基于无人机虚拟多目数字图像的高边坡结构面露头几何信息自动识别与聚类

作     者：易小凯 武威 张可珅 徐博 李华明 刘剑 何国华 Yi Xiaokai;Wu Wei;Zhang Keshen;Xu Bo;Li Huaming;Liu Jian;He Guohua

作者机构：同济大学上海200092 轨道交通工程信息化国家重点实验室(中铁一院)陕西西安710043 中铁第一勘察设计院集团有限公司陕西西安710043 四川乐汉高速公路有限责任公司四川乐山614099 中电建冀交高速公路投资发展有限公司河北石家庄050011 贵州高速公路集团有限公司贵州贵阳550003 

基　　金：国家自然科学基金(41902275 U1934212 41827807) 

出 版 物：《土木工程学报》 (China Civil Engineering Journal)

年 卷 期：2022年第55卷第S02期

页      码：139-148页

摘      要：高边坡地质灾害分析与防治,需要在较大范围采集结构面的几何信息。但是,高边坡(尤其是临江崖壁),由于人员抵近接触式测量危险大、成本高,效率低,而远距离采用光学或遥感方法难以获得足够精度信息,导致结构面产状、迹线等信息难以准确、快速地获取。通过工程现场测试给出无人机采集高边坡虚拟多目数字图像的方法与步骤,以单相机虚拟多目视觉方法为基础,对临江高边坡拍摄目标进行三维点云重构,并利用K-means聚类算法和特征点收缩算法进行结构面及其迹线的识别和提取。使用该方法对四川乐山金口河峡谷边坡进行测试,结果表明此法具有较高的速度和准确性,在与边坡相关的施工中有很大的应用前景。

主 题 词：无人机 高边坡 多目视觉 三维重构 结构面识别 几何信息提取 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 081601[081601] 0816[工学-纺织类] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.15951/j.tmgcxb.2022.s2.09

馆 藏 号：203115813...