基于无人机影像的露天矿工程量监测分析方法
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2016年第1期
论文作者:许志华 吴立新 陈绍杰 王植
文章页码:84 - 88
关键词:无人机;露天矿;运动恢复结构(SfM);多目立体视觉(PMVS);工程量;
摘 要:提出了一种基于无人机影像序列的露天矿工程量(采剥量、堆放量等)计算方法.该方法利用旋翼无人机搭载低成本便携式数码摄像机获取露天矿山不同时间的视频帧或影像序列.基于运动恢复结构(Sf M)和多目立体视觉(PMVS)算法,自动生成矿山完整、致密的三维点云.研究设计了一种基于形态不变区的点云配准方法进行两期点云空间配准,并采用DTM三角网差值法计算矿山工程量.矿堆体积变化无人机监测实验结果表明,该方法重建点云模型的点间相对误差小于±1%,堆放体积变化监测精度接近92%,基本达到地面Li DAR扫描的堆放体积变化监测精度.
许志华1,吴立新2,3,陈绍杰4,王植2
1. 北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院2. 东北大学资源与土木工程学院3. 中国矿业大学环境与测绘学院4. 龙岩学院资源工程学院
摘 要:提出了一种基于无人机影像序列的露天矿工程量(采剥量、堆放量等)计算方法.该方法利用旋翼无人机搭载低成本便携式数码摄像机获取露天矿山不同时间的视频帧或影像序列.基于运动恢复结构(Sf M)和多目立体视觉(PMVS)算法,自动生成矿山完整、致密的三维点云.研究设计了一种基于形态不变区的点云配准方法进行两期点云空间配准,并采用DTM三角网差值法计算矿山工程量.矿堆体积变化无人机监测实验结果表明,该方法重建点云模型的点间相对误差小于±1%,堆放体积变化监测精度接近92%,基本达到地面Li DAR扫描的堆放体积变化监测精度.
关键词:无人机;露天矿;运动恢复结构(SfM);多目立体视觉(PMVS);工程量;