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      基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng)

      2023-08-24 03:47:30尹桂博孟金龍
      自動(dòng)化與儀表 2023年8期
      關(guān)鍵詞:樓宇遙感技術(shù)測(cè)繪

      尹桂博,孟金龍,孟 洋

      (山東正元地球物理信息技術(shù)有限公司,濟(jì)南 250101)

      使用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新型信息技術(shù),以及通信網(wǎng)絡(luò)、智能檢索與分析等技術(shù),全方位感知城市樓宇信息,此技術(shù)即為“智慧城市”發(fā)展的核心內(nèi)容[1-3]。在智慧城市發(fā)展進(jìn)程中,物聯(lián)網(wǎng)能把實(shí)際生活中的城市樓宇信息和數(shù)字城市相融,在智慧城市中,測(cè)繪技術(shù)屬于核心信息技術(shù)之一,智慧城市的構(gòu)建和運(yùn)行必須用到測(cè)繪地理信息[4-5]。

      目前在多種研究領(lǐng)域中,關(guān)于城市地理信息的測(cè)繪系統(tǒng)很多,且很多研究指明地理信息測(cè)繪工作中,常用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)作為測(cè)繪系統(tǒng)的核心技術(shù),如文獻(xiàn)[6]中為了提高應(yīng)急測(cè)繪工作效率,使用系留無(wú)人機(jī)采集測(cè)繪數(shù)據(jù),但此方法使用微型攝像頭,僅具備攝像功能,不具備圖像處理功能,測(cè)繪圖像質(zhì)量有待提升;文獻(xiàn)[7]中為了縮短測(cè)繪工作周期,使用大疆精靈4 專業(yè)版無(wú)人機(jī),采集地理信息圖像,完成測(cè)繪數(shù)據(jù)采集,此方法不能對(duì)目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行可控性拍攝,分辨率也不高,不能完成遠(yuǎn)距離遙控拍攝[8]。為此本文設(shè)計(jì)一種基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng),使用小型無(wú)人機(jī)搭載滿足測(cè)繪需求的遙感感知設(shè)備,完成大量測(cè)繪地理信息采集,且測(cè)繪精度高。

      1 智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng)

      1.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

      圖1 是基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)測(cè)繪系統(tǒng)整體架構(gòu)?;跓o(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng)架構(gòu)分為機(jī)載端、地面端。機(jī)載端架構(gòu)由機(jī)載電源模塊、測(cè)繪數(shù)據(jù)采集模塊、遙感數(shù)據(jù)處理模塊、無(wú)線收發(fā)模塊構(gòu)成。地面端架構(gòu)分為計(jì)算機(jī)、無(wú)線收發(fā)設(shè)備。

      圖1 基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng)Fig.1 Intelligent city building information automatic mapping system based on UAV remote sensing technology

      機(jī)載端的功能是采集城市樓宇測(cè)繪數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)處理、無(wú)人機(jī)導(dǎo)航管理。機(jī)載端和地面端存在數(shù)據(jù)交互功能,使用動(dòng)態(tài)性的慣性檢測(cè)單元IMU、CMOS 圖像傳感器便可獲取智慧城市樓宇測(cè)繪點(diǎn)的遙感圖像,然后在遙感數(shù)據(jù)處理模塊,通過基于降頻與復(fù)原的遙感成像技術(shù)、基于內(nèi)核影像技術(shù)的測(cè)繪圖像標(biāo)定方法,將遙感圖像進(jìn)行處理后,最后在無(wú)線收發(fā)模塊的協(xié)助下,傳輸至地面端完成自動(dòng)化測(cè)繪。

      圖2 是測(cè)繪數(shù)據(jù)采集模塊架構(gòu)圖。測(cè)繪數(shù)據(jù)采集模塊架構(gòu)主要分為CMOS 圖像傳感器、單片機(jī)、測(cè)繪圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、復(fù)合模擬視頻信號(hào)生成器。此單元運(yùn)行時(shí),單片機(jī)使用2 根IO 口線,以模擬設(shè)定的方式,完成CMOS 傳感器的串行命令與數(shù)據(jù)設(shè)置[9]。單片機(jī)使用剩余IO 口,完成外部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)展,從而將傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行寫入與讀出操作。測(cè)繪圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器接收單片機(jī)的控制信號(hào)后,結(jié)合同步信號(hào)與像素時(shí)鐘,將CMOS 傳感器數(shù)據(jù)執(zhí)行拆分重構(gòu),變成可用于存儲(chǔ)的測(cè)繪信息類型[10]。

      圖2 測(cè)繪數(shù)據(jù)采集模塊架構(gòu)圖Fig.2 Surveying and mapping data acquisition module architecture

