具体实施方式

以下结合附图对本申请作进一步详细说明。

本申请公开了一种超高层建筑工程测量的监理控制方法，参照图1，具体包括如下步骤：

S102、根据图像信息建立待监理建筑的当前施工模型。

其中，图像信息接收自无人机，图像信息是由无人机对待监理建筑进行多角度拍摄得到的；图像信息的获取，可以是通过无人机进行航拍，对待监理建筑进行多角度拍摄，从而获取到待监理建筑的不同角度的图像信息，也可以是对待监理建筑进行全景拍摄，从而获取更为完善、全面的图像信息，当前施工模型的建立，可以是采用3Dcloud 照片建模技术等。同时对当前施工模型定义空间参考，实现方式可以采用定义gis坐标系等方式，从而实现模型内的模拟坐标与真实空间的坐标进行一一对应。

S104、对图像信息进行分析以生成当前监理项目；

当前监理项目可以是护栏与安全通道防护、落地式脚手架的搭拆、爬架的穿墙螺杆、防坠落装置的有效性等。

S106、在当前施工模型上标定出当前监理项目的监理区域；

当前监理项目生成后，从而能够获取相应的特征图像，从而在通过图像信息建立的当前施工模型上，参照特征图像标定出对应的监理区域。

S108、根据监理区域和标定后的当前施工模型生成监理路径；

S110、将监理路径发送给无人机，无人机沿监理路径飞行以进行监理作业，并生成监理图像。

监理作业可以是拍摄作业，即在沿监理路径飞行过程中持续进行拍摄作业。

S112、接收无人机发来的监理图像，对监理图像进行分析生成监理信息。

监理信息与当前监理项目相对应，例如，当当前监理项目为落地式脚手架的搭拆时，监理信息可以包括脚手架立杆、横杆间距，扫地杆与斜撑设置等。

参照图1和图2，其中，对图像信息进行分析以生成当前监理项目包括：

S1041、将图像信息输入预先训练好的第一神经网络模型，通过第一神经网络模型对图像信息进行推理，从而得到当前施工项目；

其中，第一神经网络模型由多组实验数据通过机器学习训练得出的，多组实验数据中的每组实验数据均包括：图像信息，以及对应图像信息的当前施工项目。

S1042、根据当前施工项目生成当前监理项目。

当前施工项目，例如地基与基础、建筑给排水、主体结构等，一个施工项目与至少一个当前监理项目相关联，施工项目与与之相关联的当前监理项目可以是预先设定的，例如施工项目为地基与基础时，与之相关联的当前监理项目可以是对坑边荷载设限、排水、护栏与安全通道防护等。

在一优选的实施例中，根据监理区域和标定后的当前施工模型生成监理路径包括以下步骤：

S1081、根据标定后的当前施工模型中的监理区域，确定各监理区域的飞行节点；

具体地，根据标定后的当前施工模型中的监理区域，确定各监理区域的飞行节点包括：

S10811、当所有监理区域中具有至少两个监理区域之间的距离不高于预设值时，确定第一飞行节点，第一飞行节点为与该至少两个监理区域所关联的飞行节点；

其中，预设值为预先设定，例如可以设置为3m，两个监理区域之间的距离指的是两个监理区域的几何中心的距离，当两个监理区域之间的距离不高于3m时，第一飞行节点的设置，可以是两个监理区域的几何中心连线的中点，当三个以上的监理区域两两之间的距离均不高于3m时，则选定能够将该三个以上的监理区域均覆盖的边数最少的正多边形覆盖区域，将该正多边形覆盖区域的几何中心作为第一飞行节点。

S10812、当监理区域与其余监理区域之间的距离均高于预设值时，确定第二飞行节点，第二飞行节点为与该监理区域所关联的飞行节点。

例如，当监理区域与其余监理区域之间的距离均高于3m时，确定第二飞行节点，第二飞行节点可以是该监理区域的几何中心。

S1082、根据飞行节点和监理区域生成各飞行节点处的飞行路线；

具体地，根据飞行节点和监理区域生成各飞行节点处的飞行路线包括以下步骤：

S10821、根据飞行节点确定关联的规划区域。

其中，飞行节点所关联的监理区域位于规划区域在建筑上的投影中部，规划区域的面积至少为飞行节点所关联的监理区域的1.5倍，规划区域的形状可以是矩形，可以是与实际飞行节点所关联的监理区域的外部轮廓相似的其余形状；

且规划区域与建筑的距离大于预设距离值；预设距离值可以是5m，预设距离值也可以是根据该飞行节点所关联的监理区域的当前监理项目确定，例如飞行节点关联的监理区域的当前监理项目为落地式脚手架的搭拆时，预设距离值可以是15m。规划区域的面积至少为飞行节点所关联的监理区域的1.5倍，从而扩大了无人机可到达的位置，能够更为多角度地对飞行节点所关联的监理区域进行拍摄。

