堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)軟件設(shè)計與實現(xiàn)

張佳琪 徐磊 于彥飛 高原

（1.長江勘測規(guī)劃設(shè)計研究有限責(zé)任公司 湖北省武漢市 430010 2.山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院 山東省濟南市 250061）

1 引言

對于堤壩病害檢測，最早且最常用的方法是依靠人工觀測，但該方法費時費力，且較容易受到人為主觀因素的影響，導(dǎo)致大規(guī)模堤壩快速檢測無法實現(xiàn)。因此，為了實現(xiàn)大規(guī)模堤壩病害的快速檢測，需要采用新型的技術(shù)，無人機快速巡檢系統(tǒng)的出現(xiàn)為堤壩表觀病害檢測提供了良好的發(fā)展思路。無人機作為一種新興的數(shù)據(jù)采集方法，可以通過搭載多種型號的傳感器來滿足不同類型的病害檢測要求，能夠輕松獲取測量人員難以采集的數(shù)據(jù)信息，并且可以向地面?zhèn)鬏斉臄z的圖像信息，與先進的數(shù)字圖像處理算法相結(jié)合，從而實現(xiàn)病害信息的高效準(zhǔn)確的定位與識別。

隨著科技的進步與發(fā)展，越來越多無人機可搭載的高精度設(shè)備出現(xiàn)在我們眼前，無人機巡檢已經(jīng)開始成為堤壩病害檢測領(lǐng)域的主角，但在數(shù)據(jù)采集方面，還存在未實現(xiàn)完全自動化的問題，在病害識別方面，由于無人機數(shù)據(jù)噪聲大、干擾嚴(yán)重，所以病害的識別精度較低，完備的無人機檢測系統(tǒng)與高精度病害識別方法還沒有出現(xiàn)。因此，適應(yīng)于堤壩病害快速檢測的無人機巡檢系統(tǒng)急需研究。

本文搭建了一套基于無人機巡檢的快速巡檢系統(tǒng)的軟硬件平臺，開發(fā)了一套基于無人機巡檢的快速巡檢系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)，最后通過現(xiàn)場試驗進行驗證，實現(xiàn)了基于無人機的堤壩破損和滲漏的快速巡檢。

2 堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)硬件平臺設(shè)計

堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)需要檢測堤壩表觀破損的位置以及尺寸與滲漏的位置以及面積，要求能夠進行多種情況的數(shù)據(jù)采集；區(qū)分最小1mm 的裂縫以及溫差為0.1℃的溫度變化；對無人機的位置信息以及紅外熱成像圖的溫度數(shù)據(jù)進行存儲；搭載多個云臺相機并且具有較好的續(xù)航能力。

根據(jù)堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)的檢測要求，該系統(tǒng)的無人機采用大疆經(jīng)緯M210 V2，此無人機容易操控、機動靈活，具有較長的續(xù)航時間，能夠搭載多種云臺相機，并且具有防水效果，面對雨雪等極端天氣依然能夠運行，滿足實際工程的需要。

可見光相機本系統(tǒng)選用禪思Z30 云臺相機，該相機的光學(xué)變焦和數(shù)碼變焦分別為30 倍和6 倍，能夠清晰觀測到堤壩表面的毫米級裂縫，同時該相機配備了三軸增穩(wěn)技術(shù)，能夠在飛行過程中控制相機抖動，可以達到0.01°。

紅外相機采用禪思ZENMSE XT 2 熱成像云臺相機，該相機具有多種偽彩和數(shù)據(jù)保存模式，并且能夠高精度的獲得待檢測區(qū)域的溫度信息，滿足實際檢測的需要。

3 堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)軟件設(shè)計

無人機快速巡檢系統(tǒng)的軟件是在Windows 系統(tǒng)下利用MATLAB 進行開發(fā)的，能夠進行堤壩破損和滲漏的識別，易于操作，軟件總體架構(gòu)主要包括堤壩表觀裂縫檢測與堤壩滲漏檢測兩大模塊，各模塊獨立封裝，具有較高的穩(wěn)定性和可靠性，可以對大量的數(shù)據(jù)進行檢測，其檢測結(jié)果能夠保持穩(wěn)定。

在對采集的堤壩數(shù)據(jù)進行檢測之前，需要對堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)軟件的參數(shù)進行配置，確保軟件能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能。對于堤壩表觀裂縫檢測，主要包括單幅圖像檢測與全部圖像檢測，全部圖像即為無人機檢測的全部數(shù)據(jù)。單幅圖像檢測可以對圖像的濾波參數(shù)以及Frangi 參數(shù)進行調(diào)節(jié)，濾波參數(shù)包括濾波半徑與正則化參數(shù)，F(xiàn)rangi 參數(shù)包括圖像增強系數(shù)、噪聲抑制系數(shù)與修正系數(shù)；全部檢測圖像的參數(shù)調(diào)整是在單幅圖像檢測的基礎(chǔ)上進行的，即需要對增加的裂縫病害識別的支持向量機（SVM）分類參數(shù)進行調(diào)節(jié)，SVM 分類器的參數(shù)包括分類器訓(xùn)練與預(yù)測參數(shù)兩種，訓(xùn)練參數(shù)又包括特征維數(shù)以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的設(shè)置；預(yù)測參數(shù)包括特征維數(shù)以及分類模型設(shè)置。對于堤壩紅外滲漏檢測，需要對圖像預(yù)處理以及滲漏識別的一些參數(shù)進行配置，預(yù)處理參數(shù)包括濾波半徑和3 種形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的設(shè)置；滲漏識別參數(shù)為初始迭代溫度的設(shè)置。參數(shù)配置模塊中的參數(shù)如果不進行設(shè)置，堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)軟件就會按照系統(tǒng)默認(rèn)的參數(shù)對堤壩數(shù)據(jù)進行檢測。

