王琳琳 李俊杰 康飞 马传波

摘要：为克服传统视觉检测方法的局限性，提出了一种基于无人机图像拼接技术的大坝结构损伤检测方法。该方法以无人机作为大坝结构表面损伤的图像采集工具，通过提出的图像配准和融合算法，将分布在若干张图像中的同一结构损伤拼接为完整的损伤图像，在保证图像分辨率和检测精度的基础上，扩宽了检测视野;所提出图像分组拼接的方法减少了多图像拼接时产生的累积误差。研究结果表明：与传统的视觉检测方法相比，研究提出的检测方法具有经济、高效、易于操作和安全性高的特点，并有利于观察坝面损伤情况，在大坝的健康监测中具有一定的应用价值。

关 键 词：大坝监测; 图像拼接技术; 无人机; 视觉检测

中图法分类号： TV39;TP391.1

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.12.037

0 引 言

大型水电站是大国重器。大坝作为最主要的水利枢纽建筑物，一旦失事，将造成重大的生命财产损失。根据《第一次全国水利普查公报》[1]的统计，截至2011年12月，中国水库已达98 002座，总库容超9 300亿m3。目前，有一些大坝由于水文、工程地质、设计、施工以及自然老化等原因，已被定义为病险坝[2-3]。因此，需要对大坝的安全性和稳定性进行监控。目前，大坝表面损伤检测仍然采用人工目视检测。该方法工作量大，成本高，且检测人员的安全很难得到完全保证[4]。不仅如此，由于大坝的特殊外观和所处位置等因素，使得在某些特殊情况下，无法实现对结构关键构件的检测[5]。为了解决上述传统视觉评估方法的缺陷，急需一种无损、高效、低成本、易操作而且准确又安全的检测方法。……