imgboxbg
资讯分类

远景分享

基于声呐系统的全新海洋探测与目标跟踪技术

基于声呐系统的全新海洋探测与目标跟踪技术

长期以来,海洋测绘一直是海洋研究的前沿领域之一。伴随着近年间我国“海洋强国”和“海上丝绸之路”等相关战略的陆续实施,海洋测绘更是已成为目前挖掘海洋经济的重要手段与海洋开发过程中的首要生产力。   在此背景下,用于海洋测绘的高新技术手段——水下目标的实时三维可视化探测与跟踪技术也具备了极大的商业和军事价值,在快速收集分析水下环境信息,为水下运动和作业提供指导的同时,更能够助力实现海洋环境的充分开发利用。   考虑到单波束测深系统获取海底地形需要密集布线,测量效率低成本高,多波束测深系统虽然能够同时获取批量测深数据,但价格昂贵且操作复杂,本方案以目前海洋测绘广泛应用的声呐数据为目标数据源,综合利用几何校正、影像特征点匹配及平差计算、地理编码、伪彩色处理、二维高度图生成、三维点云图像生成、声呐图像三维重构、目标物提取与跟踪等技术,高效实现海洋测绘过程中海底探测目标的精确三维重建与相关信息获取。        方案原理   本方案详细技术流程如下文所述。   声呐探测   声呐探测系统通常通过安装在探测设备左右两侧的换能器向外发射扇形声波来获取海底声学影像。声呐设备工作时,首先由换能器向垂直于航向方向的左右两岸各发射一个扇形脉冲,脉冲水平波束宽度较小,垂直波束宽度较大,以球面波的形式向外传播,碰到海底或水中物体后即产生散射,其中反射波及后向散射波会按照原传播路线传播并被接收换能器接收,随后通过换能器转换成一系列幅度大小不等的电脉冲串作为海洋探测的原始数据。   同时,考虑到声呐数据采集过程中海水对声波的吸收、散射作用以及声波的扩散使得声波在海水中传播时随着距离的增大其反向散射强度逐渐衰减,声呐硬件需配备相应增益补偿措施。   海底线检测   作为声呐图像中表征拖鱼至海底高度变化的线,海底线既是声呐横向增益的起始线,也是几何校正的基准线,因此正确地进行海底线精确检测是声呐图像数据预处理的关键一步。   声呐数据校正   声呐系统在实际工作过程中,图像变形、信号衰减、投影不稳定、航向及旁向姿态、航速、倾斜距离改正等多方面因素均会影响声呐数据获取的准确性并导致图像的几何畸变,需要从相对定向、控制场绝对定向、地理编码等三个方面来实现声呐图像的几何校正。   相对定向   依据同名光线共面原则,通过光学机械法、解析法恢复光束间相对方位,并通过恢复出的结果对原始图像进行斜距校正,从而正确表征海底目标物的真实形状与尺寸。        控制场绝对定向   对已完成相对定向的声呐图像进行旋转平移操作,使其与实际地理坐标数据相匹配,从而在声呐图像中建立起地面坐标系统并查找控制点完成声呐图像的绝对定向。同时,利用视差分布情形所提供的线索,通过对两个声呐探测器的调整来建立声呐数据的立体模型。        地理编码   将斜距改正后的侧扫声呐声图根据其航行轨迹投射到实际地理坐标系中,将各种变形综合考虑,使声图纵横比相等,消除走航造成的几何变形。        声呐图像坐标转换   要实现从二维侧扫声呐到三维图像的重建,必须明确了解三维目标物映射到二维声呐图像上的映射流程,本方案借鉴相机投影原理来推导出二维声呐图像坐标系与三维空间坐标系之间的转换关系,明确从三维目标物到声呐图像的坐标转换主要包括:从三维世界坐标系向三维声呐坐标系的刚体转换、三维声呐坐标系向理想成像坐标系的转换以及理想成像坐标系向实际成像坐标系的转换等三大步骤。   三维点云实时显示与快速刷新   在明确三维世界坐标系与二维声呐图像质检的坐标转换关系后,可利用点云库生成三维点云数据并进行显示。自主优化研发的点云显示及管理库可以实现大批量点云数据的高效显示、漫游优化及管理分析功能,目前在倾斜三维、激光遥感以及虚拟现实等领域均得到广泛应用。   基于回波信息的水下目标物三维重构   基于获取的描述目标物外侧形状的回波信息,本方案首先通过图像处理手段,先后得到一幅二维声呐亮度图以及一幅二维声呐高度图,然后通过前期推导出的二维声呐图像坐标系与三维空间坐标系之间的转换关系,利用点云库生成水下目标物的三维点云图像,从而最终实现基于回波信息的水下目标物三维重构。        GIS空间分析   基于探测目标点云数据重构的三维模型成果进行点位坐标量测、距离量测、面积量测、土方量量测等GIS空间分析应用。   经过以上方案作业原理的详细技术解析以及实际项目应用,航天远景基于声呐系统的全新海洋探测与目标跟踪技术可行性已得到充分验证,后续航天远景还将顺应海洋测绘行业发展需求,持续进行水下多源多传感器信息融合与高效数据处理研究,在全面赋能海洋测绘发展的同时,结合已有航测遥感相关成果,构建自主研发的海陆空一体化的地理信息获取与处理项目体系。   ~长期以来,海洋测绘一直是海洋研究的前沿领域之一。伴随着近年间我国“海洋强国”和“海上丝绸之路”等相关战略的陆续实施,海洋测绘更是已成为目前挖掘海洋经济的重要手段与海洋开发过程中的首要生产力。   在此背景下,用于海洋测绘的高新技术手段——水下目标的实时三维可视化探测与跟踪技术也具备了极大的商业和军事价值,在快速收集分析水下环境信息,为水下运动和作业提供指导的同时,更能够助力实现海洋环境的充分开发利用。   考虑到单波束测深系统获取海底地形需要密集布线,测量效率低成本高,多波束测深系统虽然能够同时获取批量测深数据,但价格昂贵且操作复杂,本方案以目前海洋测绘广泛应用的声呐数据为目标数据源,综合利用几何校正、影像特征点匹配及平差计算、地理编码、伪彩色处理、二维高度图生成、三维点云图像生成、声呐图像三维重构、目标物提取与跟踪等技术,高效实现海洋测绘过程中海底探测目标的精确三维重建与相关信息获取。   方案原理   本方案详细技术流程如下文所述。   声呐探测   声呐探测系统通常通过安装在探测设备左右两侧的换能器向外发射扇形声波来获取海底声学影像。声呐设备工作时,首先由换能器向垂直于航向方向的左右两岸各发射一个扇形脉冲,脉冲水平波束宽度较小,垂直波束宽度较大,以球面波的形式向外传播,碰到海底或水中物体后即产生散射,其中反射波及后向散射波会按照原传播路线传播并被接收换能器接收,随后通过换能器转换成一系列幅度大小不等的电脉冲串作为海洋探测的原始数据。   同时,考虑到声呐数据采集过程中海水对声波的吸收、散射作用以及声波的扩散使得声波在海水中传播时随着距离的增大其反向散射强度逐渐衰减,声呐硬件需配备相应增益补偿措施。   海底线检测   作为声呐图像中表征拖鱼至海底高度变化的线,海底线既是声呐横向增益的起始线,也是几何校正的基准线,因此正确地进行海底线精确检测是声呐图像数据预处理的关键一步。   声呐数据校正   声呐系统在实际工作过程中,图像变形、信号衰减、投影不稳定、航向及旁向姿态、航速、倾斜距离改正等多方面因素均会影响声呐数据获取的准确性并导致图像的几何畸变,需要从相对定向、控制场绝对定向、地理编码等三个方面来实现声呐图像的几何校正。   相对定向   依据同名光线共面原则,通过光学机械法、解析法恢复光束间相对方位,并通过恢复出的结果对原始图像进行斜距校正,从而正确表征海底目标物的真实形状与尺寸。   控制场绝对定向   对已完成相对定向的声呐图像进行旋转平移操作,使其与实际地理坐标数据相匹配,从而在声呐图像中建立起地面坐标系统并查找控制点完成声呐图像的绝对定向。同时,利用视差分布情形所提供的线索,通过对两个声呐探测器的调整来建立声呐数据的立体模型。   地理编码   将斜距改正后的侧扫声呐声图根据其航行轨迹投射到实际地理坐标系中,将各种变形综合考虑,使声图纵横比相等,消除走航造成的几何变形。   声呐图像坐标转换   要实现从二维侧扫声呐到三维图像的重建,必须明确了解三维目标物映射到二维声呐图像上的映射流程,本方案借鉴相机投影原理来推导出二维声呐图像坐标系与三维空间坐标系之间的转换关系,明确从三维目标物到声呐图像的坐标转换主要包括:从三维世界坐标系向三维声呐坐标系的刚体转换、三维声呐坐标系向理想成像坐标系的转换以及理想成像坐标系向实际成像坐标系的转换等三大步骤。   三维点云实时显示与快速刷新   在明确三维世界坐标系与二维声呐图像质检的坐标转换关系后,可利用点云库生成三维点云数据并进行显示。自主优化研发的点云显示及管理库可以实现大批量点云数据的高效显示、漫游优化及管理分析功能,目前在倾斜三维、激光遥感以及虚拟现实等领域均得到广泛应用。   基于回波信息的水下目标物三维重构   基于获取的描述目标物外侧形状的回波信息,本方案首先通过图像处理手段,先后得到一幅二维声呐亮度图以及一幅二维声呐高度图,然后通过前期推导出的二维声呐图像坐标系与三维空间坐标系之间的转换关系,利用点云库生成水下目标物的三维点云图像,从而最终实现基于回波信息的水下目标物三维重构。   GIS空间分析   基于探测目标点云数据重构的三维模型成果进行点位坐标量测、距离量测、面积量测、土方量量测等GIS空间分析应用。   经过以上方案作业原理的详细技术解析以及实际项目应用,航天远景基于声呐系统的全新海洋探测与目标跟踪技术可行性已得到充分验证,后续航天远景还将顺应海洋测绘行业发展需求,持续进行水下多源多传感器信息融合与高效数据处理研究,在全面赋能海洋测绘发展的同时,结合已有航测遥感相关成果,构建自主研发的海陆空一体化的地理信息获取与处理项目体系。
发布时间: : 2020-12-11 浏览量 : 0
实景三维新应用之国土综合整治

