[发明专利]一种基于无人机影像序列的煤场采挖量计算方法

摘要

本发明设计了一种基于无人机影像序列的大型露天煤场采挖量计算方法，其步骤如下：煤场区域环境勘察；在煤场区域布设控制点；在煤场区域进行飞行作业；通过算法从航摄影像中得到煤场开挖前三维点云数据；通过算法从航摄影像中得到煤场开挖后点云数据；对获取的两期点云数据进行配准；对煤场开挖区域进行精确定位以及对点云模型的边界进行确定；将点云模型进行网格化；最后计算煤场采挖量。本发明实现了一种通过获取无人机影像序列得到煤场开挖前后的三维点云模型，进而对模型进行配准、采挖区域精确定位和边界寻找、点云网格化等处理最后获取到煤场采挖量体积的方法。

主权项

1.一种基于无人机影像序列的煤场采挖量计算方法，其特征在于，该计算方法包括以下步骤：1)煤场区域环境勘察；采集好无人机起飞和降落点，并确定好航拍区域；2)布设控制点；在待测煤场周围布设控制点，采集这些点的三维坐标并做好记录；3)无人机飞行作业；采用四旋翼无人机进行航摄作业，采用倾斜摄影技术对煤场区域进行航拍，从而获取大量影像照片；4)获取煤场开挖前三维点云数据；在获取煤场倾斜数据之后，需要从图像序列中获取三维信息，此处采用运动过程恢复结构(Structure From Motion,SFM)重建出煤场三维结构模型，并得到点云数据。在重建时最终得到的是所有匹配的特征点的三维坐标，存在图像内容的特征点信息不足，并且只能检测到部分的特征点等原因，以至于恢复的三维场景点云信息较稀疏。此时通过多目立体视觉算法(Patch‑based Multiple view Stereopsis,PMVS)把稀疏的三维点云转为致密的三维点云，最后实现三维重建；5)获取煤场开挖后三维点云数据；与步骤四方法相同，先采用SFM算法得到稀疏的煤场三维点云数据，再用PMVS算法将稀疏的三维点云进行加密，从而得到致密的三维点云数据；6)两期点云配准；将煤场开挖前的点云数据和开挖后的点云数据进行配准，首先采用基于特征点的粗配准方法，通过布设在煤场周围的控制点来得到具体的坐标信息，进行坐标转换，选取同名标识点将前期点云数据转换到统一坐标系下，实现点云的粗配准。粗配准之后，前后两期点云数据已经统一在同一个坐标系下，此时采用迭代最近点匹配算法，ICP算法(Interative Closest Points,ICP)对两期点云进行精配准。7)开挖区域精确定位和点云模型边界确定；煤场开挖过程中，同一个煤场存在多处作业的情况，对于整个煤场而言，采挖量的体积变化是指多个作业区域煤量变化的综合效应。此处首先对煤场不同采挖区域进行精确定位，从而对不同区域进行体积计算。同时通过算法实现两期点云的边界确定；8)点云网格化；将得到的点云模型进行泊松重建，得到一个精确的封闭网格模型。9)煤场开挖工程量计算；对封闭的网格进行网格体积计算。