摘要：本研究采用多種型號旋翼無人機及掛載，主要運用傾斜攝影、貼近攝影等方法獲取地勢險峻區域鐵路特大橋周邊環境和橋梁主體的高分辨率多角度影像，基于影像利用實景建模系統和云服務器實地實時的進行高精度實景三維模型生產，利用此類模型成果對特大橋的日常維護檢查提供有效的數據支撐，彌補現有手段的不足，提高檢查效率，減少人員風險。本文以云貴鐵路南盤江特大橋為例，對上述技術方法進行探討研究，對現有的不足和未來可能的發展進行相關的討論。
關鍵詞：無人機；云計算；實景建模系統；傾斜攝影測量；貼近攝影測量；三維實景模型；特大橋檢測
1 項目背景
1.1 項目介紹
云貴鐵路南盤江特大橋位于云南省紅河州彌勒市與文山州丘北縣交界處，橫跨南盤江，中心里程K584+437，起止里程K584+011～K584+863，全長852.43m，主橋采用1×416m上承式鋼筋混凝土拱橋，引橋及拱上孔跨布置為3-42m連續梁+(60.9+104+60.9)m連續剛構+2聯4-39.5m連續梁+2-60mT構+1-43m簡支梁。主橋跨度達416米，橋面凌空高出江面270米，是當年全球跨度最大的客貨共用鐵路上承式混凝土拱橋，大橋集大體積混凝土、高墩、連續鋼構、斜拉橋、懸索橋、拱橋、混凝土外包工藝與技術于一身，技術含量高，施工難度大，歷經5年半的建設，于2016年1月16日實現全橋合龍。2020年9月22日，南盤江特大橋獲得第17屆中國土木工程詹天佑獎。
該特大橋是目前世界首座艱險山區地形地質極其復雜、工程極其艱巨的高標準干線鐵路拱橋。橋型結構復雜、施工技術難度高，是重難點控制性工程，工程先后攻克艱險山區綜合選線難度大，線路平順性要求高，結構構造及地質情況復雜，施工技術難度大，環境保護和水土保持要求高等一系列世界級關鍵技術難題，實現了成套技術創新。
1.2存在問題
1.2.1 普遍問題
據不完全統計，自2007年至2018年間，國內共有42座橋梁垮塌，其中近六成的橋梁建設時間在1994年之后，橋齡不足30年。究其原因，絕大多數是由于橋梁病害沒有及時發現及時養護。管養部門通常定期對橋梁進行檢查，多采用傳統檢測手段，依靠肉眼或者輔助工具（如橋梁檢測車或望遠鏡等）來檢測橋梁主要構件是否出現裂縫、開裂破損、露筋銹蝕、支座脫空等病害。對于特殊結構橋梁（如斜拉橋、懸索橋、鋼管混凝土拱橋等）或者大跨高墩橋梁，梁底板、塔柱、索纜、斜拉索、塔頂避雷針等可及范圍以外，常規檢測手段和方法存在操作難度大，存在檢查盲區等局限性。對于此類局部盲區常采取人工現場察看進行檢查，但也存在效率較低、技術難度大、危險系數較高等問題。因此，各地交科院與眾多檢測公司都在尋求一種即可完成精確的檢測，同時具有更安全更高效特點的檢測方法。
1.2.2云貴鐵路南盤江特大橋存在問題：
a.該大橋橋面兩側導風板防護漆脫落，導風板螺栓部分銹蝕、無平墊片、無彈簧墊圈，橋墩漏筋3處等設備問題日常維護開展困難。
b.橋梁檢查作業小車長時間風吹、空氣濕度大容易銹蝕損壞，影響勞動安全。
c.晝間在該橋拱圈上部檢查需步行3.5小時才可完成、用時長，而拱圈下部檢查使用小車，存在江面風大、人員易墜落等安全風險。橋面系結構和附屬設施只能通過夜間天窗，進入封閉區域，受視線影響，存在夜間檢查效果不佳等問題。
d.既有檢查手段及方式方法單一、效率低下，無全面完全的高效率檢查方式。
2 主要任務
2.1 任務概述
