无人机数字图像识别在施工领域中的应用★

杨 政 曲泳颐 于祺伟

(东北林业大学土木工程学院，黑龙江 哈尔滨 150036)

0 引言

无人机起源于1917年。经过100多年的发展，它已被广泛应用于军事、运输和救援等许多领域。无人机在建筑安全监理中的应用，符合建筑信息化，工业化和智能化的发展趋势。

图像处理发展初期的研究目的是提高图像质量，使图像美观，并提高图像的实用性[1]。随着科技的发展，建筑施工领域在进行工程监理和环境监测方面越来越普遍。通过操纵无人机对建筑物进行近距离拍摄和监视，可以准确识别无人机拍摄的图像，更好地提高监理的效率，工作人员可以快捷地排查安全隐患，加强了施工过程质量和进度控制，极大节省了人力和物力。

1 国内外无人机图像处理技术研究现状

国外对无人机图像处理进行了深入研究：Jizhou(2004)设计并改进了一种算法，该算法可以从大量无人机获取的图像数据中重建城市建筑的三维模型[2]。许多机构和公司也开发了无人机图像处理专业软件，这些软件均能够良好识别无人机的图像。

国内对无人机的研究始于20世纪50年代后期，研究主体是高校的科研机构。国内的专家学者对图像传输和处理也有了较大的进展。

2 无人机技术结合数字图像识别技术在施工中的管理应用

本文以钢筋识别为例论述图像识别在使用无人机进行施工管理中的应用。由于施工现场环境比较复杂，使用无人机采集到的图像往往较为模糊，需要进行一定处理排除光线等原因的影响，并将图像标准化后才可进行识别。同时由于光线对图像的亮暗造成的影响，给智能识别钢筋图像的间距带来了很大的难度。解决存在的这些问题也是应用无人机采集的钢筋图像进行数字图像识别的关键。

在施工监理过程中，要按照设计图纸来检查现场的钢筋数量、间距、尺寸是否符合要求，由于施工现场比较复杂，如果可以将无人机采集的图像经过处理后进行图像识别，将极大地减轻监理人员的工作负担，使验收工作变得更加方便快捷。

2.1 图像预处理

为弱化图像中由于拍摄原因造成的不良干扰和其他图像噪声，以便对钢筋边缘准确识别，需要对图像进行预处理。图像预处理可提高图像质量，增强细节显示，强调图像特征，并减少图像背景中图像噪声的影响。

MATLAB软件支持的各种格式的图像识别与分析，图像读入后可使用相应算法进行灰度化、增强、分割、识别等处理。本文仅讨论使用MATLAB将各种类型的图像(以 RGB图像为例)转换为灰度图像的方法。

2.2 图像灰度化

RGB图像是由不同深浅的红、绿、蓝三色叠加而成，每个颜色分量由0～255之间的值表示，即R，G，B三个分量。灰度图一般指仅包括采样点的亮度信息而不包括色彩信息，灰度图像拥有8位的深度，即可将亮度信息划分为256个不同的级别。像素值为0则表示全黑，反之255表示全白，从0向255亮度逐渐由白转向黑。

使用rgb2gray函数将RGB图像处理为灰度图像，该函数仍采用的是加权平均法，即：GRAY=0.298 9R+0.587 0G+0.114 0B。

2.3 图像增强

为减少图像噪声，使噪声融入图像背景，以排除干扰，需要进行平滑滤波。中值滤波消除噪声，并保留图像轮廓。中值滤波是将数字图像中一点的值用该点邻域中各点值的中值代替，使得附近的像素接近真实值，从而消除孤立的噪声点[3]。

3 图像分割

使用Edge函数检测灰度值的不连续性，利用梯度的变化可以将输入的灰度图像进行处理，返回一个大小相同的二值图像，得到边缘信息。

Edge函数的边缘检测器种类很多，针对施工现场无人机采集图像的图像噪声较大等因素，采用Canny边缘检测器。该方法使用两个阈值来检测边缘，因此该方法更有可能检测到真正的弱边缘[4]。

4 钢筋识别

为解决由于噪声和光线等原因造成的边缘断裂的问题，使用霍夫变换检测直线，将边缘像素连成有意义的边缘。霍夫变换用以极坐式来表示直线的法线方程，以参数空间中多支正弦曲线的交点，代表实际空间中一条直线。曲线经过最多的局部峰值点对应着最可能的边缘直线。

MATLAB图像处理工具箱中三个函数可实现Hough变换各步骤。Hough函数可以实现参数空间的创建； Houghpeaks函数可以实现峰值的查找； Houghlines函数可将有意义的线段相连，并得到线段的两端点坐标和法线极坐式方程的参数。

拍摄时对图像进行标定，并经上述步骤完成钢筋边缘的识别，即可测得钢筋实际间距。

5 结语

通过该例子可证明利用数字图像识别技术完成钢筋识别检测的可行性和实用性。该技术还可用于安全帽、安全带、安全网等其他施工安全措施的识别，能有效地完成施工过程中安全管理的任务，确保施工场地的作业安全，在施工领域中具有广泛的用途。

将无人机应用于区域作业和细部观测中，可在最大程度上利用其优势。与人工巡查效率低、观察范围有限等不利因素相比，以无人机为平台，结合机载摄像机和无线传输设备，可以有效减少视觉盲点，增强隐蔽工程和关键工序的监测力度，提供了一种全新的、低成本的、可长期运行的技术装备，有利于在建筑施工过程中及时发现并纠正问题，减少因施工的失误带来的进度延误和安全损失，保证了建筑安全监理的实时性。

利用数字图像识别技术研究无人机传输的钢筋图像，可以完成MATLAB平台下钢筋间距和直径识别系统的设计。通过将无人机和数字图像识别技术相结合，形成一个集数据采集、整理、分析、报告为一体的检测系统并应用于建筑施工安全领域，其加工精度高，灵活性好，有利于营造安全、文明、绿色的施工环境。