      CMOS 圖像傳感器的APS 芯片結(jié)構(gòu)如圖3 所示。CMOS 圖像傳感器APS 芯片結(jié)構(gòu)屬于單芯片成像設(shè)備,此芯片結(jié)構(gòu)主要分為光敏單元陣列、視頻時(shí)序產(chǎn)生電路、模擬信號(hào)處理電路、模數(shù)變換電路,此芯片功耗較小,且集成性好,具備雙采樣電路,能夠降低暗電流的負(fù)面作用,遙感成像質(zhì)量佳[10-12]。

      圖3 CMOS 圖像傳感器APS 芯片結(jié)構(gòu)Fig.3 APS chip structure of CMOS image sensor

      圖4 是機(jī)載端電源模塊架構(gòu)。系統(tǒng)必須具備獨(dú)立電源,才能保證測(cè)繪工作的自動(dòng)續(xù)航性。從載重、電池電容量角度考慮,系統(tǒng)機(jī)載端電源模塊使用的電源為鋰電池,此電池重量與電容量分別為0.4 kg、6600 mAh,電壓是11.1 V。

      圖4 機(jī)載端電源模塊架構(gòu)Fig.4 Airborne power module architecture

      圖5 是無(wú)線收發(fā)模塊結(jié)構(gòu)圖。無(wú)線收發(fā)模塊結(jié)構(gòu)由發(fā)射端、接收端構(gòu)成。頻率調(diào)制單元能夠把遙感信號(hào)和載波信號(hào)相融,轉(zhuǎn)換輸出可發(fā)射的遙感信號(hào)模式[13]。頻率調(diào)制后,使用功率放大單元放大信號(hào)功率,以此保證遙感信號(hào)可使用天線發(fā)射。

      圖5 無(wú)線收發(fā)模塊結(jié)構(gòu)Fig.5 Wireless transceiver module structure

      1.2 基于降頻與復(fù)原的遙感成像技術(shù)

      考慮到Cameralink 圖像采集卡原始功能僅有圖像顯示、暫停再存儲(chǔ)目前幀圖像的功能,不具備圖像判讀功能,所以本文將此采集卡執(zhí)行二次開發(fā),二次開發(fā)的目的是將遙感圖像判讀和圖像質(zhì)量指標(biāo)計(jì)算功能相整合,具體開發(fā)流程如圖6 所示。

      圖6 Cameralink 圖像采集卡二次開發(fā)流程Fig.6 Secondary development flow chart of Cameralink image acquisition card

      圖7 遙感圖像降頻轉(zhuǎn)換示意圖Fig.7 Schematic diagram of remote sensing image frequency reduction conversion

      1.3 基于內(nèi)核影像技術(shù)的測(cè)繪圖像標(biāo)定方法

      把降頻復(fù)原后的樓宇信息遙感圖像設(shè)成無(wú)向圖,把固定智慧城市樓宇信息場(chǎng)景的像素點(diǎn),設(shè)成無(wú)向圖的頂點(diǎn)u,集合設(shè)成U。全部樓宇遙感圖像的像素周圍,存在8 個(gè)近鄰像素,將像素之間近鄰邊b的權(quán)重設(shè)成(b),則分割智慧城市樓宇遙感圖像時(shí),參考依據(jù)設(shè)成J(u),J(u)代表遙感圖像中樓宇信息之間的內(nèi)部差異。在遙感圖像中,樓宇信息目標(biāo)u1和背景u2之間的亮度差異設(shè)成C(u1,u2),如果C(u1,u2)≤max{J(u1),J(u2)},便能夠把兩部分融合成一個(gè)亮度差異,J(u1)、J(u2)代表遙感圖像中不同樓宇信息。設(shè)置遙感圖像里最小內(nèi)部差異是:

      此時(shí)遙感圖像的樓宇信息分割結(jié)果是:

      式中:h 是圖像像素的總數(shù)目。

      遙感圖像分割后,為了降低圖像特征維數(shù),使用無(wú)人機(jī)遙感圖像的特征描述算子,提取圖像特征后,由內(nèi)核影像技術(shù)標(biāo)定測(cè)繪圖像。

      考慮到遙感圖像需具備旋轉(zhuǎn)不變性,把無(wú)人機(jī)遙感拍攝圖像往主方向旋轉(zhuǎn),此時(shí)圖像旋轉(zhuǎn)至坐標(biāo)(x,y)時(shí)梯度是:

      式中:R(x,y)是R(u)的樓宇信息分割結(jié)果中像素坐標(biāo)信息。

      遙感圖像R(u)旋轉(zhuǎn)至坐標(biāo)(x,y)后,旋轉(zhuǎn)方向是:

      使用內(nèi)核影像技術(shù),設(shè)置合適的內(nèi)核函數(shù),因?yàn)閮H存在+1、-1 兩種元素,所以能夠加快遙感圖像處理速度。

      結(jié)合無(wú)人機(jī)遙感圖像拍攝的特征點(diǎn)位置與大小,把遙感圖像子塊里全部像素梯度方向調(diào)節(jié)成核心方向,所以能夠獲取每個(gè)遙感圖像子塊在多方向中的梯度矩陣Nα(x,y):