实景三维新应用之国土综合整治

作为履行自然资源“两统一“职责、实施国土空间规划的重要平台抓手,全域士地综合整治对于贯彻习近平生态文明思想、助力乡村振兴战略的实现具有重要意义。2019年12月,自然资源部正式发布了《关于开展全域土地综合整治试点工作的通知》,提出以科学规划为前提,对闲置、利用低效、生 态退化及环境破坏的区域实施国土空间综合治理的活动,并实现全国到2020年建设300个、到2022年建设1000个土地综合整治示范村镇的目标。  在此背景下,航天远景依据自主研发的三维建模与发布应用技术,搭建出一套功能完备的实景三维全域国土综合整治平台,助力实现直观有序的国土空间开发活动。  (1)360度全域实景三维场景漫游导览自定义路线、速度、高度与角度的全域实景三维漫游,帮助用户全面感知项目区域大范围复杂场景,直观查看周边地物外观属性,河总览最终规划成果。  (2)目区功能分区、整治分区按照区域功能属性对项目区域进行分区,或按照地类整治类型实现项目整治分区,划分山林、水域等生态修复区、农地、矿山等综合整治区并叠加相应属性图斑,实现图斑属性在线检索。  项目区功能分区  项目区整治分区   (3)全面的场景量测分析  配备全面模型基础量测与丰富应用分析功能,辅助进行精确的场景量测与规划。  (4)国士空间规划  基于原有倾斜三维场景叠加人工三维模型,实现项目区域城镇住宅用地、耕地、工业用地、公用设施用地、公园与绿地、科教文卫用 地、林带、林地、农村宅基地、商业服务设施、特殊用地等众多地类的规划模拟与展示。  截至目前,土地综合整治工作已在全国范围稳步开展,面对繁重的后续土地空间开发利用工作与种种挑战,航天远景将以自主构建的实影三维全域国士综合整治平台为依托,综合区域的经济社会发展目标和生态环境保护要求,对国士空间的开发、利用、整治和保护进行综合性战略部署,实现土地资源合理配置,助力山水林田湖草系统统筹治理,建设美丽生态国土总平台。
发布时间: : 2020-09-01 浏览量 : 0
实景三维新应用之智慧安保