我公司接到任務后，綜合利用多平臺、多類型無人機（飛馬D2000、TOPCON Falcon8、大疆精靈4RTK等）協同作業，克服了極端的飛行作業困難獲取到多角度多種分辨率的傾斜和貼近數字影像，利用華為云結合瞰景Smart3D實景三維建模軟件在項目現場短時間將多分辨率多角度的數字影像融合解算，最終生成了高精度的基礎空間數據成果，輔助鐵路管理部門進行南盤江特大橋的維護檢測工作，為南盤江特大橋的管理提供有效的數據支撐，一定程度上改變了原有的日常維護手段，提高了日常檢查工作效率，減少巡檢人員作業風險。
2.2 外業航攝
2.2.1全域航攝：對整個測區（與大橋日常檢測所有相關區域）進行分辨率為3cm的傾斜攝影測量所需影像采集。
2.2.2橋梁主體航攝：對橋梁主體及周邊附屬設施詳細情況進行分辨率優于1cm的貼近攝影測量所需影像采集。
2.2.3 細節補拍：對鐵路管理系統關注的重點進行細節拍攝，無人機無法進入的區域人工手持相機進行補拍。
2.3 內業數據處理
2.3.1 數據整理，本次采用傾斜貼近兩種攝影測量方法融合建模，整個項目會出現從3cm到優于1cm各種分辨率影像，需要先對數據進行完整性檢查，然后分類整理。
2.3.2 將2.3.1整理好的數據上傳至華為云OBS桶內，根據采集數據量在云端搭建對應需求的存儲機、空三機、建模機，申請Smart3D實景建模系統鏡像服務。
2.3.3 對2.3.1分類數據分別進行空三結算，待空三計算完成后將空三成果融合進行模型生產。
3 項目特點
3.1 飛行條件困難
項目進行時云南省紅河哈尼族彝族自治州開遠市正值秋季，當地雨量充沛航飛天氣窗口較少；全域航攝部分高差較大，無人機需要變高飛行，加之大橋橫在整個測區中間位置，需結合高精度DSM進行精準變高；橋梁主體航攝和細節補拍需貼近攝影，無人機操控手需要較好的操控位置，雨后的測區泥濘濕滑，尋找操控場地困難且危險。南盤江特大橋位于兩山之中，山間亂流嚴重，平均風力均在三級以上，對于無人機飛行安全造成很大影響。
3.2 無人機多樣性
本次項目采用三種無人機型號，全域航攝、橋梁主體航攝、細節補拍三種外業航攝任務分別對應機型為飛馬D2000+DOP3000，大疆精靈4RTK，TOPCON Falcon8三種機型。三種機型各有特點：
3.2.1飛馬D2000續航時間長可以搭載五相機單架次續航50分鐘，具備精準變高的能力，非常適合進行大范圍大高差的測區，內置的RTK和PPK也可以在免像控的情況下做到高精度；
3.2.2大疆精靈4RTK機動靈活，易于操控，搭載的三軸云臺非常適合進行橋梁主體的貼近拍攝，該機型投入成本較低，性能穩定非常適合在這種高風險的擾流區域拍攝。
3.2.3 TOPCON Falcon8無人機搭載有索尼Alpha 7型相機是一款超輕量型八旋翼飛機，其V形機型設計確保其搭載的相機可以實現垂直方向180°旋轉，得以實現無遮擋正對橋梁底部拍攝。
三種機型各有特點，各司其職，揚長避短實現了該項目多層次的航攝要求。
4 外業航攝作業流程
4.1全域航攝
4.1.1全域航攝測區范圍：如圖1所示，從大橋隧道入口向開放橋體方向的帶狀測區長2.6km，寬為大橋中線兩側各300m。
圖1 全域航攝范圍
圖2 全域航攝面積
4.1.2 設備型號：飛行平臺：飛馬D2000，五相機：D-OP3000
4.1.3 航攝參數：比例尺1：500，地面分辨率：3cm，航線重疊率：80%，旁向重疊率：65%，相對航高：191m，測區平均海拔：1206m，航向外擴216m，旁向外擴4條航線，測區最高點海拔：1490m，測區最低點海拔：987m，航線間距：63m，拍照間距：24m，測區面積：1.58km ，測區高差503m。
