无人机低空摄影在内河航道信息化的应用

    姜若松+王东英+糜长军+张波+万斌

    摘要：无人机低空摄影具有机动灵活、经济便捷的技术优势，它以高分辨率轻型数字遥感设备为机载传感器、以计算机视觉技术、导航定位技术为技术支撑，具有对地快速实时巡查、测量能力，可广泛海洋资源与环境监测、林业草场监测以及农业、水利、电力、交通、公安、军事等领域。

    关键词：无人机全景拼接内河航道信息化

    随着“十二五”期间我省内河航道信息化事业的高速发展，以船联网、水上ETC、感知航道、电子巡航为代表的新一代水运信息化系统陆续得到应用。在航道管理方面，由于缺乏信息化和可视化管理手段，基层工作的绩效难以考核，不能有机地结合信息系统来提升航道管理效率。

    无人机低空摄影在内河航道信息化的应用现状

    1、国内外航道信息化发展现状

    国外发达国家内河信息化建设较早：密西西比河在20世纪末已开始将智能运输系统、差分全球定位系统等先进的通信和导航技术应用到航道信息采集和分析中，为航道的规划、建设、养护及服务提供了支持和参考；莱茵河在1940年后开始逐步实现了信息技术标准的统一，于20世纪90年代末期实现了ENC在船舶雷达显示图像上加载、航段通信信号控制以及航道维护管理智能分析决策等内河航运综合信息服务。

    随着我国内河航道信息化工程建设的逐步推进，以长江黄金水道为代表的内河导航信息化水平不断提高，在电子航道图系统研发应用等领域甚至呈现赶超国外发达国家内河航道信息化水平的趋势。

    2、无人机低空摄影发展技术现状

    随着轻量MEMS惯性导航系统的出现，轻型的多旋翼无人飞行平台开始蓬勃发展，到2005年左右，稳定的多旋翼无人机开始出现。2013年，国内大疆创新科技有限公司研发的四旋翼飞行器产品，配备Gopro运动相机，小巧灵活，控制简单。随着大疆的成功，国内像零度智控、天途、哈博森等公司也相继推出多旋翼无人机。多旋翼无人机的成熟，基于该平台的应用，如航拍、电力巡检等市场快速打开。

    基于无人机平台的倾斜摄影技术越来越成熟，很多商业公司利用无人机平台进行对地面的三维重建，比较有名的公司有pix4d、acute3d、skyline等。他们通过倾斜摄影测量全自动建模工具及移动端产品，结合云计算与云服务技术，真正实现了从上游影像处理、中游二三维展示分析，到下游具体行业应用与信息发布共享的三维空间信息全产业链覆盖，为用户提供一体化、一站式产品与服务。

    无人机低空摄影在内河航道信息化应用的分析

    无人机低空摄影是以获取低空高分辨率遥感影像数据为应用目标，集成了无人驾驶飞行器、遥感及GPS-导航定位等高科技产品和技术，建立起来的一种高机动性、低成本和小型化，专用化的遥感系统。无人机低空摄影具有机动灵活、经济便捷的技术优势，它以高分辨率轻型数字遥感设备为机载传感器、以计算机视觉技术、导航定位技术为技术支撑，具有对地快速实时巡查、测量能力，可广泛海洋资源与环境监测、林业草场监测以及农业、水利、电力、交通、公安、军事等领域。

    1、无人机航测平台的优势

    无人机航测平台具有以下几个独特的优势，第一，作业方式灵活快捷；第二，平台构建、维护以及作业的成本极低；第三，因其飞行高度低，能够获取大比例尺高精度影像，在局部信息获取方面有着巨大的优势；第五，能够获取高重叠度的影像，增强了后续处理的可靠性和精度；由于上述的诸多优势，基于小型无人机平台搭建的三维环境重建系统已经成为世界各国争相研究的热点课题，现已逐步从研究开发阶段发展到实际应用阶段。

    2、航道全景图像拼接

    由于多旋翼无人机体积比较小，自稳定性和抗风能力差，在拍照的过程中不可避免地会出现倾斜、抖动，相机本身也存在镜头的几何畸变，所以首先要对无人机图像进行几何校正。图像的几何校正就是要校正成像过程中所造成的各种畸变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。图像预处理就是将变形的图像纠正并且统一到建立的坐标系中，以便测量地物的坐标信息。图像的配准是指对图像间的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最佳匹配，完成图像间的对齐。图像拼接的成功与否主要是看图像的配准。图像的融合是指在配准以后对图像进行缝合并平滑边界，让图像过渡自然。图像拼接技术路线如图1所示。

    3、航道场景三维重建平台

    多传感器融合的无人机定位及场景三维重建技术：无人机获取具有重叠覆盖区域的序列图像。无人机序列图像三维重建在技术实现上分为图像分析处理和三维解算两个方面。图像分析处理的目的是取得不同图像上的同名目标点的对应，包括关键帧图像选择、图像增强、特征点提取与匹配。三维解算以序列图像同名点匹配结果作为输入，解算场景的三维结构，包括图像间相对运动解算、平差优化等内容。具体的三维重建实现流程如图2所示：

    通过无人机携带的IMU、视觉传感器，基于贝叶斯滤波框架，实现无人机平台的定位和环境结构特征的三维重建，该方法可以提供系统定位精度，特别是在GPS失效的情况下，也能很好的弥补利用低价位IMU的误差漂移问题，同时构建的环境特征点图通过最优化的方法能够构建全景图像。原理如图3所示。

    无人机航空摄影在航道的应用前景

    随着计算机技术、空间技术和通讯技术的飞速发展，水深测量装备正在朝着系统功能更加集成化、系统外观更加小型化和轻便化方向发展，测量精度将进一步提高。以地理信息系统为基础，将航道及相关的岸边设施以多维（立体和动态）、多尺度、多分辨率的信息进行描述，通过计算机技术、水声纳测量、航空摄影技术和大规模存储技术将真实的港口和航道进行虚拟化、数字化和可视化，更加直观地反映测区的岸线、建筑、特种地物地貌等，形成一个基于地理信息系统的航道三维数字化可视、可测平台，使得管理者对于航道的规划、设计、建设、养护、管理整个生命周期进行有效管理，必是数字化航道的发展趋势。

    参考文献：

    [1]宋成果，郭涛，李学祥.我国内河航道信息化发展现状[J].水运工程，2014（12）.

    [2] Szeliski， R.， Computer Vision： Algorithms and Applications. 2010： Springer.

    [3] Richard Hartley and Andrew Zisserman， Multiple View Geometry in Computer Vision， Cambridge University Press， 2004

    [4] Noah Snavely， Steven M. Seitz， Richard Szeliski. Modeling the World from Internet Photo Collections. International Journal of Computer Vision， 2007

    [5] Maurice F. Fallon， Hordur Johannsson， Jonathan Brookshire， Seth Teller， John Leonard，“Sensor Fusion for Flexible Human-Portable Building-Scale Mapping”， IROS， Algarve， Portugal. October 2012

    （第一作者单位：宿迁市航道管理处，第三、四、五作者单位：江苏苏科畅联科技有限公司）