[发明专利]基于无人机红外图像的建筑三维温度模型的建立方法

说明书

本发明公开了基于无人机红外图像的建筑三维温度模型的建立方法，通过无人机搭载红外摄像机采集建筑热像图，对既有建筑进行三维重建，从而得到三维灰度模型和正射影像图，通过正射影像图拟合温度与灰度的函数关系式，再利用FME对灰度贴图进行拉伸得到新的彩色贴图，然后对新的彩色贴图进行RGB色阶蓝色通道的定向处理将温度值写入蓝色波段，最终建立可以点读温度信息的彩色三维点云模型。本方法为既有建筑围护结构热工性能检测提供了全面、快速、准确的评估工具，不仅适用于单体建筑的围护结构的节能检测，也适用于区域尺度的多建筑围护结构性能监测。

技术领域

本发明涉及建筑节能检测领域，具体涉及基于无人机红外图像的建筑三维温度模型的建立方法。

背景技术

当下，在全球气候变暖、能源危机及环境污染等问题的大背景下，为有效降低建筑运行能耗，对城区内既有建筑围护结构热工性能进行全面检测与监测、评估与改造具有重要的现实意义。

既有建筑围护结构热工性能的检测方法最早使用的是热流计法、热箱法。近年来，随着红外设备的发展，手持式热红外法作为一种无损检测方式在建筑领域得到了广泛的应用。高分辨率红外摄像机可以提供关于温度分布的详细信息，利用此原理可以捕获由建筑物局部的缺陷或损坏引起的热异常，快速定位到缺陷位置。然而，由于二维的红外图像视差较窄，再加上手持式红外热像仪只能用在室内外较低层，导致热红外法目前仅能适用于建筑围护结构的局部检测。综上所述，对于单体建筑全围护结构的全面检测，使用现有的检测方法，无论是热红外法还是热流计法和热箱法，工作量巨大，尤其对于体量较大、层数较高的建筑，使用以上方法甚至无法实现。

目前，无人机已广泛应用于电力巡检、环境监测、灾后救援等领域，无人机平台的最新发展拓展了数据的收集范围，提高了数据收集的效率，能够快速交付高时间和空间分辨率的信息。将红外热像仪安装在无人机系统上不仅可以方便地检查建筑物的外墙立面，而且还可以检查其屋顶，大大拓展了热红外法在建筑节能领域的使用空间。

基于目前热红外法在建筑节能领域应用的局限性，本发明开发了一种基于无人机热红外外部评估建筑全围护结构热工性能的方法，通过无人机搭载红外摄像机获取建筑的围护结构热红外图像，继而进行三维点云重建，建立具有温度信息的三维热工模型。红外图像的三维点云模型除了具有非常重要的温度信息，兼具空间感和深度信息，可以更加逼真的反映监测目标的外观信息和三维结构，快速实现多个建筑的围护结构进行全面、准确、无创、高效的现场评估。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于无人机红外图像的建筑三维温度模型的建立方法，通过无人机搭载红外摄像机获取建筑的围护结构热红外图像，继而进行三维点云重建，建立具有温度信息的三维热工模型。红外图像的三维点云模型除了具有非常重要的温度信息，兼具空间感和深度信息，可以更加逼真的反映监测目标的外观信息和三维结构，快速实现多个建筑的围护结构进行全面、准确、无创、高效的现场评估。

本发明采用如下技术方案：

基于无人机红外图像的建筑三维温度模型的建立方法，无人机设置热红外相机，具体包括如下步骤：

S1图像采集，确定需要检测的建筑物地理位置及外围尺寸，确定无人机及热红外相机的飞行参数，无人机起飞进行红外图像采集，数据格式为TIFF；

S2红外图像进行三维重建，得到灰度三维纹理模型、正射影像图和灰度贴图文件；

S3提取正射影像图每个像元的DN值并做数据分布统计，在高频区间内提取n个像元的灰度值和DN值，借助MATLAB拟合工具对DN值和灰度值的关系进行函数关系拟合，得到温度与灰度值的一次函数关系式；

S4将S2生成的灰度贴图进行彩色拉伸，生成新的彩色贴图1；

S5对S4中生成的新的彩色贴图1进行RGB色阶蓝色通道的定向处理并生成新的彩色贴图2；