实景三维新应用之智慧安保

为满足各类活动、赛事、会议的严格安保需求,构建智慧化的公共场馆安保体系,航天远景以精细三维场景为基础,定制开发三维导览、场景漫游、监控视频融合管控、重点活动预案、人脸、车辆识别以及制高、封控分析等全面安防维稳相关功能,打造智能化、全鈁位的区域全息三维实景防控系统。三维导览,璟漫游  实现基于实景三维的全域三维导览,并自主规划线路,设定高度、角度以及速度进行沿路径的三维漫游,对项目区域进行全方位巡视。  全景视频融合  批量接入实时视频监控并与三维场景无缝融合,视频全方位贴合三维场景进行展示,打造流动的三维全景监控效果。用户可一眼通览全域实时动态,有效消除所有视频育区。  点活动安防预案  基于三维模型挂接全面的场地、单位、人员、重点部位安防相关属性信息与文档资料,为洛类重点活动提供详细的安防预案。    人脸、车辆智能识别  项目区域内监控中的人员和车辆进行智能识别并自动核查比对,同时提取保存人员及车辆特征信息,追踪活动轨迹,针对可疑对象进行预警。     热力地图生成  引入热力地图叠加三维场景生成实时人流数据模型,展示项目区域的人口密度和流量变化特征,为关键场地、道路人员的分流疏导提供策支持,有效助力区域内人流管理与安保工作。    场地三维量测与制高、封控分析  对场地进行点位坐标、距离、面积等全面的精确量测,配合制高点与封控线分析,帮助快速掌握优势地形,执行严格的安保防守。     运用先进的物联网技术,链接全域卡口、视频监控、烟感等前端感知设备;引入深度学习与人工智能算法,实现自动化的人脸、车辆识别与轨迹追踪;再配合纵览全局的三维场景构建,航天远景方才打造出该项集人工智能、物联网、大数据等前沿科技于-身的全息三维实景防控系统。不仅帮助用户科学分配安保力量,严密安全防控,降低安保及警力成本,实现项目区域与安防系统“一体化”,更成功为军运会多场赛事全程保驾护航。  伴随着近年来实景三维应用领域的逐渐拓展,航天远景实景三维解决方案已成功应用于公安、安防、交通、城市规划、智慧城市建设、国土后备资源调查等多个领域。同时,为迎合不同场景下的项目应用需求,航天远景增值应用服务中心也将不断进行特色项目多方向定制化开发。后续我们也将对此一进行介绍,欢迎感兴趣的朋友及合作伙伴持续关注。
发布时间: : 2020-07-03 浏览量 : 0
电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术与方法