S10822、在规划区域内确定起始点和终止点；

其中，起始点和终止点为规划区域内相隔距离最远的两点。

S10823、生成从起始点至终止点的波峰和波谷为n的正弦曲线以作为该飞行节点的飞行路线，且正弦曲线的每个半波均与规划区域的边界接触。

其中，n根据起始点和终止点的距离确定。例如，起始点至终止点的距离为20m，预先设定波长的区间位于1m~2m之间，在一实施例中，根据实际的规划区域大小，选择波长为1m，则n为20；当实际的规划区域较大时，可选择波长为2m，则n为10；在另一实施例中，优选选择可被起始点至终止点的距离整除的波长。

正弦曲线的每个半波均与规划区域的边界接触，从而使得无人机的飞机轨迹较远，并且拍摄范围更大。

S1083、按照预设规则将各飞行路线依次连接以生成初始路径；

预设规则可以是将各相邻的飞行路线首尾相接，所谓相邻的飞行路线指的是一飞行路线终止点距离另一飞行路线的起始点距离最近的飞行路线，从而实现将各相邻的飞行路线串联。

S1084、对初始路径进行处理以生成监理路径。

具体地，对初始路径进行处理包括对各飞行路线的连接处进行弧线过渡，从而使得无人机沿监理路径飞行的过程中更为顺畅。

在一优选的实施例中，在无人机沿监理路径飞行的过程中，当无人机位于一规划区域内，根据无人机当前坐标和该规划区域内飞行节点坐标对摄像头的光轴进行调节，使得摄像头的光轴经过该规划区域的飞行节点。摄像头光轴位置的调节，可以是通过摄像头的转动，或是无人机整体机身的转动来实现；飞行节点位于监理区域的几何中心，监理区域位于建筑上，而规划区域与建筑具有大于预设距离值的距离，在无人机位于该规划区域内时，无人机的摄像头光轴始终朝向监理区域的几何中心，且在正弦曲线的监理路径上不断调整角度，从而能够实现摄像头采集到较为完整、清晰的图像，便于后续分析。

上述的，接收无人机发来的监理图像，对监理图像进行分析生成监理信息可以是通过如下方式实现：

将监理图像输入预先训练好的第二神经网络模型，通过第二神经网络模型对图像信息进行推理分析，从而得到监理信息；

其中，第二神经网络模型由多组实验数据通过机器学习训练得出的，多组实验数据中的每组实验数据均包括：监理图像，以及对应监理图像的监理信息。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种超高层建筑工程测量的监理控制系统，该超高层建筑工程测量的监理控制系统与上述实施例中超高层建筑工程测量的监理控制方法一一对应。如图3所示，该超高层建筑工程测量的监理控制系统包括模型建立模块、信息分析模块、区域标定模块、路径生成模块和路径发送模块。各功能模块详细说明如下：

模型建立模块，用于根据图像信息建立待监理建筑的当前施工模型，图像信息接收自无人机，图像信息是由无人机对待监理建筑进行多角度拍摄得到的；

信息分析模块，用于对图像信息进行分析以生成当前监理项目；

区域标定模块，用于在当前施工模型上标定出当前监理项目的监理区域；

路径生成模块，用于根据监理区域和标定后的当前施工模型生成监理路径；

路径发送模块，用于将监理路径发送给无人机，无人机沿监理路径飞行以进行监理作业，并生成监理图像；

图像处理模块，用于接收无人机发来的监理图像，对监理图像进行分析生成监理信息。

关于超高层建筑工程测量的监理控制系统的具体限定可以参见上文中对于超高层建筑工程测量的监理控制方法的限定，在此不再赘述。上述超高层建筑工程测量的监理控制系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种设备，该设备可以是服务器，该设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该设备的处理器用于提供计算和控制能力。该设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种超高层建筑工程测量的监理控制方法：

根据图像信息建立待监理建筑的当前施工模型，图像信息接收自无人机，图像信息是由无人机对待监理建筑进行多角度拍摄得到的；

对图像信息进行分析以生成当前监理项目；

在当前施工模型上标定出当前监理项目的监理区域；

根据监理区域和标定后的当前施工模型生成监理路径；

将监理路径发送给无人机，无人机沿监理路径飞行以进行监理作业，并生成监理图像；

接收无人机发来的监理图像，对监理图像进行分析生成监理信息。

该计算机程序被处理器执行时能实现上述方法实施例中任一种超高层建筑工程测量的监理控制方法。

在一个实施例中，提供了一种介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据图像信息建立待监理建筑的当前施工模型，图像信息接收自无人机，图像信息是由无人机对待监理建筑进行多角度拍摄得到的；

对图像信息进行分析以生成当前监理项目；

在当前施工模型上标定出当前监理项目的监理区域；

根据监理区域和标定后的当前施工模型生成监理路径；

将监理路径发送给无人机，无人机沿监理路径飞行以进行监理作业，并生成监理图像；

接收无人机发来的监理图像，对监理图像进行分析生成监理信息。

该计算机程序被处理器执行时能实现上述方法实施例中任一种超高层建筑工程测量的监理控制方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。