基于目标图像分析和语义推理的无人机城市结构损伤评估外文翻译资料

 2022-08-26 16:47:36

英语原文共 15 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

附录A 译文

基于目标图像分析和语义推理的无人机城市结构损伤评估

J. Fernandez Galarreta, N. Kerle和M. Gerke

地球信息科学与观测(ITC)学院，恩斯赫德，荷兰科学。讨论。日期:2014年9月2日修订日期:2015年2月24日接受日期:2015年4月29日发布日期:2015年6月1日

摘要

灾后结构损伤评估至关重要，但仍是一个挑战。许多研究探索了遥感数据的潜力，但垂直数据的局限性仍然存在。倾斜图像被认为是更有用的，尽管多角度图像也增加了一个新的复杂性维度。本文研究了基于多视角、重叠、极高分辨率的无人机倾斜图像的损伤评估方法。整个建筑的三维点云评估与faccedil;ades和屋顶的详细基于对象的图像分析(OBIA)相结合。该研究的重点不是自动损伤评估，而是创建一种方法，支持通常模棱两可的中级损伤级别分类，旨在产生全面的每个建筑的损伤评分。我们在三维点云中识别完全受损的结构，并为所有其他情况提供基于obia的损伤指标，供损伤分析人员使用作为辅助信息。结果表明，三维点云数据可用于识别主要损伤特征。此外，无人机衍生和obia处理的倾斜图像显示为屋顶上详细的损伤特征识别的一个合适的基础。最后，我们还论证了在建筑层次上聚合多视角损伤信息的可能性。

1介绍

结构损伤评估的挑战和重要性，特别是其在高效灾后反应中的关键作用，使这一学科成为遥感界的焦点(Rastiveis等人，2013年)。生成的信息主要用于搜救(SAR)团队，但对许多其他参与灾后活动的利益攸关方也很有价值，例如那些处理经济损失估计、恢复或重建(Barrington et al.， 2011)。对于快速的损害评估，遥感被认为是非常有用的，因为它可以覆盖很大的区域，而且以图像为基础的评估比通过地面部署有适当技能的测量员更快地实现。然而，到目前为止，它还没有达到地面调查的详细和准确性的水平，这是我们的研究旨在帮助达到的目标。基于图像的损伤评估的局限性只是部分与传感器的空间分辨率有关。最主要的问题是大多数运行传感器的垂直视角，这在很大程度上限制了建筑信息到屋顶。这种屋顶信息非常适合于识别极端损伤状态，即完全破坏的结构，或在较小程度上，未受损的建筑。然而，损伤是一种复杂的三维现象，在建筑上所表达的重要损伤指标，如裂缝或斜墙，在很大程度上被忽略，阻碍了对中间损伤状态的有效评估。斜彩色图像，显示屋顶，已经被Mitomi等人(2001)确定为一个潜在的解决方案，他试图使用斜电视镜头来绘制结构破坏。Gerke和Kerle (2011a)以及剑桥建筑研究有限公司(CAR)等对地震后太子港(海地)Pictometrycopy;获得的商业斜色数据进行了测试，发现这些数据比传统的垂直图像更有用。然而，由于数据的多角度性质，这些数据也带来了挑战，例如当多个成像时，如何创建单个损伤分数。