电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术与方法

针对目前电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等一系列问题,航天远景经过长期自主研发与大范围项目实践,探索出一种基于无人机摄影测量的智能电力巡线新方案。该方案从无人机摄影测量技术的工作原理入手,以固定翼或多旋翼无人机为飞行平台,同时搭载高精度定位装置和成像系统,获取输电线通道的光学影像,并利用摄影测量学原理恢复出具有高精度坐标的输电线通道三维场景,从而识别和定位输电线通道内的障碍物目标,高效高质的完成电力线巡检相关工作。  案详细技术流程 图1电力巡线树障检测中的无人机摄影测量技术工作流程图    无人机航空摄影  在无人机电力线路巡检中,航空摄影的目的是获取满足电力线通道三E维重建以及导线三维重建要求的影像资料,主要包括航向及旁向重雪度选择、航线敷设以及航高设计三个方面。  (1)航向和旁向重叠度选择  电力线在影像上具有清晰的像是无人机电力线路障碍物巡检的基础,影像空间分辨率较高(3-5cm),地物在影像上的投影差较大。为了减小投影差对空中三角测量中连接点自动匹配的影响,一般选择较大的航向重叠度,本文航向重叠度和旁向重叠度均取值为80%。  (2)航线敷设   在确定航空摄影时的航向和旁向重叠度之后,需要根据电力杆塔的位置敷设航线。航线敷设方法如图2所示。 图2航线敖设方法示意图   在图2中,以电力杆塔为中心,在其左右两侧平行于相邻两基电力杆塔的连线各敷设一条航线,航线与杆塔间的水平距离为,以小号杆塔往大号杆塔方向为正方向,则杆塔左侧航线的飞行方向与杆塔右侧的航线相反,使得无人机往返一-次,即可完成航空摄影作业。航线与杆塔间的水平距离与影像的空间分辨率和旁向重叠度之间的关系如式(1)所示。  式中,为影像宽度;为影像的地面分辨率;为旁向重叠度。  (3)航高设计  航高设计须参考地形起伏条件,将高程相近的一-段电力线路划分到-一个航高内,并根据这段内的平均高程计算航高。无人机相对地面的飞行高度与相机主距以及地面平均高程之间的关系如式(2)所示。   式中,为无人机相对平均高程的高度;为影像空间分辨率;为相机成像传感器上像元的物理尺寸,为相机焦距。  无人机航空摄影时,航向和旁向重叠度也是根据平均高程计算得到的,因此在确定无人机相对平均高程的高度以后,需要校验地面高程最小处的空间分辨率,确保影像空间分辨率满足电力线成像的最低要求,同时需要校验地面高程最大处的航向和旁向重叠度,确保航向及旁向重叠度满足后续处理的最低要求。航空摄影效率随无人机飞行高度的增加而增加,GSD则随之降低,电力线因太细而不能在影像上清晰成像的风险随之增大。因此,本文推荐飞行高度以cm为目标分辨率来设定。  GPS辅助空中三角测量  GPS辅助空中三角测量的基本思路是通过差分GPS相位观测值进行相对动态定位所获得的摄站坐标,作为区域网平差中的附加非摄影测量观测值,以达到减少地面控制为目的来进行区域网平差。在GPS辅助空中三角测量处理中,首先采用SIFT算法自动提取影像间的连接点;接着采用最小二乘匹配算法对连接点做精化处理,获取分布均匀的定位精度为亚像元级的像点网;最后采用GPS辅助光束法区域网平差算法对摄影测量观测值和非摄影测量观测值一并进行解算,为后续电力线通道地表及导线的三维重建提供定向参数。  通道地表三维点紜重建  电力线通道地表的三维重建是通过影像密集匹配方法从立体像对中提取稠密三维点云来实现的。影像匹配算法除满足电力线通道被植被覆盖这一条件外,还须适应人工建筑物的纹理特点,实现建筑物屋顶及其附属物(烟囱、太阳能热水器等)的三维重建。图3为通过影像密集匹配方法得到的电力线路地表的三维带纹理点云。 图3电力线路地表三维重建效果示意图   导线三维重建  导线三维重建采用计算机辅助的半自动测量方法实现。