一种无人机桥底检测系统
阅读说明：本技术 一种无人机桥底检测系统 (Unmanned aerial vehicle bridge bottom detection system ) 是由 钟盛 蒋盛川 张晓明 于 2021-08-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种无人机桥底检测系统,包括,无人机采集模块,用于在多角度采集桥底图像；定位模块,用于实时获取无人机的位置信息；传输模块,用于将采集到的图像和所述无人机的位置信息传输到处理器；处理器,用于对采集的图像进行处理,获得桥底检测信息。与传统检测相比,本项目开发设备仪器简便,安装操作简单,经济合理,对测量环境要求低。仅需要定期进行简单的标定工作,测量结果精度较高。另外,在该系统中,采用了多种无线传感器网络技术,使得数据的采集传输更为可靠,利用GPS设备可以采集配套的地理信息,并可以与电子地图结合,对桥梁健康进行实时的数据采集与显示。(The invention discloses an unmanned aerial vehicle bridge bottom detection system, which comprises an unmanned aerial vehicle acquisition module, a bridge bottom detection module and a control module, wherein the unmanned aerial vehicle acquisition module is used for acquiring bridge bottom images at multiple angles; the positioning module is used for acquiring the position information of the unmanned aerial vehicle in real time; the transmission module is used for transmitting the acquired image and the position information of the unmanned aerial vehicle to the processor; and the processor is used for processing the acquired image to obtain bridge bottom detection information. Compared with the traditional detection, the project development equipment has the advantages of simple instrument, simple installation and operation, economy and reasonability and low requirement on the measurement environment. Only simple calibration work is required to be carried out regularly, and the precision of the measurement result is high. In addition, in the system, various wireless sensor network technologies are adopted, so that data acquisition and transmission are more reliable, matched geographic information can be acquired by utilizing GPS equipment, and real-time data acquisition and display can be carried out on bridge health by combining with an electronic map.)
技术领域
本发明涉及桥梁快速巡检领域，特别是涉及一种无人机桥底检测系统。
背景技术
目前而言，常规的桥梁安全检测设备比较单一，主要检测设备有人工望远镜、远程拍照、桥检车、预置轨道视频检测等。这类传统检测手段几乎都存在效率低，成本高、对检测人员存在着一定安全隐患等问题。为此，开发无人机进行桥梁安全检查不仅效率上得到很大的提高，而且保障人身安全。
无人机避障技术是指无人机飞行器在自动飞行过程中遇到障碍物的时候，通过自动提前识别、有效规避障碍物，达到飞行安全的效果，是无人机研究的重要内容之一。