解决这些问题的方法之一是使用现代斜向数据，这些斜向数据以多角度立体对的形式获取，从而生成3-D点云。这些超过标准激光雷达点云在细节方面,特别是在外墙,并提供一个丰富的几何环境,支持更微妙的损伤特征的识别,如斜墙,否则不可见,结合详细的立面和屋顶意象还没有被研究过。然而，在灾难情况下，商业倾斜图像通常很难获得，而且对于研究人员或灾难救援人员来说，使用有人驾驶的飞机(例如Pictometrycopy;)获取数据的控制往往受到限制。无人机(uav)似乎是一个替代方案，特别是因为它们能够以更高的空间分辨率获取数据，而且还因为它们提供了更灵活的数据获取，从而提高了可以得到的点云的质量。由于任务的复杂性，图像解译过程通常仍依赖于基于专家的视觉评估。大多数可操作的灾后损害制图，例如处理通过《空间与重大灾害》国际宪章获得的卫星数据，仍然基于目视判读(如Kerle, 2010年;Voigt等人，2011)。虽然倾斜的机载数据原则上应该允许更容易和更准确的损伤评估，由于其相对较高的空间分辨率和更完整的建筑物表示，数据的丰富本身实际上阻碍了更自动化的分析程序。然而,似乎有一种固有的限制损失评估的遥感图像,无论类型和质量:视觉分析Pictometrycopy;数据Port-auPrince的车也只完成了63%的准确率与地面相比评估(k .齐藤Corbane et al ., 2011年,个人交流,2010年7月)。然而，基于专家的复杂数据视觉评估也仅依赖于直接可见的光谱指标和相对粗糙的几何信息。将这些构成视觉评估基础的指标与来自3d点云的更微妙的几何特征相结合，可能会带来更好的性能。用于建筑物损伤评估的自动图像分析技术(BDA)可以大致分为基于像素域对象的方法。在许多领域，基于对象的技术已经显示出了优于基于像素的方法的优势(山崎和松冈，2007)。这一趋势与现代遥感图像的空间分辨率有关，其中目标元素是更容易被目标捕获的像素簇，而不是像素(Johnson和Xie, 2011)。此外,基于对象的图像分析(OBIA,文献中也称为面向对象的图像分析,OOA)添加一个认知维度,预计将有助于在一个详细的对象这项研究我们因此旨在最大化潜在的现代多角度斜从无人机上获取的图像,使用高分辨率图像数据和导出三维点云,导致建筑物的所有部分的详细表示。这种综合评估在复杂性和完整性方面接近地面损害评估，同时使用OBIA半自动提取一系列损害指标。这允许一个完整的表征图像，特别是利用OBIA的认知维度的损伤特征提取。在这项研究中，我们还没有针对每个建筑的损坏分数进行自动分类。相反，我们的假设是，严重的损伤可以直接从三维点云数据中确定，而要区分较低的损伤级别，结构工程专业知识仍然是必要的。因此，在一项更早的研究中，一篇科学硕士论文触发了这一更详细的研究(Fernandez Galarreta, 2014)，我们创建了一组实验，通过用obia提取的损伤特征注释来增强无人机图像。将损伤特征提供给地面损伤评估专家，以评估OBIA信息的附加价值，同时研究专家之间的评分变异性和不确定性。因此，在本研究的最后一部分，我们处理了数据集的多角度维度，考虑到从faccedil;ades和屋顶收集的所有信息，并通过模仿地面测量师的认知评估过程将其聚集在建筑层面。