首先在经过预处理的原始影像上,通过霍夫变换进行初步检测,获得电力线的大致位置,然后利用特征检测算法,从影像中检测电力线特征,在构成立体像对的两张影像中人工选择同-根导线所对应的一对构像,由软件自动计算导线的三维空间坐标,最后输出导线矢量,实现电力线三维坐标的自动提取。导线半自动测量如图4所示。 图4导线半自动测量示意图  通道障碍物隐患检测  输电线路通道障碍物隐患是指在通道三维环境中与导线间的空间距离小于某些安全阈值的物体的统称,包括树木、房屋、高速铁路、高速公路和重要输电通道的架空输电线路交叉跨越区段等。在完成电力线通道地表及导线的三维重建以后,可恢复出相机摄影时的输电线路通道真实的三维点云场景,然后通过计算地表三维点云和导线之间的空间距离检测超限点,然后根据障碍物点云间的拓扑关系进行聚类分析,并分析它们的纹理特征,将相互邻接的超限点合并为一个障碍物,区分障碍物所属类别并评定障碍物的危险程度及可信度。如图5所示,即可识别电力线通道内的障碍物隐患。  图5危险目标检测方法三维可视化示意图。  项目应用  项目区概况  该方案分别应用于贵阳市都匀220kV某线路和安顺500kV某线路电力巡线项目,其中220kV线路地区地形较为平坦,多裸露地表,独立高杆树木较多;500kV实验区则地形起伏较大,植被茂密,片状分布。  项目结果及分析  (1)220kV项目区项目结果及分析  该贵阳市都匀220kV项目区线路总长0.97km,覆盖002号-004号3个塔基,由贵阳运检都匀管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时15min,数据分析处理用时35min,-共发现7处线路隐患、其中一处重大树障隐患,树障净空距离为6.86m,检测结果如表1所示。  表1重大隐患分布表  在表1中,相序为右表示从002号塔往003号塔的方向,障碍物是由地表与右侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图8和图9所示。 图8杆塔区间002号-03号隐患1平断面图图9杆塔区间002号003号重大隐患影像图   图8和图9分别呈现了表1中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表1中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  (2)550kV项目区项目结果及分析  该贵阳市安顺500kV项目区线路总长1.52km,覆盖51号-54号4个塔基,由贵阳运检安顺管理所进行树障巡视。项目外业航飞用时22min,数据分析处理用时45min,-共发现33处线路隐患、包括4处紧急隐患、10处重大隐患和19处-般隐患。其中一处紧急树障隐患列于表2,树障净空距离为4.5m,如表2所示。  表2紧急隐患分布表   在表2中,相序为左表示从53号塔往54号塔的方向,障碍物是由地表与左侧导线的空间距离检测出来的,并标明了障碍物距小号塔的水平距离、障碍物处的导线弧垂大小、障碍物隐患类型、级别和隐患距离。其位置信息由图10和图11所示。 图10杆塔区间53号-54号隐患01平断面图图11杆塔区间53号54号隐患01影像图   图10和图11分别呈现了表2中此处紧急树障隐患的平断面图和影像图,可以直观反映出表2中隐患距小号塔的距离、弧垂及隐患类型等情况。  项目总结  经过贵阳运检公司都匀管理所和安顺管理所实际项目验证,航天远景无人机电力巡线方案能够有效实现基于无人机摄影测量的电力通道三维点云自动匹配、导线半自动提取和障碍物报告自动生成,相比传统人工巡检能够更好的满足目前运检班组的巡线需求。  经过技术原理和实际项目应用的双角度剖析,航天远景无人机电力巡线方案的先进性、高效性与可行性均得到了有效验证。与传统人工巡检相比,该方案不仅充分提高了巡线作业效率与精确程度,更具备航拍标准化、作业自动化、巡检定量化、应用普及化等一系列优势,能够完全满足超高压与高压电力通道障碍物巡检业务需求。
发布时间: : 2019-11-18 浏览量 : 0
MapMatrix3D-Dodging应用案例深度解析