桥梁梁底状况监测分析是桥梁健康监测的基础性任务。当前，桥底检测技术主要有人工检测和无人机检测两种方式。无人机检测通常依靠全球卫星定位系统(GlobalPositioning System，GPS)定位装置实现检测数据(如检测数据帧)的粗定位。但是，这种定位方式的不足之处在于，受GPS定位精度的影响，在不使用RTK(Real-Time Kinematic)载波相位差分技术进行定位精度增强的情况下，定位误差较大，一般为米级或十米级精度。故社会亟需一种足已解决现有技术中存在的问题的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种无人机桥底检测系统，以解决上述现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
本发明提供一种无人机桥底检测系统，包括：
无人机采集模块，用于在多角度采集桥底图像；
定位模块，用于实时获取无人机的位置信息；
传输模块，用于将采集到的所述桥底图像和所述无人机的位置信息传输到处理器；
处理器，用于对所述桥底图像进行处理，获得桥底检测信息。
可选的，无人机采集模块包括：
工业相机，搭载在所述无人机上方，用于采集无人机正上方的桥底图像，所述无人机正上方的桥底图像存在色彩信息；
广角相机，面向前方搭载在所述无人机的下方，用于采集所述无人机前方的桥底图像，所述无人机前方的桥底图像没有色彩信息；
云台，分别搭载在所述工业相机、所述广角相机与所述无人机之间，用于保证图像采集的角度或者范围。
可选的，通过所述无人机采集模块在多角度采集桥底图像的过程中包括：
无人机原地起飞至巡检作业海拔高度，靠近桥墩的与待检测梁底相接端并与梁底保持安全距离，其中所述安全距离由工作人员预先设定；
通过所述云台分别调整所述工业相机和所述广角相机的姿态角、拍摄角度及焦距值，确保拍摄画面全部覆盖桥梁底面；
所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集并对桥底进行编号。
可选的，所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集的过程中包括：
通过距离判定模块分别检测所述无人机与四周障碍物或上方梁底的距离，当任一距离小于阈值时，发出警告，并降低速度准备悬停、变向或下降高度，其中所述距离判定模块位于所述无人机上。
可选的，所述定位模块在通过GPS实时获取所述无人机的实时位置。
可选的，所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集的过程中，还包括：
基于所述广角相机采集到的图像，设定飞行轨迹并进行巡航采集；
基于所述定位模块获取的所述无人机的实时位置，判断所述无人机在巡航时是否发生偏航；
若发生偏航，基于所述飞行轨迹和所述无人机实时位置进行纠偏。
可选的，所述传输模块将采集到的所述桥底图像和所述无人机的位置信息传输到处理器的过程中包括：
所述数据传输模块包括通信模块，通过所述通信模块完成数据的传输；
所述通信模块采用了无线连接的方式进行数据传输，包括：WIFI、4G、5G和GPRS。
可选的，所述处理器对采集的图像进行处理，获得桥底检测信息的过程中包括：
基于堆叠沙漏网络对所述桥底图像进行检测，其中所述堆叠沙漏网络包括若干个沙漏网络结构；
通过每个所述沙漏网络结构对接收的所述桥底图像进行检测，获取桥底关键点的空间位置特征和每个像素邻域存在梁底板关键点的概率信息；
通过堆叠多个所述沙漏网络结构对不同的所述桥底关键点的空间位置特征进行参考或预测，完成对桥底关键点情况的判断，获得桥底关键点的检测信息；
获取对应的桥底信息，基于所述关键点的位置，完成最终关键点定位。
可选的，基于所述堆叠沙漏网络对所述桥底图像进行检测的过程中包括：
基于所述堆叠沙漏网络对所述广角镜头采集的没有色彩信息的桥底图像进行检测。
可选的，获取对应的桥底信息，基于所述关键点的位置，完成最终关键点定位的过程中包括：
基于所述工业相机采集的存在色彩信息的桥底图像对底板进行色值采样；
计算归一化色值，获得底板色值方差；
基于底板色值方差和桥底的编号进行判定，确定关键点所属的桥梁底板编号，完成对应桥底关键点的定位。
本发明公开了以下技术效果：
与传统检测相比，本申请开发设备仪器简便，安装操作简单，经济合理，对测量环境要求低。仅需要定期进行简单的标定工作，测量结果精度较高。另外，在该系统中，采用了多种无线传感器网络技术，使得数据的采集传输更为可靠，利用GPS设备可以采集配套的地理信息，并可以与电子地图结合，对桥梁健康进行实时的数据采集与显示。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中的系统结构示意图。
具体实施方式
现详细说明本发明的多种示例性实施方式，该详细说明不应认为是对本发明的限制，而应理解为是对本发明的某些方面、特性和实施方案的更详细的描述。
应理解本发明中所述的术语仅仅是为描述特别的实施方式，并非用于限制本发明。另外，对于本发明中的数值范围，应理解为还具体公开了该范围的上限和下限之间的每个中间值。在任何陈述值或陈述范围内的中间值以及任何其他陈述值或在所述范围内的中间值之间的每个较小的范围也包括在本发明内。这些较小范围的上限和下限可独立地包括或排除在范围内。
在不背离本发明的范围或精神的情况下，可对本发明说明书的具体实施方式做多种改进和变化，这对本领域技术人员而言是显而易见的。由本发明的说明书得到的其他实施方式对技术人员而言是显而易见的。本申请说明书和实施例仅是示例性的。
