一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测系统及方法与流程

本发明属于桥梁结构检测，具体涉及一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测系统及方法。

背景技术：

1、在桥梁结构检测的实际场景里，借助无人机来获取高品质图片逐渐成为识别桥梁病害的基础，不过要想提升图像的质量，一般需要让无人机保持较为稳定的飞行状态、较慢的飞行速度，还有较为合适的姿态和航线参数，这样一来就会使任务时间延长，能耗也会大幅增加。在恶劣天气或者复杂地形状况下，随着飞行速度和路径动态调整的频次增多，能耗上升的趋势更加明显。

2、现在的桥梁检测过程中，所采用的无人机多数只是着力于图像采集的清晰程度或者覆盖率，一般靠固定路径规划和均匀帧率设定，没有把图像价值和单位能耗之间的平衡关系考虑得更周全，并且传统飞行控制手段大多把能耗最小或是路径最短当作核心目标，没有考虑任务区域的不同、图像获取密度以及病害敏感区域对图像价值的不同贡献，这样的话，在实际检测任务之时，就会有覆盖冗余、图像模糊、能量浪费等问题，对桥梁检测的效率产生很大的影响。

技术实现思路

1、本发明要解决的是无人机在桥梁检测任务中，图像质量和能量消耗没有协调机制的问题，提出一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测系统及方法。

2、为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

3、一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测方法，包括如下步骤：

4、s1.对无人机采集的桥梁检测图像，建立图像质量评价模型；

5、s2.对无人机桥梁检测过程，进行无人机飞行能耗分析；

6、s3.基于桥梁结构检测中桥梁不同构件重要程度，建立图像帧密度与区域加权函数模型；

7、s4.考虑图像掉帧或位移对桥梁检测缺陷病害的影响，利用步骤s3得到图像帧密度和区域加权函数构建图像采样充分度系数模型；

8、s5.考虑检测混凝土桥梁和钢结构时，突变型裂缝、锈蚀区域对图像梯度的影响，分析图像变化敏感度；

9、s6.对图像质量评价模型、图像采样充分度系数模型、图像变化敏感度进行集中表征，得到全局图像信息总价值；

10、s7.考虑全局图像信息总价值和无人机飞行能耗，建立多目标任务效益指标并求得桥梁检测时无人机的最优飞行速度、最优飞行高度、最优相机帧率；

11、步骤s1考虑相机倾角对于分辨率所产生的影响以及飞行速度与飞行高度对图像模糊的指数效应，建立图像质量评价模型，表达式为：

12、

13、其中，为图像质量评分；为相机构型系数，由相机标定文件获取，量纲与保持一致；为相机相对地面的姿态倾角，取值为0~90度，由无人机监控平台获取；cos为余弦函数；为无人机当前飞行高度；为针对飞行高度的防止分母为0的极小常数，与量纲一致；为分辨率控制指数，由历史样本标定或专家经验确定；为运动模糊强度调节系数，量纲为时间，由仿真确定；为无人机飞行速度，为无人机沿预设巡检轨迹的弧长坐标，由无人机监控平台获取。

14、进一步的，步骤s2综合三类飞行能耗，包括速度有关的推力功率、由加速度带来的控制补偿以及外部风流扰动引起的能量损失，计算无人机飞行能耗，表达式为：

15、

16、

17、其中，为x处的单位路径能耗代价；为无人机基础悬停功率等效系数，量纲为功率；为针对无人机飞行速度的防止分母为0的极小常数，与量纲一致；为无人机加速度，依据空间域链式求导法则，由速度的变化率隐式计算决定；为扰动风速，由风速传感器获取；为控制平顺性惩罚项；、、、分别为动能功耗权重系数、操作负荷能耗系数、风扰干扰损耗系数、加速度惩罚系数，同时用于匹配量纲；为加速度对时间的导数在x处的等效转换表达。

