用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法和系统与流程

本技术涉及建筑安全监控领域，尤其涉及一种用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法和系统。

背景技术：

1、随着现代建筑美学与工程工艺的不断发展，双曲面乃至多曲率的玻璃幕墙在大型地标性建筑及高端商业综合体中得到了极其广泛的应用。玻璃幕墙在长期的风压、温度交变以及外部应力作用下可能会产生微小裂纹等结构性损伤，进而引发玻璃自爆或脱落的严重安全隐患，这就需要维护团队对其进行定期的巡检与探伤。而高层建筑表面的人工检测风险高且效率低，业界一般采用搭载了视觉传感设备的无人机视觉检测系统来完成空中巡检作业。

2、相关技术中，无人机沿预设航线对目标建筑的玻璃幕墙表面进行连续拍照，获取高清的结构图像。为了应对室外环境下的光线变化，无人机视觉检测系统主要采用多重曝光融合技术（high dynamic range，hdr）来平衡整体图像的亮度，并结合自适应直方图均衡化等图像增强处理方式来提高视觉对比度。随后，系统处理模块凭借图像中的灰度突变规律，利用边缘检测算子（如canny或sobel算子）沿像素的灰度梯度方向提取幕墙表面的高频率特征纹理，通过拟合这些被提取出的高对比度细长边缘轮廓，确定并标记出玻璃表面的裂纹形态与位置。

3、然而，部分建筑的外幕墙采用双曲面结构，这种结构在自然环境交错下会如同一个巨大的不规则凸透镜组合，将周围的天空云层、临近建筑乃至无人机自身的轮廓映射在玻璃表面，产生较为严重的空间几何畸变与高光拉伸变形，玻璃表面的强烈畸变倒影及反光带边缘同样表现出了极度锐利的高频轮廓特征，使得相关技术的灰度边缘提取方案对该场景图像执行扫描时，算法会将大量由曲面反射拉伸形成的外部环境倒影边缘直接提取并视作结构纹理，导致系统在特征标记阶段主动输出了大量由虚假光影倒影演变而来的错误裂纹坐标。

技术实现思路

1、本技术提供了一种用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法和系统，用于应对现有技术对处于复杂光影下的双曲玻璃结构幕墙进行检测时，因为外部环境倒影影响产生大量虚假的裂纹数据，导致系统输出大量杂乱的错误损伤坐标的问题。

2、第一方面，本技术提供一种用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法，应用于无人机视觉检测系统，所述方法包括：

3、通过无人机搭载的偏振图像传感器获取双曲玻璃幕墙的偏振图像序列；

4、从所述偏振图像序列的每帧偏振图像中分别提取各像素点对应的偏振方位角与线偏振度；

5、基于所述偏振方位角与所述线偏振度，结合预设的镜面反射物理偏振转换关系进行映射解算，构建双曲玻璃幕墙在当前帧视角下的微观三维曲面模型，所述微观三维曲面模型包括所述双曲玻璃幕墙中各像素点对应的真实表面法向量；

6、在每帧所述偏振图像中，对每个包含线偏振度的像素点按照所述微观三维曲面模型中的真实表面法向量进行曲率衰减补偿计算，确定所述线偏振度变化幅度超过预设阈值的候选损伤节点；

7、依据无人机在采集所述偏振图像序列时的相对位姿数据，以及各像素点在所述微观三维曲面模型下的空间深度约束关系，对相邻偏振图像进行帧间相对视差计算，生成表面纹理掩膜，所述表面纹理掩膜由帧间实际视差偏移向量符合所述微观三维曲面模型投影映射规则的像素点构成；