MapMatrix3D-Dodging应用案例深度解析

自6月17日《SmartDodging,让实景三维“丽质天成”》(注:SmartDodging现已更名为MapMatrix3D-Dodging)发布以来,我们陆续收到了大量读者的留言和来电咨询,还有不少客户主动申请试用,大家表现出了对该软件模块的浓厚兴趣。为了回馈大家的热情,也为了解决普遍存在的相关疑问,我们此次将对其中提及的MapMatrix3D-Dodging项目案例进行深度剖析、详解案例流程,带领大家深入了解MapMatrix3D-Dodging的作业方式及项目效果。   项目区简介   在城乡建设用地增减挂钩系列项目中,航天远景受甲方委托,对湖南省某县项目区约280平方公里的范围进行无人机倾斜航空摄影,并完成区域内的倾斜三维模型构建工作。项目区基本参数如表1所示。   表1 项目区基本参数       项目区航线及像控点布设如图1所示。 图1 项目区航线及像控点布设图     项目区数据处理平台   航摄设备   项目采用固定翼KC3400搭载Canon EOS 5DS相机,完成项目区的倾斜航空摄影工作。KC3400为一款垂直起降无人机,其航时为4-6小时,同时装有机载双频GPS接收机,确保精度的同时,减少外业控制点数量。     软件设备   区块色彩调整采用航天远景MapMatrix3D-Dodging。     硬件设备   全流程集群硬件支持,配合CUDA异构计算,将多核CPU和GPU处理技术与分布式集群运算相结合。CPU:i7 7700K(64g内存);显卡:GTX 1060。     项目实施流程   项目区作业流程包括如下几个步骤:倾斜航空摄影、数据质量检查、影像预处理、空三计算、倾斜三维建模。     倾斜航空摄影   根据项目区范围确定航摄方位,飞行计划获批后,根据项目技术要求,进行航空摄影技术设计。   外业航飞作业时间为2天,航摄4个架次,共获取影像6450张,其中,第1和2架次于16日(多云转阴)获取,3和4架次17日(多云)获取,拍摄时间跨度均为10点至17点。     数据质量检查   外业倾斜航空摄影实施完成后,对获取的4个架次数据进行质量检查(表2)。     表2 数据质量记录表     由于受天气因素影响,第2架次获取影像较暗,与其他架次明暗差异较大,如图2所示。 图2 第1和2架次影像     由于相机问题,出现单张影像边缘较暗的情况,如图3所示。 图3 影像边缘较暗示意图     影像预处理   考虑到2架次和3架次影像偏暗,直接建模会使模型在架次拼接处过渡不自然、存在明显的接缝线。采用远景MapMatrix3D-Dodging软件对项目区影像进行色彩预处理,可以有效解决由于天气因素等原因造成的影像色调差异问题。   影像色彩预处理过程如下:   数据源准备   色彩预处理之前,进行数据源准备,包括原始影像数据和pos数据,其中,pos数据与影像ID一一对应。   计算金字塔影像   金字塔影像的生成,用于加快软件运行速度,并且可以在效果预览中用金字塔影像生成纹理改善预览图。   参数设置   根据测区范围与架次覆盖范围,设置格网尺寸为5km×5km,并设置勾选自适应边缘增强。   效果预览   快速统计测区内影像特征值,并对每个格网影像快速生成部分效果图,提供效果预览功能。   色彩调整   根据测区内特征,自动化地进行全区影像色彩调整。 图4 色彩调整后1和2架次影像效果图     对比图2和图4可以发现,色彩调整后不同架次的影像色调基本一致、过渡自然,既保持了影像原有的色调,又顾及了区块间的光滑过渡。对影像去暗角的效果如下图5所示。          图5 去暗角影像效果图   对比图3和图5可以看出,通过对影像去暗角,影像中心亮、四周暗的情况得到了有效改善。   空三计算和三维建模   使用原始影像进行空三计算;空三计算完成后,将色彩调整后的影像和前期空三计算结果提交至三维建模模块,设置区块大小、调整成果范围,提交模型重建任务。图6(a)、(b)中分别为色彩调整及边缘增强前后正射影像及三维建模效果图(左为正射影像,右为三维模型)。   (a) 原始成果图 (b) 色彩调整后成果图     图6 色彩调整前后正射影像及三维建模效果图     图7所示为城市地区色彩预处理前后正射影像和倾斜三维建模效果图,(a)中左图、右图分别为色彩调整前后正射影像图,(b)中左图、右图分别为色彩调整前后倾斜三维模型。   (a) 色彩调整前后正射影像图 (b)色彩调整前后三维模型     图7 色彩调整前后正射影像及三维建模效果图   从图7中可以看出,色彩调整后的正射影像和倾斜三维模型架次拼接处色调过渡自然、无拼接缝,正射影像和三维模型均具有较好的视觉效果。   设备投入及效率   本项目区色彩预处理使用的设备平台为Windows10系统、CPU i7 7700k(64g)、显卡 GTX 1060,单机1.75小时完成6450张影像的色彩调整与影像去暗角。   结论   截至发稿前,MapMatrix3D-Dodging已经在土地资源后备增加挂钩和倾斜三维建模等4个项目中应用,累计处理影像数目60万幅。针对大范围倾斜三维建模,MapMatrix3D-Dodging的使用大大减弱了复杂天气(如多雾、阴天、光照变化大)等对正射影像成图和倾斜三维建模成果的影响。   可以说,航天远景MapMatrix3D-Dodging的成功研发对三维建模领域有着非同一般的意义,它特有的网格化色彩调整、去暗角等功能,不仅有效弥补了外界条件造成的影像缺陷,也极大地优化了航摄影像效果,为后续色彩自然一致、纹理清晰的三维模型重建工作奠定了良好的基础。
发布时间: : 2019-08-27 浏览量 : 0
上一页
1
2
...
6

版权所有 武汉航天远景科技股份有限公司  鄂ICP备05028744号-1  网站建设:中企动力 武汉二分