一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法与流程

1.本发明涉及图像识别领域，尤其涉及到一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法。


背景技术：

2.木结构是我国主要的传统建筑结构之一，留存至今的传统木结构建筑仍有不少，其大多成为历史保护建筑。随着时间的推移，传统木结构会出现结构构件损伤、性能退化等一系列问题，因此加强对传统木结构的检测、鉴定和加固是十分有必要的。
3.斗栱是我国传统殿堂型木结构建筑的重要结构部件，代表了我国传统建筑文化，体现了我国传统建造技艺的精髓。许多研究表明，斗栱节点是殿堂型木结构的关键部位，具有良好的变形和耗能能力，有利于木结构抗震。然而斗栱节点在几百年的时间里，会出现各种损伤，其中倾斜歪闪是最为常见的残损类型之一，会对其承载力和耗能能力产生影响。
4.目前斗栱节点倾斜歪闪的测量主要依靠人工目测以或人为尺量，上述方法主要存在以下缺点：
5.1.耗费人力，耗时长，效率低；
6.2.人工测量结果因人而异，存在较大误差；
7.3.需要人为攀高，具有一定风险隐患。
8.因此，我们有必要对现有方法进行改进，以克服上述缺陷。


技术实现要素：

9.本发明的目的是提供一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，通过无人机及图像处理技术，分析计算斗栱节点的倾斜角度，以解决现有技术中存在的问题。
10.本发明的上述技术目的是通过以下技术方案实现的：
11.一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，包括如下步骤：
12.1)根据需测量传统木结构的斗栱节点，确定无人机的拍摄点位，并根据拍摄点位确定无人机的飞行路径；
13.2)操控无人机按照所述飞行路径依次到达拍摄点位，完成对所有需测量的斗栱节点的照片拍摄；
14.3)将获取的照片传输至图像处理控制平台；
15.4)通过图像识别技术分析斗栱节点的倾斜歪闪状态；
16.5)根据图像识别结果，计算出斗栱节点的倾斜角度。
17.进一步的，所述无人机的飞行路径与传统木结构间具有安全距离，所述无人机的拍摄点位需能够清晰拍摄斗栱节点的照片。
18.进一步的，所述无人机的相机镜头朝着飞行路径的正前方。
19.进一步的，所述所述图像识别技术包括对照片进行图像预处理、图像二值化和轮
廓检测。
20.进一步的，所述步骤5)包括如下过程：
21.s1、首先运用轮廓检测技术，确定木柱的轴线方向以及栌斗底部的平面位置；s2、计算两条直线的夹角θ，将丨θ-90
°
丨的值作为斗栱节点的倾斜角度。
22.综上所述，本发明采用无人机进行照片获取，并采用图像识别技术进行识别，不仅可以避免人工测量需要攀爬梯架的安全风险，还可以提升测量的准确性，较小人为误差误判，操作简单便捷，提升检测效率。
23.与现有技术相比较，具有以下有益效果：
24.1.通过采用无人机获取目标图像，可到达人工难以触及的区域，适用范围更广，降低了人员攀爬作业的风险。
25.2.图像处理技术能够减小人为测量的误差，提升测量的准确性。
26.3.操作简便、高效快捷，可自动化批量操作，大大节约了检测时间。
附图说明
27.图1是本发明所述的斗拱节点倾斜歪闪测量方法的流程图。
28.图2是本发明所述的斗栱节点俯视图。
29.图3是本发明所述的无人机拍摄时与斗栱节点的相对位置示意图。
30.图4是本发明所述的识别斗栱节点倾斜角度原理示意图。
具体实施方式
31.为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合图示与具体实施例，进一步阐述本发明。
32.如图1、图2、图3和图4所示，本发明提出的一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，包括如下步骤：
33.1)根据需测量传统木结构的斗栱节点，确定无人机的拍摄点位，并根据拍摄点位确定无人机的飞行路径；
34.2)操控无人机按照所述飞行路径依次到达拍摄点位，完成对所有需测量的斗栱节点的照片拍摄；
35.3)将获取的照片传输至图像处理控制平台；
36.4)通过图像识别技术分析斗栱节点的倾斜歪闪状态；
37.5)根据图像识别结果，计算出斗栱节点的倾斜角度。
38.实施例
39.一种基于无人机图像识别的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，如图1所示，包括以下步骤：
40.1)确定无人机的飞行路径为1-2-3-4，如图2所示，相机镜头应朝无人机机头前进方向。
41.2)本实施例选用大疆经纬m300 rtk专业无人机，悬停精度能够控制在0.1m内，根据相关参数可知其最大拍摄航距离为7m，考虑结构内部复杂障碍，取相对航距为2m即可。操控无人机按照步骤1的点位路径飞行，与节点保持2m左右的距离，到达固定点位后进行拍
摄，如图3所示。
42.为减小单次拍摄测量的误差，可考虑重复上述步骤1和2。
43.3)将拍摄得到的照片文件传送到地面控制平台。
44.4)将获得的照片文件按照节点编号分类，对照片进行图像预处理、图像二值化和轮廓检测，识别出斗栱节点歪闪倾斜的状态。
45.5)根据步骤4)所得到的轮廓值进行斗栱倾角计算，如图4所示，计算步骤为：
46.s1、首先运用轮廓检测技术，确定木柱的轴线方向l1-l1以及栌斗底部的平面位置l2-l2；
47.s2、计算两条直线的夹角θ，将丨θ-90
°
丨的值作为斗栱节点的倾角；s3、取多次测量的平均值即可确定斗栱节点的倾斜角度。
48.在本文中，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了表达技术方案的清楚及描述方便，因此不能理解为对本发明的限制。
49.在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。
50.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。