关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明专利提供一种通过向上拍摄的高速工业相机和向前方拍摄的广角相机，实现桥梁底板板块级精细化定位，精细化定位流程包括桥梁底板检测和桥梁底板标号两个步骤：
前者指通过特定堆叠沙漏网络(Stacked Hourglass Networks)结构的特征点选取方法，以实现梁底特征点的检测，完成桥梁底板区域的检测；
后者指根据桥梁底板区域检测的结果进一步处理获取无人机上方的梁底板编号，也就是从当前飞行方向区域最左侧(或最右侧)开始计数的序号。
一种无人机桥底检测系统，包括以下设备：无人机搭载向上方拍摄的工业相机、无人机下方悬挂向前方拍摄的广角相机、图像传输模块。
通过堆叠沙漏网络处理前景图像信息，可以发现，每个沙漏网络结构都进行了一个通道数减少再增加的过程，这个过程的作用是挖掘梁底板关键点的空间位置特征，并提供图像每个像素邻域存在梁底板关键点的概率信息；另一方面，通过堆叠多个沙漏结构，可以实现不同关键点的参考预测，从而提升车道关键点的整体预测精度。
同时，可以通过前景相机完成定轨迹巡航。
在梁底板检测阶段，由于所用图像信息为前景图像，未对颜色等进行具体区分，因而在宽底板中仍无法实现车道的精确定位。
因此，需要在梁底板检测的基础上，通过底板标号后处理任务完成底板信息的进一步挖掘，最终实现定位。
由于在底板检测阶段已获得不同底板的关键点，故可通过向上拍摄工业相机进一步对底板进行色值采样。对底板横断面进行逐像素RGB色值采样，并计算断面逐像素归一化色值，通过底板色值方差确定是否为同一底板。
本发明提供一种无人机桥底检测系统，包括：
无人机采集模块，用于在多角度采集桥底图像；
定位模块，用于实时获取无人机的位置信息；
传输模块，用于将采集到的所述桥底图像和所述无人机的位置信息传输到处理器；
处理器，用于对所述桥底图像进行处理，获得桥底检测信息。
可选的，无人机采集模块包括：
工业相机，搭载在所述无人机上方，用于采集无人机正上方的桥底图像，所述无人机正上方的桥底图像存在色彩信息；
广角相机，面向前方搭载在所述无人机的下方，用于采集所述无人机前方的桥底图像，所述无人机前方的桥底图像没有色彩信息；
云台，分别搭载在所述工业相机、所述广角相机与所述无人机之间，用于保证图像采集的角度或者范围。
可选的，通过所述无人机采集模块在多角度采集桥底图像的过程中包括：
无人机原地起飞至巡检作业海拔高度，靠近桥墩的与待检测梁底相接端并与梁底保持安全距离，其中所述安全距离由工作人员预先设定；
通过所述云台分别调整所述工业相机和所述广角相机的姿态角、拍摄角度及焦距值，确保拍摄画面全部覆盖桥梁底面；
所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集并对桥底进行编号。
可选的，所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集的过程中包括：
通过距离判定模块分别检测所述无人机与四周障碍物或上方梁底的距离，当任一距离小于阈值时，发出警告，并降低速度准备悬停、变向或下降高度，其中所述距离判定模块位于所述无人机上。
可选的，所述定位模块在通过GPS实时获取所述无人机的实时位置。
可选的，所述无人机沿桥梁线路方向飞行并进行图像采集的过程中，还包括：
基于所述广角相机采集到的图像，设定飞行轨迹并进行巡航采集；
基于所述定位模块获取的所述无人机的实时位置，判断所述无人机在巡航时是否发生偏航；
若发生偏航，基于所述飞行轨迹和所述无人机实时位置进行纠偏。
可选的，所述传输模块将采集到的所述桥底图像和所述无人机的位置信息传输到处理器的过程中包括：
所述数据传输模块包括通信模块，通过所述通信模块完成数据的传输；
所述通信模块采用了无线连接的方式进行数据传输，包括：WIFI、4G、5G和GPRS。
可选的，所述处理器对采集的图像进行处理，获得桥底检测信息的过程中包括：
基于堆叠沙漏网络对所述桥底图像进行检测，其中所述堆叠沙漏网络包括若干个沙漏网络结构；
通过每个所述沙漏网络结构对接收的所述桥底图像进行检测，获取桥底关键点的空间位置特征和每个像素邻域存在梁底板关键点的概率信息；
通过堆叠多个所述沙漏网络结构对不同的所述桥底关键点的空间位置特征进行参考或预测，完成对桥底关键点情况的判断，获得桥底关键点的检测信息；
获取对应的桥底信息，基于所述关键点的位置，完成最终关键点定位。
可选的，基于所述堆叠沙漏网络对所述桥底图像进行检测的过程中包括：
基于所述堆叠沙漏网络对所述广角镜头采集的没有色彩信息的桥底图像进行检测。
可选的，获取对应的桥底信息，基于所述关键点的位置，完成最终关键点定位的过程中包括：
基于所述工业相机采集的存在色彩信息的桥底图像对底板进行色值采样；
计算归一化色值，获得底板色值方差；
基于底板色值方差和桥底的编号进行判定，确定关键点所属的桥梁底板编号，完成对应桥底关键点的定位。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。