楊 政 曲泳頤 于祺偉

(東北林業(yè)大學土木工程學院，黑龍江 哈爾濱 150036)

0 引言

無人機起源于1917年。經(jīng)過100多年的發(fā)展，它已被廣泛應用于軍事、運輸和救援等許多領域。無人機在建筑安全監(jiān)理中的應用，符合建筑信息化，工業(yè)化和智能化的發(fā)展趨勢。

圖像處理發(fā)展初期的研究目的是提高圖像質(zhì)量，使圖像美觀，并提高圖像的實用性[1]。隨著科技的發(fā)展，建筑施工領域在進行工程監(jiān)理和環(huán)境監(jiān)測方面越來越普遍。通過操縱無人機對建筑物進行近距離拍攝和監(jiān)視，可以準確識別無人機拍攝的圖像，更好地提高監(jiān)理的效率，工作人員可以快捷地排查安全隱患，加強了施工過程質(zhì)量和進度控制，極大節(jié)省了人力和物力。

1 國內(nèi)外無人機圖像處理技術研究現(xiàn)狀

國外對無人機圖像處理進行了深入研究：Jizhou(2004)設計并改進了一種算法，該算法可以從大量無人機獲取的圖像數(shù)據(jù)中重建城市建筑的三維模型[2]。許多機構和公司也開發(fā)了無人機圖像處理專業(yè)軟件，這些軟件均能夠良好識別無人機的圖像。

國內(nèi)對無人機的研究始于20世紀50年代后期，研究主體是高校的科研機構。國內(nèi)的專家學者對圖像傳輸和處理也有了較大的進展。

2 無人機技術結合數(shù)字圖像識別技術在施工中的管理應用

本文以鋼筋識別為例論述圖像識別在使用無人機進行施工管理中的應用。由于施工現(xiàn)場環(huán)境比較復雜，使用無人機采集到的圖像往往較為模糊，需要進行一定處理排除光線等原因的影響，并將圖像標準化后才可進行識別。同時由于光線對圖像的亮暗造成的影響，給智能識別鋼筋圖像的間距帶來了很大的難度。解決存在的這些問題也是應用無人機采集的鋼筋圖像進行數(shù)字圖像識別的關鍵。

在施工監(jiān)理過程中，要按照設計圖紙來檢查現(xiàn)場的鋼筋數(shù)量、間距、尺寸是否符合要求，由于施工現(xiàn)場比較復雜，如果可以將無人機采集的圖像經(jīng)過處理后進行圖像識別，將極大地減輕監(jiān)理人員的工作負擔，使驗收工作變得更加方便快捷。

2.1 圖像預處理

為弱化圖像中由于拍攝原因造成的不良干擾和其他圖像噪聲，以便對鋼筋邊緣準確識別，需要對圖像進行預處理。圖像預處理可提高圖像質(zhì)量，增強細節(jié)顯示，強調(diào)圖像特征，并減少圖像背景中圖像噪聲的影響。

MATLAB軟件支持的各種格式的圖像識別與分析，圖像讀入后可使用相應算法進行灰度化、增強、分割、識別等處理。本文僅討論使用MATLAB將各種類型的圖像(以 RGB圖像為例)轉換為灰度圖像的方法。

2.2 圖像灰度化

RGB圖像是由不同深淺的紅、綠、藍三色疊加而成，每個顏色分量由0～255之間的值表示，即R，G，B三個分量?；叶葓D一般指僅包括采樣點的亮度信息而不包括色彩信息，灰度圖像擁有8位的深度，即可將亮度信息劃分為256個不同的級別。像素值為0則表示全黑，反之255表示全白，從0向255亮度逐漸由白轉向黑。

使用rgb2gray函數(shù)將RGB圖像處理為灰度圖像，該函數(shù)仍采用的是加權平均法，即：GRAY=0.298 9R+0.587 0G+0.114 0B。

2.3 圖像增強

為減少圖像噪聲，使噪聲融入圖像背景，以排除干擾，需要進行平滑濾波。中值濾波消除噪聲，并保留圖像輪廓。中值濾波是將數(shù)字圖像中一點的值用該點鄰域中各點值的中值代替，使得附近的像素接近真實值，從而消除孤立的噪聲點[3]。

3 圖像分割

使用Edge函數(shù)檢測灰度值的不連續(xù)性，利用梯度的變化可以將輸入的灰度圖像進行處理，返回一個大小相同的二值圖像，得到邊緣信息。

Edge函數(shù)的邊緣檢測器種類很多，針對施工現(xiàn)場無人機采集圖像的圖像噪聲較大等因素，采用Canny邊緣檢測器。該方法使用兩個閾值來檢測邊緣，因此該方法更有可能檢測到真正的弱邊緣[4]。

4 鋼筋識別

為解決由于噪聲和光線等原因造成的邊緣斷裂的問題，使用霍夫變換檢測直線，將邊緣像素連成有意義的邊緣?；舴蜃儞Q用以極坐式來表示直線的法線方程，以參數(shù)空間中多支正弦曲線的交點，代表實際空間中一條直線。曲線經(jīng)過最多的局部峰值點對應著最可能的邊緣直線。

MATLAB圖像處理工具箱中三個函數(shù)可實現(xiàn)Hough變換各步驟。Hough函數(shù)可以實現(xiàn)參數(shù)空間的創(chuàng)建； Houghpeaks函數(shù)可以實現(xiàn)峰值的查找； Houghlines函數(shù)可將有意義的線段相連，并得到線段的兩端點坐標和法線極坐式方程的參數(shù)。

拍攝時對圖像進行標定，并經(jīng)上述步驟完成鋼筋邊緣的識別，即可測得鋼筋實際間距。

5 結語

通過該例子可證明利用數(shù)字圖像識別技術完成鋼筋識別檢測的可行性和實用性。該技術還可用于安全帽、安全帶、安全網(wǎng)等其他施工安全措施的識別，能有效地完成施工過程中安全管理的任務，確保施工場地的作業(yè)安全，在施工領域中具有廣泛的用途。

將無人機應用于區(qū)域作業(yè)和細部觀測中，可在最大程度上利用其優(yōu)勢。與人工巡查效率低、觀察范圍有限等不利因素相比，以無人機為平臺，結合機載攝像機和無線傳輸設備，可以有效減少視覺盲點，增強隱蔽工程和關鍵工序的監(jiān)測力度，提供了一種全新的、低成本的、可長期運行的技術裝備，有利于在建筑施工過程中及時發(fā)現(xiàn)并糾正問題，減少因施工的失誤帶來的進度延誤和安全損失，保證了建筑安全監(jiān)理的實時性。

利用數(shù)字圖像識別技術研究無人機傳輸?shù)匿摻顖D像，可以完成MATLAB平臺下鋼筋間距和直徑識別系統(tǒng)的設計。通過將無人機和數(shù)字圖像識別技術相結合，形成一個集數(shù)據(jù)采集、整理、分析、報告為一體的檢測系統(tǒng)并應用于建筑施工安全領域，其加工精度高，靈活性好，有利于營造安全、文明、綠色的施工環(huán)境。