技术特征：
1.一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，其特征在于，包括如下步骤：1)根据需测量传统木结构的斗栱节点，确定无人机的拍摄点位，并根据拍摄点位确定无人机的飞行路径；2)操控无人机按照所述飞行路径依次到达拍摄点位，完成对所有需测量的斗栱节点的照片拍摄；3)将获取的照片传输至图像处理控制平台；4)通过图像识别技术分析榫卯节点的拔出状态；5)根据图像识别结果，计算出榫卯节点的榫头拔出量。2.根据权利要求1所述的基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，其特征在于，所述无人机的飞行路径与传统木结构间具有安全距离，所述无人机的拍摄点位需能够清晰拍摄榫卯节点的照片。3.根据权利要求1所述的基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，其特征在于，所述无人机的相机镜头朝着飞行路径的正前方。4.根据权利要求1所述的基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，其特征在于，所述所述图像识别技术包括对照片进行图像预处理、图像二值化和轮廓检测。5.根据权利要求1所述的基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，其特征在于，所述步骤5)包括如下过程：s1、首先运用轮廓检测技术，确定木柱的轴线方向以及栌斗底部的平面位置；s2、计算两条直线的夹角θ，将丨θ-90
°
丨的值作为斗栱节点的倾斜角度。

技术总结
本发明公开了一种基于无人机的传统木结构斗拱节点倾斜歪闪测量方法，包括如下步骤：1)根据需测量传统木结构的斗栱节点，确定无人机的拍摄点位，并根据拍摄点位确定无人机的飞行路径；2)操控无人机按照所述飞行路径依次到达拍摄点位，完成对所有需测量的斗栱节点的照片拍摄；3)将获取的照片传输至图像处理控制平台；4)通过图像识别技术分析斗栱节点的倾斜歪闪状态；5)根据图像识别结果，计算出斗栱节点的倾斜角度。本发明采用无人机进行照片获取，并采用图像识别技术进行识别，不仅可以避免人工测量需要攀爬梯架的安全风险，还可以提升测量的准确性，较小人为误差误判，操作简单便捷，提升检测效率。提升检测效率。提升检测效率。


技术研发人员：窦晓静 宋晓滨 陈邢杰 刘晓 杨芸 薛奡
受保护的技术使用者：上海宝冶集团有限公司
技术研发日：2021.12.16
技术公布日：2022/3/25