4.1.4 全域航線設計：如圖3所示，由于測區高差較大航線采用變高航線，依據現場地形防地飛行，始終保持相對地面航高為191m，地面分辨率3cm。如果不利用變高航線，該測區利用主流半畫幅五相機等高航線，最佳只能獲取到15cm左右的分辨率影像，由于飛馬無人機管家內置了全球DEM模型，直接利用其內置的30m分辨率的DEM生成變高航線。
圖3 全域航線設計
4.1.5 難點：內置的DEM無法識別橫跨南盤江上凌空高出江面270米的大橋，原來計劃制作粗模后設計更復雜的變高航線，但是現場天氣窗口較少，為了趕進度，我們直接利用的飛馬自動生成的變高航線，由于飛機配備毫米波雷達避障，就讓飛機飛行中遇到橋體阻擋后自動返航，調整航線跳過橋體繼續作業，較短時間完成了全域的3cm分辨率的原始影像獲取。
4.2橋梁主體航攝及細節補拍
4.2.1 橋梁主體飛行環境：如圖4所示，南盤江特大橋位于兩山之間，山與山之間亂流嚴重，平均風力均在三級以上。南盤江特大橋全長852.43米，橋體兩側，橋墩,橋體兩端,拱面與山體銜接處均為較難獲取精細紋理區域，貼近攝影時火車通過有安全隱患，結合鐵路部門現場負責人報備確認后方可開始執行飛行作業。
圖4 橋梁主體情況
4.2.2 設備型號：飛行器一：大疆精靈4RTK，飛行器二：TOPCON Falcon8
圖5 TOPCON Falcon8 無人機貼近攝影
4.2.3 飛行過程：橋梁主體航攝及細節補拍均采用手動超視距操作飛行。橋體兩側影像紋理采集：橋體兩側采集時飛手位于大橋下方空場安全區域起飛，橋體下方也可更加快速直觀了解無人機超視距和超遠可視距相互結合把控飛行，同時橋體下方飛行有助于信號傳播且飛手第一時間了解橋體下方現場環境，有益于及時把控現場突發情況。
圖6 飛手現場手控操作
橋墩影像紋理采集：橋墩飛行時飛手位于大橋兩端處與橋面保持平行，對于長體橋墩進行環繞手動飛行。環繞手動飛行盡量在視距內完成，因為無人機飛行過程中避障為關閉狀態，環繞飛行時鏡頭始終面向橋墩進行單體等距環繞。因超視距飛行不利于把控橋墩之間的墩距，可能會造成安全事故，同時可以直觀把握環繞距離以達到最佳拍攝距離，保障橋墩各部位細節采集。
橋體兩端影像紋理采集：橋體兩端一側為隧道入口，另一側為開放式橋體。開放式橋體紋理采集數量多余隧道口紋理采集，因為開放式橋體地面外物更加豐富（如房屋,墻體,防滑坡面等）。大橋拱體與山體銜接處都需進行特定紋理采集，因銜接處地形地貌復雜，飛行時需格外謹慎，超視距復雜地貌作業應提前把握舵量，仔細觀察機身附近現場環境隨時應對特殊情況。隧道口為復雜多變現場，外部干擾因素量大，飛行時飛手位于隧道口附近凈空安全區域，隧道口作業時，高鐵高速通過隧道口時容易導致無人機穩量失速造成安全事故，無人機均遠離隧道口但同時要保證紋理不丟失。飛手要嚴格把控無人機外部矢量提前預判。
5 內業數據處理流程
本部分內容是已有華為云賬號的前提下：
圖7 華為云三維模型數據處理架構
5.1 數據整理上傳
5.1.1 數據整理：將三架不同型號飛機的數據整理分類，所有POS名稱與影像名稱一致且一一對應。
5.1.2 數據上傳：下載華為云OBS Browser+ ，創建桶登錄browser+界面后，點擊創建桶，創建對應區域的桶，上傳數據到OBS中。
圖8 華為云OBS Brower+登錄界面
5.2、創建云環境
5.2.1 創建軟件鏡像：通過華為云賬號申請瞰景Smart3D私有鏡像，共享鏡像后需要接受鏡像后方可使用。
圖9 華為云鏡像服務
