(x,y)与不同标准差的高斯函数进行卷积可得到高斯尺度空间L(x,y,σ):
其中,(x,y)为像点坐标,G(x,y,σ)为高斯核,在二维空间中,K和L表示模板的规格,σ表示尺度空间因子;
提取出的沉降监测点为在图像多层尺度空间中的局部极值点,不仅与本层图像邻域内的像素相比较,还与相邻上下层的邻域空间内像素相比较,在立体空间中取得极大或极小值;针对两期建筑物影像进行特征匹配,并筛选可信度较高的30对监测匹配点;根据匹配点的各期坐标对应相减得到建筑物的沉降量。
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