边坡工程是一项常见但危险性极高的工程项目,其安全状况事关人类生命财产安全。边坡表面位移是表征边坡变化的最显著的参数,最能体现边坡的变化状况和发展趋势。目前,在边坡检测领域传统的手段有大地测量法、GPS法、三维激光扫描法等,但这些方法在不同程度上存在着专业化程度高、成本高、内外业工作量大等缺点。近年来,随着无人机和计算机视觉技术的不断发展与成熟,采用无人机航摄的方法获取边坡区域的数字图像并使用计算机进行处理的方法已能够满足边坡表面位移和变形的测量需求。与传统的测量方法相比,此方法具有成本低、安全性高、无接触、迅速等优点。基于以上的论述,本文采用Visual C++编程语言,借助OpenCV、VTK等开源库设计了基于无人机航摄的边坡表面位移检测及安全评价系统,研究内容主要涉及以下几个方面:(1)特征点识别与匹配:利用计算机视觉技术对边坡图像进行分析处理,分析各类图像识别算法的优势与差异,选取合适的图像识别算法对航摄图像进行识别与匹配,并剔除匹配误差,最终获得不同图像中的同名点,以便后续进行同名点的三维坐标解算。(2)边坡表面模型重建:获取航摄相片的内外方位元素,根据边坡区域数字图像的处理结果,结合摄影测量及SFM的基本原理,进行特征点的三维坐标解算,从而获取边坡点云数据;再根据表面模型的重建算法,对离散的点云进行三角网格划分,生成边坡的表面模型。(3)位移计算方法研究:根据计算机视觉的特点,设计两种计算边坡位移的方法。第一种是基于检测点的位移计算方式,即检测识别出边坡上预设的检测点,对比两次检测点的三维坐标得出其位移,非检测点的位移可通过插值获取;第二种是基于表面模型的位移计算方式,即通过对比两次航摄所生成的表面模型,以第一次航摄表面模型为基准,获取其各三角网格节点沿三个坐标轴方向的位移。(4)系统开发:根据以上的研究内容,结合系统开发的相关知识,设计出系统架构及系统界面,进行相关代码编写工作,开发基于无人机航摄的边坡表面位移检测及安全评价系统。