丁明

摘 要：目前，无人机对于路桥病害检测过程里有着不可忽视的意义，现在在对于无人机在路桥病害检测中的应用进行了丰富的实践，并在实践过程里详细应用了无人机技术的路桥病害检测系统。下文将对无人机在路桥病害检测中的应用开展全面的分析，对无人机的不同系统开展研究，对国内自主知识产权的无人机技术进行分析，涵盖变换检验和高精度获取目标资料的作用。相对于以往的路桥病害检测，人为现代的无人机病害检测在各方面得到了巨大的发展。

关键词：无人机 路桥病害检测 设计 实现

一、无人机路桥病害检测系统分析

无人机的类型非常丰富，比如旋翼无人机系统，涵盖了软硬件组成。硬件构成包含高清相机、激光雷达等。利用无人机上安装的高分辨率相机完成相关目标图像信息的获取任务，对障碍物的识别和自动巡检躲避障碍物是利用激光雷达以及飞行控制系统实现。无人机配备了三维重建软件影像处理软件，可以完成获取影响的一系列相关处理，对病害开展精准的判断。然后应用激光雷达系统能够清楚地观察存在的问题，依照时间能够开展位置的标记，再控制无人机开展重复巡检。对其的操控大多是凭借人力手工完成。通过阶梯式传递到路桥巡检管理系统，将精细化的管理模式贯彻落实到所有流程内，开展健康情况信息整理统计、智能路桥信息决策、三维模型展示等。

二、无人机开展路桥病害检测的策略

（一）开展缝隙的测绘，能够依照弯曲的情况和走向

开展不同方向的子模型的搭建，融合各个子模型开展空间联系的分析。想要加强模型的泛化能力，通过修改各个层次方向的HOG特点金字塔计算获取区域图像的一阶微笑分图像梯度，再去分析研究像素特点以此获取特点映射、特点向量等要素，实施归一化的方式开展逐级递减分辨率的加强，位于上端的可以获取大范围的梯度直方图还有其相应的特征。位于底部的能够获取到必要的具体的尺度数据还有区域特征。无人机通过在相机上增设稳定云台保证其稳定性，支持其工作，保证拍摄的平稳性，凭借稳定云台可以达成不同视角的拍摄，多旋翼无人机一般会增设光线传感器，能够自动纠正检测大的光纤强度，一定情况下会对视频、图像的拍摄使用补光光源以加强亮度。相机的高质量编码图像被设定成4∶2.2，输送至超视距视频运输系统，最后运送到地面站。

（二）针对病害位置的预估和扫描

先检测到各种病害模型，多零件细形变模型位于复杂的环境力，其具备用语普适性，能够有效地检测到病害位置，有强大的非路桥排查效果，但是这并不表示不会存在误检和漏检问题，因此也要对检测情况给予关注，从综合方向可以得知，多部件形变模型能够有效地完成坑洞病害的模型测绘，但是对于网状缝隙的测绘实际效果无法达到理想值。

（三）无人机的激光雷达可以减少数据量，把极坐标数据转变成全球坐标数据

激光雷达的数据想要缩减计算量，运用的为圆锥冲撞的避障技术。无人机的视觉范围里，全体障碍物的相对速度向量被局限于冲撞圆锥中，变成二维圆锥。无人机一旦进入这一圆锥中，也许会和障碍物碰撞。因为思考到这一状况，把所有障碍物设置为最小距离，假如大于障碍物最小距离的核心球面空间，无人机就会设置避障路线，明确得到障碍物冲撞的安全路径。冲撞的安全路径在绝对值实践中迅速激动对应，开展规避机动的无人机应用紧急制动或者转向的措施，避免存在障礙物数量太多引起的碰撞事故。系统使用PMW把控相隔的距离，提升飞行的速度，明确最佳路径，假如前面存在几个障碍物，能够设置障碍物的空间位置的联系，辨别能够顺利通过。对于路桥检测过程里的障碍物的检测，要损耗巨大的能量，所以想要减少功耗和承载，使用升降方向的主动规避障碍物，这一技术是把激光雷达的两束光纤发射至反射棱镜里。升降的数据和误差数据具有联系，预估得到距离的平均值。无人机机载飞行高度的测量值内可以利用激光雷达测量得到飞翔高度。

三、系统软件的达成

无人机的系统软件的达成是融合了数字高程模型，利用高分辨率的遥感应下的数据开展地形特点的判断，在其中采用可分析数据系统建设获取到远景飞行计算信息，利用远景角度可以拍摄获取路桥三维模型图像，然后采用近景拍摄的角度来得到病害图像，当作空间数据根本，融合病害的特点开展研究和分辨。

开展巡检的程序比较繁杂，无人机在全新氛围下一定要实现自动选件，操作人员能够使用手动操纵，这一对策中包含了全部相机的规定航线。利用不同设备记录无人机附近的环境。依照飞行轨迹开展设置，自动避障，自动返回航线。不用人工干涉。

应用SIET措施开展三维重建，是基于三维重建的多视立体重建，根据无人机飞行时得到的丰富的影响力获取的有关的特征点，通过系统的纠正、裁剪和采样，构成了无人机的影像，它拥有旋转稳定、光线稳定、尺度稳定的特点。拥有优异的鲁棒性，满足款极基线的匹配，实施的匹配措施不断细化，获得超高冗余度的数码照片库，并包括了图像相应的投影点，最终开展精度匹配的强化，实施非线性优化措施对详细的数值开展优化，采取贪婪搜索的运动。

四、结语

上文中无人机病害检测系统开展了分析，从不同方向探究了无人机病害巡检的技术和相关步骤。现在世界无人机检测技术已经获得了相应的成绩，未来研究的方向是针对特定的无人机图像处理需要开展深入调整。

参考文献

[1]李欣.无人机在路桥病害检测中的设计与实现[J].绿色环保建材，2018，136（06）：128—129.

[2]刘琴，周旭，陈莹莹.基于无人机图像的边坡病害识别方法[J].江苏建筑，2019（3）.