8、从所述候选损伤节点中筛选出符合所述表面纹理掩膜对应约束条件的目标候选损伤节点，得到所述双曲玻璃幕墙中真实损伤裂纹的定位处理结果。

9、通过采用上述技术方案，系统利用偏振图像传感器采集幕墙偏振信息，从中解算出各像素点的真实表面法向量并构建微观三维曲面模型，以此为基准对各像素点进行曲率衰减补偿，剔除因曲面几何引入的偏振度偏差，再通过帧间视差与曲面投影规则的一致性约束生成表面纹理掩膜，将候选损伤节点与掩膜交叉筛选，使得真实裂纹与光影倒影边缘在物理机制上得到有效区分，提升了复杂光影环境下双曲玻璃幕墙损伤检测的定位准确性。

10、在一些实施例中，所述基于所述偏振方位角与所述线偏振度，结合预设的镜面反射物理偏振转换关系进行映射解算，构建双曲玻璃幕墙在当前帧视角下的微观三维曲面模型的步骤，具体包括：

11、依据所述双曲玻璃幕墙表面的镜面反射偏振特性，将各像素点对应的所述偏振方位角转化为所述双曲玻璃幕墙的表面法向的方位角；

12、将预先获取的所述双曲玻璃幕墙的折射率参数和各像素点对应的线偏振度代入菲涅耳方程，求解得到各像素点的观测入射角；

13、依据镜面反射几何中入射角与表面法向天顶角之间的直接对应关系，将所述观测入射角确定为所述双曲玻璃幕墙表面法向的天顶角；

14、根据各像素点对应的所述方位角与所述天顶角，通过向量合成构建出各像素点在三维空间坐标系下的所述真实表面法向量；

15、对每帧偏振图像中所有所述真实表面法向量进行表面积分，求解出各像素点在三维空间下的相对深度值；

16、将所述偏振图像中各像素点的二维平面坐标与对应的所述相对深度值进行空间维度拼接，得到所述微观三维曲面模型。

17、通过采用上述技术方案，系统将偏振方位角转化为表面法向方位角，再结合折射率参数与菲涅耳方程求解天顶角，通过向量合成得到逐像素的真实表面法向量，进而对法向量场进行表面积分获取相对深度值，最终将二维坐标与深度值拼接为微观三维曲面模型，使得曲面几何形态在无需额外深度传感器的条件下得到精确重建。

18、在一些实施例中，所述根据各像素点对应的所述方位角与所述天顶角，通过向量合成构建出各像素点在三维空间坐标系下的所述真实表面法向量的步骤，具体包括：

19、从相邻两帧所述偏振图像中解算出对应的总光强图像，并提取所述总光强图像中外部环境在双曲玻璃幕墙表面产生映射的倒影区域；

20、依据所述倒影区域在相邻两帧总光强图像之间的光流形变梯度，结合无人机在对应相邻两帧之间的平移运动方向，确定所述倒影区域对应双曲玻璃幕墙曲面的凹凸形态属性；

21、依据所述凹凸形态属性消除所述偏振方位角的π角度模糊，得到修正方位角；

22、根据所述修正方位角与所述天顶角合成所述真实表面法向量。

23、通过采用上述技术方案，系统从相邻帧总光强图像中提取倒影区域，利用倒影在帧间的光流形变梯度判断曲面凹凸形态，以此消除偏振方位角固有的π角度模糊，得到修正方位角后再合成真实表面法向量，使得双曲曲面凹凸区域的法向量方向得到正确区分，从根本上消除了因符号歧义导致的法向量反转误差，保证了三维曲面模型的几何一致性。

24、在一些实施例中，所述在每帧所述偏振图像中，对每个包含线偏振度的像素点按照所述微观三维曲面模型中的真实表面法向量进行曲率衰减补偿计算，确定所述偏振度变化幅度超过预设阈值的候选损伤节点的步骤，具体包括：

