无人机建筑立面及玻璃幕墙检测方案

行业新闻 / 2025-01-03 08:00:00 无人机检测 建筑立面检测 玻璃幕墙检测 高空作业检测 智能巡检

无人机建筑立面及玻璃幕墙检测方案

1.1、巡检方案

针对传统人工巡检的难点和痛点，无人机巡检方案具有以下优势：

（1）无人机可以轻松抵达建筑的各个部位，结合数字孪生仿真、全覆盖式巡检，解决人工巡检的遗漏和盲区问题；

（2）高分辨率巡检影像，结合AI识别、人工复核的方式，对于病害点的识别更加准确和全面；

（3）民用无人机市场成熟，学习成本、使用成本和维护成本都很低，且操作简便、部署灵活、作业高效，单人单机即可完成巡检作业；

（4）人机巡检可以通过搭载高清摄像头、红外热像仪等多种传感器设备，对建筑物进行全方位、多角度的巡视和观测。

这些传感器可以检测建筑物外观、设备和结构的异常情况，提前预警潜在的问题，有助于及时进行维护；

（5）数字孪生技术结合巡检管理系统，对病害数据进行三维可视化的展示与分析，为科学、高效地管理和运维提供更加准确、更加全面的依据。

方案具体的流程

1，通过建立实景三维模型实现巡检对象的数字孪生；

2，依据实景三维模型规划巡检航线；

3，无人机按照巡检航线采集高分辨影像数据；

4，对影像数据进行定位定姿处理；

5，AI病害识别；

6，通过通途智慧巡检管理系统对病害点进行三维可视化的浏览、管理、统计、分析并形成巡检报告。


2.1、数字孪生

在第一次进行建筑检测时，通过建立实景三维模型实现建筑的数字孪生，还原建筑的真实情况，还原精度可达到厘米级。

三维实景模型主要用途有2个：

（1）三维实景模型可以做为病害数据三维可视化管理的数字底图，对于所有已识别的病害，

通过模型来进行展示和管理，让运维管理人员可以更加直观地研判建筑的真实情况；

（2）三维实景模型可以做为巡检航线规划的依据，实现无人机全自主飞行。

2.2、航线规划

无人机巡检不同于普通的无人机航测作业，根据相关的检测标准巡检时无人机需要贴近检测对象进行摄影，

为了保证无人机在复杂环境中的飞行安全，且为了确保影像对检测对象的完整覆盖，因此需要进行航线规划，

让无人机按照航线自动完成巡检作业。

2.3、数据采集

巡检影像数据采集工作由大疆MAVIC3T无人机完成，外场作业仅需一人、一车和一套采集设备即可完成，

并且算法优化后的航线设计搭配长焦距、热成像的专业级巡检相机，作业效率非常高。

2.4、数据处理

软件可以分架次或分批次导出巡检数据，从而实现海量巡检数据的有效化管理。同时，该软件还可以将地理位置信息写入照片中，

实现高精度的坐标矫正，并根据无人机和相机的姿态信息，解算出影像的视场域，为后续病害点的精准定位提供数据支撑。

2.5、AI识别

随着基于卷积神经网络深度学习的图像识别算法的进步，使用高分辨率巡检影像进行病害点

人工智能识别的技术应用也更加容易和成熟。具体的工作流程如下：

（1）：通过对采集图片数据进行标记并交付给卷积神经网络模型进行训练。训练后的神经网络模型可快速地

对图片进行裂缝识别检测，后期通过完善模型和采集更多训练数据来共同提高模型的识别率。

（2）：针对已经识别出缺陷的图片，进行增强、去噪、图像分割、边缘检测等一系列处理，得到建筑立面裂缝分割

效果图和裂缝像素级的测量结果。采用基于深度学习的优化分割算法，裂缝像素级重叠率高，

并且能够在细小裂纹、复杂背景、人为标识等干扰情况下给出正确的分割结果。

同时针对建筑立面的其余缺陷，如幕墙变形开裂、锈蚀、螺栓松动、脱空等情况也进行识别。

2.6、巡检管理

目前，大部分的检测作业最终形成的成果为检测报告，无论是从具体的病害，还是建筑的整体情况，

其呈现方式均不直观。并且，巡检流程缺乏有效的数字化管理，巡检成果的可重复利用率低，

巡检过程的监督检查困难，现有的部分巡检作业软件也存在集成化程度低、数据成果不通用的问题。

为此，通途智慧巡检管理系统，将巡检全流程进行数字化一站式管理，集成了人员管理、数据管理、病害识别、

病害定位、病害三维可视化管理、历史病害对比、数据统计分析、巡检报告定制化输出等功能。


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