      式中:N0(x,y)、N1(x,y)依次是水平方向、豎直方向的梯度。

      然后將Nα(x,y)執(zhí)行高斯濾波,便可去除光照條件對(duì)遙感圖像質(zhì)量的影響。

      式中:Fα(x,y)是濾波后智慧城市樓宇信息的遙感圖像;γ、Gm依次是遙感圖像分割子塊寬度、內(nèi)核函數(shù)。

      最后,使用歐式距離d 完成遙感圖像特征點(diǎn)匹配,便可完成智慧城市樓宇信息測(cè)繪圖像標(biāo)定。則設(shè)置標(biāo)定結(jié)果是Fα′(x,y):

      式中:Eθ(j)、Eη(j)依次是智慧城市樓宇信息目標(biāo)特征點(diǎn)θ、η 的特征描述算子。

      2 實(shí)驗(yàn)分析

      為測(cè)試本文系統(tǒng)使用效果,將本文系統(tǒng)應(yīng)用于無(wú)人機(jī)遙感測(cè)繪工作中,此無(wú)人機(jī)起飛質(zhì)量最大值是2.0 kg,無(wú)人機(jī)上搭建本文系統(tǒng)后,測(cè)繪數(shù)據(jù)采集模塊的CMOS 圖像傳感器參數(shù)信息如表1 所示。

      表1 CMOS 圖像傳感器參數(shù)信息Tab.1 Parameter information of CMOS image sensor

      圖8 是本文系統(tǒng)采集的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪信息示例圖。

      圖8 智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪信息示例Fig.8 Smart city building information automatic mapping information example

      為深入測(cè)試本文系統(tǒng)的應(yīng)用能力,分析本文系統(tǒng)對(duì)智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪的掃描指數(shù)Z:

      本文系統(tǒng)掃描指數(shù)測(cè)試結(jié)果如表2 所示。從表2 可知,本文系統(tǒng)從45°、90°采集智慧城市樓宇的遙感圖像信息時(shí),對(duì)樓宇遙感圖像信息自動(dòng)化測(cè)繪的掃描指數(shù)都大于1,滿足后續(xù)的測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)。

      表2 本文系統(tǒng)掃描指數(shù)測(cè)試結(jié)果Tab.2 System scan index test results in this paper

      遙感圖像采集后,分析本文系統(tǒng)使用基于降頻與復(fù)原的遙感成像技術(shù)的必要性,主要分析降頻復(fù)原后,測(cè)繪成像誤差,誤差的計(jì)算方法為

      式中:γ、r 分別是無(wú)人機(jī)遙感圖像采集的水平角與遙感信息掃描距離。

      本文系統(tǒng)使用基于內(nèi)核影像技術(shù)的測(cè)繪圖像標(biāo)定方法前后,遙感圖像中樓宇信息特征點(diǎn)的測(cè)繪誤差如表3 所示。遙感圖像中樓宇信息特征點(diǎn)的測(cè)繪誤差存在明顯不同,使用基于內(nèi)核影像技術(shù)的測(cè)繪圖像標(biāo)定方法,能夠降低遙感圖像中樓宇信息特征點(diǎn)的測(cè)繪誤差,原因是此技術(shù)的使用,能夠去除遙感圖像信息的噪聲成分,并執(zhí)行遙感圖像特征點(diǎn)的精準(zhǔn)匹配,從而提高測(cè)繪精度。

      表3 智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪效果Tab.3 Intelligent city building information automatic mapping effect

      測(cè)試本文系統(tǒng)使用基于降頻與復(fù)原的遙感成像技術(shù)時(shí),遙感圖像的采集和判讀能力,測(cè)試結(jié)果如圖9 所示。本文系統(tǒng)使用基于降頻與復(fù)原的遙感成像技術(shù)時(shí),遙感圖像的采集和判讀能力顯著,對(duì)智慧城市樓宇信息遙感圖像的采集耗時(shí)均小于2 s,速度較快,原因是此技術(shù)能夠使用Cameralink 圖像采集卡,以降頻的方式,控制遙感信息量不出現(xiàn)維度災(zāi)害問題。

      圖9 本文系統(tǒng)自動(dòng)測(cè)繪能力Fig.9 Automatic mapping capability of this system

      3 結(jié)語(yǔ)

      本文設(shè)計(jì)一種基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪系統(tǒng),此系統(tǒng)能夠使用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù),全方位采集智慧城市建設(shè)所用的樓宇信息,從而完成樓宇信息自動(dòng)測(cè)繪。本文系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)中,被證實(shí)可有效、準(zhǔn)確完成智慧城市樓宇信息自動(dòng)化測(cè)繪工作,對(duì)提高我國(guó)城市發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力存在積極作用。但因篇幅原因,未能將遙感技術(shù)和其他傳感器技術(shù)相結(jié)合,在后續(xù)的研究中,將著重將無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)和激光雷達(dá)技術(shù)相結(jié)合,深度提高本文系統(tǒng)的測(cè)繪性能。

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