5.2.2 創建云主機：登錄華為云控制臺：//console.huaweicloud.com，彈性云服務器 ECS，跳轉至彈性云服務器頁面以創建主機。存儲機選擇m6.4xlarge.8 空三機ir3.xlarge.4，建模機g5r.4xlarge.2。鏡像選擇之前準備的瞰景鏡像，系統盤選擇超高IO，增加兩塊數據盤，一塊用于存儲源數據，一塊用于存儲工程，大小至少是源數據盤的5倍，EIP 選擇按流量計費，其他都默認。
圖10 華為云創建云主機
5.2.3 設置數據盤：登錄云服務器，進入服務器管理器，在“初始化磁盤”對話框中顯示需要初始化的磁盤，本次選擇“GPT（GUID 分區表）”。
*注意MBR支持的磁盤最大容量為 2 TB，GPT 最大支持的磁盤容量為 18 TB，當前華為云數據盤支持的最大容量為 32 TB。
圖11
新建簡單卷，指定卷大小，系統默認卷大小為最大值，可以根據實際需求指定卷大小，此處保持系統默認配置。
圖12
格式化分區，系統默認的文件系統為 NTFS，并根據實際情況設置其他參數，此處保持系統默認設置，完成新建卷，需要等待片刻讓系統完成初始化操作，當卷狀態為“狀態良好”時，表示初始化磁盤成功。
圖13
初始化成功后，設置數據盤共享，當云硬盤掛載到云主機后，就是以盤符顯示如E盤/F盤。右鍵盤符-共享-高級共享-權限-所有權限打鉤-保存。通過IP其他云主機就能訪問到該共享盤。注意：數據盤和工程盤都需要設置共享。下載數據到數據盤中，遠程登錄云主機后，系統中自帶OBS Browser+客戶端，通過華為云賬號密碼登錄后，選擇對應文件夾數據下載到數據盤中。
5.3 空三建模數據處理
5.3.1 集群設置：云作業環境創建好后，打開”彈性云服務器”，可查看相應服務器公網及私網IP地址，復制相應服務器公網IP，在系統 windows 附件程序下，打開遠程桌面連接，輸入對應IP和密碼，即可遠程連接云主機，然后在服務器安裝相應應用軟件。
圖14
新建工程，工程路徑以及任務路徑均要選擇網絡路徑下的共享盤，網絡路徑使用IP地址的方式，也可以直接通過映射的方式訪問共享盤；加載影像和pos的時候，均要從網絡路徑添加（做完自由網空三導入控制點的時也要從網絡路徑導入，該項目無控制點無需添加）；提交空三任務，打開從機的引擎，在主機master工具下面，打開引擎管理器，引擎管理器中會將和主機在同一個局域網中的從機打開的引擎顯示出來，選中引擎，右擊修改任務路徑，修改到和master 一樣的任務路徑即可；集群的關鍵在于所有的路徑均要在網絡路徑下，從機只需要將引擎打開，然后將引擎的任務路徑改到和主機master的任務路徑一致，提交任務后從機就會運行主機提交的任務。
5.3.2 引擎設置：空三云主機：“超高 I/O 型ir3.xlarge.4”主要用于空三流程中的特征提取和特征匹配的計算；“內存優化型 m6.4xlarge.8”因內存為128GB所以推薦用于空三的平差處理。
圖15
圖16
由于選擇的空三云主機中不帶GPU，所以無法在Smart3D Master的三維界面下瀏覽空三結果。因此如果要在master中可視化分塊、刺點、三維瀏覽等步驟，就需要啟動一臺帶GPU的云主機。我們選擇一臺建模主機如“GPU加速型 g5r.4xlarge.2”。因為g5r的云主機的內存只有32GB所以，在引擎能力設置時需要關閉“圖像相似性計算”和“光束法平差”的能力。
圖17
5.4 空三建模數據處理
5.4.1 空三解算：創建工程：新建工程，影像加載，導入pos文件，提交空三，由于該項目采用的免像控模式，空三計算完成后，即可在三維視圖下查看空三運算成果。本次三架飛機拍攝的影像分辨率差距較大，從全域航拍的3cm到細節補拍的優于1cm，空三報告中顯示，補拍細節影像RMS普遍達到2mm左右（圖19）。原計劃采用分批處理再合并出模型，與瞰景廠家技術溝通后，廠家建議整體處理，結果利用一臺空三主機2個小時10分鐘左右就整體解算通過，省去分批處理后再合并的麻煩。
