[发明专利]一种基于工程测绘的监测校正方法

说明书

本发明涉及一种基于工程测绘的监测校正方法，包括移动式操作平台，其内设有AI处理系统、电子像控点系统，所述AI处理系统内设有AI处理单元、AI学习单元、储存单元，本发明通过所述AI学习单元计算对比所有已测场景的四角坐标面积、电子像控点坐标间距、电子像控点坐标间距的高度差、需要补拍的坐标点与飞行路线的分布和关系，并得出关系逻辑，根据关系逻辑在需要测量的新场景的四角坐标面积、电子像控点坐标间距、电子像控点坐标间距的高度差反推计算得出不再需要补拍的飞行路线，此飞行路线可以满足绘制地图的精度需求而不再需要补拍，减少人力返工时间，增加测绘效率和测绘精度，并使测绘系统更加智能。

技术领域

本发明涉及工程测绘技术领域，尤其涉及一种基于工程测绘的监测校正方法。

背景技术

测绘一般指测量空间、大地的各种信息并绘制各种信息的地形图，而工程测绘，是研究工程建设中设计、施工和管理各阶段测量工作的理论、技术和方法。为工程建设提供精确的测量数据和大比例尺地图，保障工程选址合理，按设计施工和进行有效管理。在工程运营阶段对工程进行形变观测和沉降监测以保证工程运行正常。按研究的对象可以分为：建筑工程测量、水利工程测量、矿山工程测量、铁路工程测量、公路工程测量、输电线路与输油管道测量、桥梁工程测量、隧道工程测量、军事工程测量等。由此可见，在工程测量时，面对原始地貌进行野外作业时，环境艰苦，受环境因素影响需要进行多次测绘以确保最后的高精度成图。

中国专利公开号：CN113686310A。公开了一种无人机野外测绘的方法；此发明中，首先利用无人机在作业区进行无人机试飞，并初步观察作业区；再根据作业区的情况布设像控点，并测量像控点的坐标值；再将无人机的航拍摄影像数据、POS数据和测得的像控点坐标值导入测绘专用软件进行空三加密、生成点云和建立实景三维模型计算；再通过实景三维模型对比实景进行调绘补测，并记录。由此可见，对于无人机野外测绘，根据应用场景的不同，不论步骤还是方法，无人机都无法自主判断测绘点的清晰情况。

发明内容

为此，本发明提供一种基于工程测绘的监测校正方法，用以克服现有技术中在工程测绘时面对复杂地形和环境影响需要多次测量才能绘制出高精度地图的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于工程测绘的监测校正方法，包括，

步骤S1，AI学习单元提取场景库内所有旧场景的特征值进行场景构建，并进行分组；

步骤S2，所述AI学习单元根据所有旧场景的特征值计算该旧场景的最简飞行路线；

步骤S3，所述AI学习单元根据该旧场景的最简飞行路线和该旧场景的需要补拍的坐标点分析计算得到该旧场景的最佳飞行路线；

步骤S4，所述AI学习单元提取新场景的特征值并进行分析，并找到与之特征值最相近的旧场景；

步骤S5，所述AI学习单元对该旧场景的需要补拍的坐标点与所述新场景的可能需要补拍的坐标点进行合并，得出所述新场景的需要补拍的正确坐标点；

步骤S6，所述AI学习单元对新场景最简飞行路线与所述步骤S5得到的所述新场景的需要补拍的正确坐标点进行分析，得出所述新场景的最佳飞行路线；

步骤S7，所述AI学习单元根据所述旧场景判定所述步骤S6得到的结果与所述新场景的特征值是否存在需要补拍的坐标点，若不存在需要补拍的坐标点，则返回所述步骤S6，若存在需要补拍的坐标点，则执行步骤S8；

步骤S8，所述AI学习单元将需要补拍的坐标点代入所述步骤S5进行再推导，得到确定的该所述新场景需要补拍的所有坐标点。

所述步骤S1中，所述场景构建方法为,建立该场景的特征值并记录针对该场景特征采用的航拍路线和需要多次采集的坐标点,AI处理系统将该场景特征值对应的场景进行命名，并存储在AI储存单元的场景库内，所述AI学习单元对该场景库内的若干场景和该场景对应的测绘方法进行深度分析和学习，其中，