【摘 要】
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作为具有代表性的现代前沿工程技术,无人机倾斜摄影测量技术在大规模地物地貌勘察、地理信息收集、灾害检测等领域正发挥着关键性的作用。该技术中有关于高空影像数据采集及计算机图形处理部分的工作自动化程度较高,然而涉及到像控点布点设计、内业图上识别的工作大多仍需人工主观目视进行,自动化程度较低。因此为了更好地发挥无人机倾斜摄影测量在国民基建测绘中的优势,提高作业的效率,本文提出了可根据不同参数自动规划像控点
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作为具有代表性的现代前沿工程技术,无人机倾斜摄影测量技术在大规模地物地貌勘察、地理信息收集、灾害检测等领域正发挥着关键性的作用。该技术中有关于高空影像数据采集及计算机图形处理部分的工作自动化程度较高,然而涉及到像控点布点设计、内业图上识别的工作大多仍需人工主观目视进行,自动化程度较低。因此为了更好地发挥无人机倾斜摄影测量在国民基建测绘中的优势,提高作业的效率,本文提出了可根据不同参数自动规划像控点布设方案的方法、基于深度学习技术搭建的像控点自动识别方法。通过提升外业布设以及内业像控点识别两方面的效率及精度达到提高整体三维模型的精度、缩短作业时长、降低生产成本的目的。主要研究分为以下几点:1)对无人机倾斜摄影测量系统的组成架构与测量原理进行了介绍。叙述了无人机倾斜摄影测量的数据获取处理过程,包括常规倾斜摄影测量的内外业工作流程与相关技术规范。通过对采集的无人机影像数据进行处理来介绍了无人机倾斜摄影测量的内业核心技术,获得了安徽理工大学南门建筑物的影像匹配图和国家重点实验室的单体化模型。2)研究了像控点外业布设规划的规范准则、具体方法。对常用布点方法的优缺点进行比较,总结传统人工布设像控点及内业刺点方法存在的问题。根据相关技术原理设计出了无人机的高空飞行航线,在此基础上提出可以自动获取像控点布设位置图像的方法。采用四周、四周加中心少量、自动设计的三种像控点分布方案对两块实验区域进行正射影像图与三维模型的处理生产。实验表明:在同一组无人机倾斜摄影源数据的基础上,A区域中,采用自动布设方案进行处理的成果平面中误差为0.08m,高程中误差为0.10m,相比较于四周和四周加少量中间布设方法分别提高了 0.09m和0.04m,高程中误差相比较于四周和四周加少量中间布设方法提高了 0.06m和0.05m;B区域中采用自动布设方案进行处理的成果平面中误差为0.08m,高程中误差为0.11m,相比较于四周和四周加少量中间布设方法分别提高了 0.08m和0.06m,高程中误差相比较于四周和四周加少量中间布设方法提高了 0.06m和0.01m,所获得的成果满足1:500大比例尺地形图成图规范的要求。3)分析了图像角点识别算法与基于深度学习的目标检测算法,提出了基于HSV色彩空间的Retinex无人机影像增强算法,将原始无人机影像进行降噪增强处理,在暗光背景下同单尺度Retinex算法及多尺度Retinex算法进行图像增强对比,结果表明改进的算法效果更优。提出SSD+LSD的增强处理算法,利用深度学习SSD300增强算法训练模型并挑选图像,结合LSD线段检测算法,设置像控点图像的形状角度特征阈值,对筛选的图像进行高效率像控点几何中心标志识别。实验表明:与传统SSD300算法以及YOLO算法识别像控点相比,提出的方法在准确率及定位精度上均有提高,准确率可达94.75%,像控点的定位精度可以达到3个像素。4)以安徽理工大学新校区为实验测区,对校园区域进行了图上像控点自动布设,并在内业处理中采用像控点自动识别辅助刺点工作。实验表明:与传统人工布设像控点及像控点穿刺相比,自动化程度高的布设与刺点能提高三维模型的生产效率,所获得的校园三维真实模型满足Ⅰ级标准。图[53]表[12]参考文献[101]
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