圖1：裂縫檢測結(jié)果

圖2：滲漏檢測結(jié)果界面

堤壩表觀裂縫檢測和滲漏檢測模塊的主要功能分別是對堤壩進行裂縫識別以及滲漏檢測，軟件界面主要包括顯示區(qū)域、控制面板、裂縫或者滲漏信息、參數(shù)信息和操作記錄等五部分。裂縫檢測模塊包括單張圖像以及全部圖像數(shù)據(jù)的裂縫檢測，單張圖像檢測可以直接在裂縫檢測界面中顯示出裂縫提取圖像、圖像的名稱和尺寸以及識別出裂縫的類型、長度、寬度以及面積等信息；全部圖像檢測首先對圖像數(shù)據(jù)中是否存在病害進行分類，然后在進行病害信息的提取，但是由于數(shù)據(jù)量過大，其檢測數(shù)據(jù)無法在軟件界面中顯示，檢測結(jié)果被保存到Excel 表格中。滲漏檢測模塊既可實現(xiàn)單張紅外熱成像圖的檢測，又可實現(xiàn)全景圖像的滲漏檢測，在進行全景圖像檢測之前，可以通過軟件界面中的圖像拼接操作對紅外熱成像圖進行全景拼接，然后對全景圖像進行識別，最后將檢測結(jié)果保存至Excel 表格中。堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)軟件實現(xiàn)了堤壩病害缺陷的檢測以及檢測結(jié)果的存儲和查詢。

4 堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)測試

為了對堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)的可行性進行測試，本文對該系統(tǒng)進行了現(xiàn)場試驗。測試采用的軟件系統(tǒng)運行于64 位Windows10 操作系統(tǒng)上。硬件平臺選用了大疆經(jīng)緯M210 V2 無人機，并搭載了禪思Z30 云臺相機和禪思ZENMSE XT 2 熱成像云臺相機。本文通過調(diào)整拍攝角度、預(yù)設(shè)無人機飛行路徑的方式來獲取高質(zhì)量的堤壩表面圖像數(shù)據(jù)。無人機在拍攝圖像數(shù)據(jù)時，需要保持其機載云臺相機鏡頭與堤壩的表面呈垂直的狀態(tài)，由于堤壩坡面是傾斜的，所以在檢測之前需要適當(dāng)調(diào)整相機與坡面的拍攝角度。并使用無人機路徑規(guī)劃功能來自動采集堤壩表面圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)堤壩的圖紙和采集圖像的面積對堤壩進行等區(qū)域劃分并得出每個區(qū)域的中心坐標(biāo)，然后將這些坐標(biāo)傳輸?shù)綗o人機中進行路徑規(guī)劃，以使其在該點進行拍攝，最后按照圖像數(shù)據(jù)的位置對其進行命名。

4.1 堤壩表觀破損檢測系統(tǒng)測試

場地選取為山東省樂陵市碧霞湖，該湖的堤壩上存在較多的橫向裂縫，為了獲取較多的不同方向的裂縫，使用無人機對該處場地進行了多角度的拍攝，測試飛行高度為10m，共采集圖像數(shù)據(jù)250張，經(jīng)過篩選，剩余了高質(zhì)量圖像200 張，包括裂縫圖像和無裂縫圖像各100 張，其尺寸為400×400。

將無人機采集到的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入檢測系統(tǒng)，進行裂縫的識別。對于真實的堤壩裂縫數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)識別的召回率和精確率都高于90%，錯誤識別的圖像和丟失的病害圖像較少，通過對圖像檢測結(jié)果進行分析可知，錯誤的信息主要是由于樹木和石塊的干擾導(dǎo)致的，丟失的病害圖像可能是由于采集圖像的對比度較差。因此，該檢測系統(tǒng)可以實現(xiàn)堤壩裂縫病害的準(zhǔn)確識別。在識別完成之后，需要對軟件系統(tǒng)進行進一步的操作來實現(xiàn)裂縫信息的提取以及保存，檢測結(jié)果被保存在Excel 表格中，如圖1 所示。

4.2 堤壩滲漏檢測系統(tǒng)測試

滲漏檢測系統(tǒng)的測試場地為無遮擋的河堤，測試過程中的環(huán)境溫度、水溫以及空氣濕度分別為17.2℃、15.1℃和54%，紅外圖像尺寸為2456×154，采用可見光圖像和拼接后的紅外圖像進行滲漏識別。

首先向堤壩滲漏檢測軟件系統(tǒng)輸入堤壩原始紅外圖像，接下來需要進行檢測參數(shù)的設(shè)置，參數(shù)設(shè)置完成之后，滲漏檢測算法即可進行圖像的檢測，提取滲漏區(qū)域，最后該系統(tǒng)會將檢測結(jié)果以及滲漏區(qū)域參數(shù)信息顯示在軟件界面上并進行保存。如圖2 所示。

滲漏識別結(jié)束后對本文算法進行量化分析，與人工分割進行比較，區(qū)域交并比（IOU）保持在90%以上，錯配率保持在1%以下，對于較大視場的圖像識別時間僅為0.921s。因此本文算法能夠?qū)Φ虊螡B漏進行快速有效的識別。

5 總結(jié)

本文設(shè)計了一套堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)。基于無人機系統(tǒng)以及軟件平臺實現(xiàn)了堤壩病害數(shù)據(jù)的自動采集以及檢測，并通過堤壩現(xiàn)場試驗對堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)進行了驗證與分析，所設(shè)計的堤壩無人機快速巡檢系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確的識別堤壩裂縫以及滲漏病害。