25、计算所述真实表面法向量与无人机观测视线向量之间的相对空间夹角，得到观测入射角；

26、将所述观测入射角与所述折射率参数代入所述菲涅耳方程，计算得到双曲玻璃幕墙各像素点分别对应的理论线偏振度；

27、计算各像素点在对应偏振图像中的实际线偏振度与所述理论线偏振度之间的偏振度残差；

28、将所述偏振度残差大于或等于所述预设阈值的像素点确定为所述候选损伤节点。

29、通过采用上述技术方案，系统基于真实表面法向量计算各像素点的观测入射角，代入菲涅耳方程得到理论线偏振度，再与实测线偏振度作差得到偏振度残差，以残差是否超过阈值判定候选损伤节点，使得曲面曲率引起的偏振度自然衰减被精确补偿，仅有因材料损伤导致的异常偏振扰动才会被标记，提升了候选损伤节点的物理可信度。

30、在一些实施例中，所述依据无人机在采集所述偏振图像序列时的相对位姿数据，以及各像素点在所述微观三维曲面模型下的空间深度约束关系，对相邻所述偏振图像进行帧间相对视差计算，生成表面纹理掩膜的步骤，具体包括：

31、获取无人机采集相邻两帧偏振图像时刻对应的位姿变换矩阵；

32、依据所述微观三维曲面模型和所述位姿变换矩阵，计算各像素点因无人机位移所产生的理论视差偏移向量；

33、对相邻两帧所述偏振图像进行光流特征匹配，得到各像素点的实际视差偏移向量；

34、依据所述实际视差偏移向量与所述理论视差偏移向量的差值，计算各像素点的重投影误差；

35、依据所述重投影误差小于或等于预设容差阈值的连通像素点，生成所述表面纹理掩膜。

36、通过采用上述技术方案，系统结合无人机位姿变换矩阵与微观三维曲面模型计算各像素点的理论视差偏移向量，再与光流匹配得到的实际视差偏移向量作差求重投影误差，将误差满足容差阈值的连通像素点构成表面纹理掩膜，使得固定于幕墙表面的真实纹理与随视角漂移的光影倒影在运动一致性上得到量化区分。

37、在一些实施例中，所述对相邻两帧所述偏振图像进行光流特征匹配，得到各像素点的实际视差偏移向量的步骤，具体包括：

38、计算相邻两帧所述偏振图像中各像素点线偏振度的空间梯度，生成偏振梯度图；

39、在所述偏振梯度图中过滤所述空间梯度小于预设的边缘阈值的平滑倒影区域，并将所述空间梯度大于或等于所述边缘阈值的节点提取为追踪特征点；

40、基于所述追踪特征点对相邻两帧所述偏振图像进行光流特征匹配，得到所述实际视差偏移向量。

41、通过采用上述技术方案，系统计算相邻帧偏振图像中线偏振度的空间梯度生成偏振梯度图，过滤掉梯度平滑的倒影区域后仅保留边缘显著节点作为追踪特征点，再基于这些特征点进行光流匹配，使得光流追踪过程中大面积平滑倒影区域的干扰被主动排除，特征点集中于具有稳定偏振纹理的幕墙结构区域，视差匹配的精度与鲁棒性得到提升。

42、在一些实施例中，在所述通过无人机搭载的偏振图像传感器获取双曲玻璃幕墙的偏振图像序列的步骤之后，还包括：

43、提取各像素点对应的总光强参量，并计算各像素点在局部邻域内的线偏振度方差；

44、根据所述总光强参量与所述线偏振度方差计算各像素点的表面退偏系数；

45、依据所述表面退偏系数对预设标准折射率进行加权修正，得到不同区域内像素点的实际折射率并代入所述菲涅耳方程计算天顶角。

46、通过采用上述技术方案，系统从偏振图像中提取总光强参量与线偏振度方差，计算各像素点的表面退偏系数，并以此对标准折射率进行加权修正，得到反映局部表面状态的实际折射率后再代入菲涅耳方程，使得玻璃表面因污染、老化或镀膜差异导致的折射率空间非均匀性得到逐像素补偿，提高了理论线偏振度的计算精度。