18、进一步的，步骤s3的具体实现方法包括如下步骤：

19、s3.1.建立区域加权函数，对任务区域优先级评估，表达式为：

20、

21、其中，为区域加权函数；为第k个关键区域调整系数，结合任务配置参数确定；为第k个关键区域衰减宽度，由历史样本标定得到，量纲与x保持一致；k为关键区域的总数；为第k个关键区域在该弧长坐标系中的中心位置；

22、s3.2.基于区域加权函数，构建图像帧密度与结构优先级的耦合关系，表达式为：

23、

24、其中，为图像帧密度；为密度调节系数，由专家经验确定；为相机实际帧率。

25、进一步的，步骤s4采用指数衰减的形式实现量化每一位置的图像采样充分度或覆盖近似程度，构建图像采样充分度系数模型，表达式为：

26、

27、其中，为采样充分度；为充分度对应的调节系数，由历史样本标定或专家经验确定，量纲为长度，确保指数项无量纲。

28、进一步的，步骤s5基于先验结构复杂度连续评分函数的二阶导数分析图像变化敏感度，表达式为：

29、

30、其中，为图像变化敏感度；为与图像变化敏感度相关的调节系数，由专家经验确定，其量纲为面积；为先验结构复杂度连续评分函数。

31、进一步的，步骤s6对不同路径点下的采集的图像进行综合价值评估，得到全局图像信息总价值，表达式为：

32、

33、

34、其中，为当前位置图像价值评分；为全局图像信息总价值；为检测路径总长度，由检测人员确定，为敏感度权重系数，由历史任务数据标定得到。

35、进一步的，步骤s7的具体实现方法包括如下步骤：

36、s7.1.建立多目标任务效益指标，表达式为：

37、

38、其中，为多目标任务效益指标，为针对能耗的防止分母为0的极小常数，由技术人员预设，量纲与保持一致；

39、s7.2.建立约束条件，求解桥梁检测时无人机的最优飞行速度、最优飞行高度、最优相机帧率，表达式为：

40、

41、

42、其中，、分别为飞行速度的最小值和最大值，由工作人员分别结合关键区域和非关键区域的安全飞行参数设定；为风速耦合安全系数，由仿真标定或专家经验确定；、分别为飞行高度的最小值和最大值，由工作人员分别结合关键区域和非关键区域的安全飞行参数设定；、分别为相机帧率的最小值和最大值，由工作人员分别结合关键区域和非关键区域的安全飞行参数设定；为最大允许加速度，由工作人员分别结合关键区域和非关键区域的安全飞行参数设定；为最优飞行速度，为方程求解值；为最优飞行高度，为方程求解值；为最优相机帧率，为方程求解值。

43、一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测系统，包括处理器、存储器和存储在所述存储器中且可运行在所述处理器上的计算机程序，所述计算机程序运行时实现所述的一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测方法的步骤。

44、本发明的有益效果：

45、本发明所述的一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测方法，围绕着图像质量和飞行能效间的关联关系设计出控制方法，首先建立了图像质量评价模型，全面地考虑相机姿态、飞行高度以及运动模糊对图像清晰度的联合作用，其次把能耗分析模型引入，从速度、加速度和扰动风场这些维度来量化飞行时的能量消耗。接着建立起图像帧密度与结构区域关键性的耦合机制，引导检测资源朝着关键构件倾斜，并且依靠图像覆盖系数以及基于先验结构特征的信息突变灵敏度模型，动态地评估各个位置图像获取的完整性和结构变化特征，将图像信息价值作为核心，构建信息-能耗比的优化指标，引导获得最优的飞控参数与采集参数输出。

46、本发明所述的一种平衡图像质量和无人机能耗的桥梁检测方法，把图像质量和能耗耦合模型构建起来，能依据区域关键性与图像突变特征去动态优化飞行参数，对图像有效性和检测能效大幅提高，有着高图像获取质量、强任务适应性、高系统能量利用效率等特点，能够提高无人机桥梁检测的合理性与高效性。本发明将飞行速度、采样频率以及飞行高度进行优化，能合理地兼顾无人机桥梁检测时的感知质量与续航效率。