圖18
圖19 空三界面整體截圖
圖20 空三界面細節截圖
5.4.2 三維重建：確認空三無誤，進行三維重建工作，由于模型輸出需大量內存，需要對模型進行分塊處理，使其占用少量內存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小由電腦內存決定，本次采用的g5r的云主機的內存為32GB，為了保證每個分塊得以運行，分塊所耗內存應設置在16G以內。本次三維重建，在華為云端部署了g5r.4xlarge.2(16 核 | 32GB)型服務器30臺，耗時10個小時左右重建完成。
圖21 g5r.4xlarge.2(16 核 | 32GB)型服務器30臺數據處理界面
圖22 全域測區模型截圖
圖23 大橋主體模型截圖
圖24 大橋主體三角網截圖
圖25 大橋橋墩模型截圖
圖26 大橋側面模型細節截圖
圖27 大橋側面病害量測
6 項目總結與討論
6.1作業效率
無人機及掛載種類的豐富為完成復雜場景下的精細化建模需求提供了外業獲取手段，云端高性能GPU集群服務的完善為海量數據實時實地的處理提供了足夠的算力。以本次大橋項目為例，三種機型同時作業，外業有效作業時間5個小時左右，數據傳輸3個小時左右，空三耗時2小時左右，三維重建耗時10個小時左右，整個項目用時20個小時，三維重建不需要干預，全部在夜間完成，成果從開始作業的第二天下午就已經交到甲方手中，這樣的速度以往的作業手段是無法想象的。
6.2 成果應用
有了精細化的實景三維模型，管養部門可以利用裂縫提取軟件進行裂縫的自動提取以及其他缺陷的量化計算，輔以橋梁模型對裂縫寬度、長度、位置信息進行匯總，最終出具檢測報告。原本極難檢測的橋底，現在也可以通過模型確定橋底缺陷類別、大小及位置。相對于傳統的檢測方式，不僅從檢測成本、檢測效率上有著明顯的提升，同時保證了檢測人員的作業安全，對于交通的影響也得到了顯著的改善。
6.3 現有不足和未來探討
本次項目高效的完成是建立在前期充分的準備工作及現場人員較高的技術水平之上，而此類項目地處偏遠，想做到定期檢測人員及通勤成本太高。所以就需要一套成本更低，對設備和人員沒有太高要求的作業方案。
無人機全自動飛行系統可以很好的解決這個問題，要實現全自動飛行作業，無人機在作業地自動起降巡檢，必須得解決以下四個問題：1. 無人機的野外存放問題；2. 無人機的自動起降問題；3. 無人機的電池充能問題；4. 自動精細化航線設計問題。存放的問題有一個密閉空間即可，通過機械化裝置實現飛行平臺的升降和艙門開合；起降問題可以通過RTK定位技術，視覺輔助和超聲波定高等實現自動高精度的降落到戶外存放裝置中；通過機械臂等裝置可以實現自動化換電和充電；因為已有精細化模型，基于模型的精細化航線設計已經運用非常成熟。解決完外業數據獲取，內業數據處理就更容易解決了，本文利用的云處理的方式就能很好的解決這一問題。
以上是基于本項目對未來偏遠地區重要基礎設施巡檢的展望，討論了利用無人機、云計算和實景三維建模等技術實現自動化巡檢的可行性，目前筆者了解到的自動飛行系統產品化程度較低，現階段我們可以利用有人參與的半自動化方式作為過渡，相對于傳統巡檢模式也進步巨大。
掃一掃關注我微信
© 2016-2020 河南中圖空間信息技術有限公司 技術支持：木薪工作室 Designed By 太子召
聯系地址：鄭州市金水科教園區楊金路199號新科技產業園10號樓606室 | 營業執照 |