47、在一些实施例中，在所述计算各像素点在对应偏振图像中提取到的实际线偏振度与所述理论线偏振度之间的偏振度残差的步骤之前，还包括：

48、根据图像采集时刻的地理定位坐标、时间戳数据以及瑞利散射物理模型，解算生成天空偏振分布模式图；

49、依据无人机的观测视角向量与所述真实表面法向量进行逆向光线追踪，确定各像素点对应的天空入射光向量；

50、在所述天空偏振分布模式图中提取所述天空入射光向量对应的背景线偏振度；

51、依据所述背景线偏振度对应的偏振分量对所述实际线偏振度进行背景扣除，得到本底线偏振度，所述本底线偏振度用于在计算所述偏振度残差的过程中替换所述实际线偏振度。

52、通过采用上述技术方案，系统根据采集时刻的地理坐标与时间戳结合瑞利散射模型生成全天空偏振分布图，再通过逆向光线追踪确定各像素点对应的天空入射光向量，从分布图中提取对应背景线偏振度并从实测值中差分扣除，得到本底线偏振度用于替换后续残差计算中的实际线偏振度，使得天空散射光本身携带的固有偏振分量被从测量信号中剥离，偏振度残差更纯粹地反映幕墙材料损伤引起的异常偏振变化，使得候选损伤节点的检出精度在强天光背景干扰条件下得到明显提升。

53、第二方面，本技术提供一种无人机视觉检测系统，所述系统包括：一个或多个处理器和存储器；

54、所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述系统可以实现上述实施例提供的一种用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法，此处不再赘述。

55、第三方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，当所述计算机程序在无人机视觉检测系统上运行时，使得所述系统可以实现上述实施例提供的一种用于复杂光影环境的双曲玻璃幕墙损伤检测方法，此处不再赘述。

56、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

57、1、系统利用偏振图像传感器采集的偏振方位角与线偏振度，结合镜面反射物理偏振转换关系与菲涅耳方程，通过向量合成与表面积分构建出双曲玻璃幕墙的微观三维曲面模型，获取逐像素的真实表面法向量与相对深度值。在此基础上，系统针对各像素点计算观测入射角并求解理论线偏振度，并与实测值作差得到偏振度残差，使得曲面曲率引起的偏振度自然衰减被精确补偿，仅有材料损伤导致的异常偏振扰动才会被标记为候选损伤节点。该方法可以在无需额外深度传感器的条件下实现了曲面几何形态的精确重建与物理层面的曲率衰减补偿，降低了双曲面几何畸变对偏振测量准确性的干扰。

58、2、系统结合无人机位姿变换矩阵与微观三维曲面模型计算各像素点因位移产生的理论视差偏移向量，再与光流匹配得到的实际视差偏移向量作差求重投影误差，将误差满足容差阈值的连通像素点构成表面纹理掩膜，用于从候选损伤节点中筛选出符合掩膜约束的目标节点。该策略利用固定于幕墙表面的真实纹理与随视角漂移的光影倒影在运动一致性上的本质差异，通过几何投影规则的物理约束实现了真实裂纹与虚假倒影边缘的有效区分，使得复杂光影环境下的误检率显著降低，定位准确性得到实质性提升。

59、3、系统通过提取总光强参量与线偏振度方差计算表面退偏系数，对标准折射率进行加权修正以获取反映局部表面状态的实际折射率，补偿了玻璃表面因污染、老化或镀膜差异导致的折射率空间非均匀性。同时，系统根据采集时刻的地理坐标与时间戳结合瑞利散射模型生成全天空偏振分布图，通过逆向光线追踪提取天空散射光的背景线偏振度并从实测值中差分扣除，使得天空固有偏振分量与材料表面特性变化被从测量信号中剥离。该双重修正机制确保了偏振度残差可以更准确地反映材料损伤引起的异常变化，在非理想表面条件与强天光背景干扰下仍能保持较高的检测精度。