2基于图像的损伤评估的现状

随着时间的推移，BDA的遥感发生了巨大的变化。它的起源可以追溯到1907年，乔治·劳伦斯(George Lawrence)和他的一组风筝上的49磅摄像机。如今，Skybox(2013)等公司可以从卫星上传送高清视频。然而，BDA的挑战部分源于图像类型和空间分辨率;视角、对损伤特征的理解、主观性等因素也对这类研究的复杂性起着重要作用。BDA对几乎所有平台和传感器的多重组合的实用性进行了评估。有许多成功研究的例子，其结果令人满意和有用，例如Li等(2010)使用VHR卫星图像，Ehrlich等(2009)处理VHR雷达图像，或Khoshelham等(2013)使用航空激光雷达数据集。关于用于损伤映射的平台和数据类型的更深入的综述，请参阅Kerle等人(2008)、Zhang和Kerle(2008)以及Dell Acqua和Gamba(2012)的综述。上述研究,不管他们的组合,不同的传感器/平台角度限制适用:通常近乎垂直的角度传感器有效地限制了屋顶损坏签名(Gerke和Kerle, 2011),导致高度依赖代理,如阴影的变化,或吹出碎片的证据(Kerle和霍夫曼,2013)。在现实中，结构损伤是一种表现在建筑各个部分的现象，特别是中间损伤水平往往在其faccedil;ades中显示损伤证据，而在垂直数据中缺乏损伤证据构成了完整BDA的几个限制。为了解决这一约束，我们从一个倾斜的角度获取了彩色图像，以便对建筑进行评价。Mitomi等人(2001)和Rasika等人(2006)是早期使用这种非常规图像的例子。然而，尽管Weindorf等人(1999)的研究试图克服低图像质量问题，挑战仍然存在。最近，更复杂和控制的图像采集系统，如Pictometry或微软或Hexagon提供的多头中格式相机系统，允许基于先进的摄影测量和机器学习原理的数据处理(Gerke和Kerle, 2011b)。然而,除了改进斜从驾驶平台,获得的图像提供的无人机提供额外的优势(野波et al ., 2010):完全控制飞行,VHR图像2厘米的决议,允许检测细裂缝,和很大程度上支持的生成的图像重叠非常详细的点云。然而，无人机仍在发展中，必须克服各种问题，如电池寿命短，因此有限的覆盖区域，不可预见的行为在变化的大气条件，通常有限的飞行员培训的用户，以及立法严格限制无人机在大多数国家的使用。如前所述，BDA的图像解译不是简单的，特别是在复杂的城市地区。手工方法构成了一个简单而直接的方法，尽管与自动方法相比有许多限制。相反，他们能够整体地解决损害，即在整体上，因为专家知识可以很好地匹配给定水平的模糊性和不确定性(Rastiveis等人，2013)。自动方法发展到目前为止难以处理中固有的不确定性损失评估,虽然方法如Rastiveis et al .(2013),他探讨了模糊决策方法,或通过李et al。(2010),研究城市损伤检测结合支持向量机和空间关系,一直在努力克服这个限制。由于上述原因，在自动方法中，OBIA技术通常优于基于像素的方法。最近的工作特别针对自动识别的最优分割设置,使用机器学习研究更好的识别合适的图像特征和阈值/参数化(例如Stumpand Kerle, 2011)增加的效用OBIA对于更复杂的自动化程序。除了基于对象的方法，OBIA最有趣的优点之一是它的认知维度。这已经被用于其他领域，如滑坡制图(Lu et al.， 2011)，但迄今为止还没有用于详细的BDA。这个认知维度的目的是支持损伤特征的提取，这种提取通常更多的是概念性的，而不是物理性的(Kerle和Hoffman, 2013)。由于损伤特征的复杂性和可变性，通常很难将其缩减为若干参数来描述为一种图像特征。BDA通常使用损害规模。1998年欧洲宏观地震震级(EMS-98;Gruuml;nthal, 1998)是将建筑物从D1(可忽略损害)到D5(完全倒塌)的损害等级。尽管EMS-98是基于图像的BDA中最常用的损伤尺度，但它最初是为地面测量而创建的，导致了一些缺点，如损伤特征描述模糊。此外，它是基于伤害特征，而这些特征并不会线性地叠加到每个建筑的伤害分数上。举例说明使用比例尺的挑战，在不久的将来可能需要一种新的方法。

3采用的方法和数据

本研究旨在基于倾斜、多视角、高度重叠和非常高分辨率的图像生成每个建筑的损伤分数。这些图像主要是用一架无人机获取的，部分是用一架固定在一根杆子上的照相机获取的(图像获取的详细情况见第3.1节)。从多视角图像中生成3-D点云，使专家能够从视觉上识别受影响最大的建筑:D4-D5 (section . 3.2)。随后，使用OBIA对faccedil;ade和仍然屹立的建筑物的屋顶图像进行分析，提取损坏特征第3.3节)。在费尔南德斯·加拉雷塔(Fernandez Galarreta, 2014)的另一项实验中，对三维点云未显示出大面积损伤或损伤特征未被视觉识别的建筑物的图像数据进行了专家评估。每幅带有OBIA损伤特征提取的覆盖信息的图像被分配到EMS-98评分和确定性测量。在第3.4节中详细描述了在建筑级别上汇总个人得分的过程，从而模拟地面上专家调查员的理解。图1提供了该方法的概述。

3.1数据使用

本研究的数据是通过一架Aibot X6 V.1无人机(图2a)和一架固定在7米杆子上的摄像机(图2b)收集的。收购活动包括:德国格罗瑙(Gronau)、荷兰恩斯赫德(Enschede)和意大利博洛尼亚(Bologna)附近的几个地方，2012年的一场地震造成了大量的结构破坏。本研究中使用的建筑图像属于不同的建筑，尽管有时我们使用它们作为一个概念建筑的一部分，这在现实世界中并不存在。UAV飞行预先计划使用现代UAV系统的路径点能力，并包括垂直和斜向图像采集。前者以条形方式定义，使用佳能600D与40毫米固定变焦Voigt lauml;nder镜头，实现80%的端圈和30%的侧圈。飞行在70米高度导致图像足迹约。40 times; 25米，标称像素分辨率为7毫米。斜向飞行采用圆形设置，即飞行半径为70米的圆，相机刻痕角为45◦。对于相机连接到杆子上，一个简单的佳能动力射击S100被用来模拟无人机飞行。使用三种不同的相机高度(3米、5米和7米)，摄像机在建筑周围大约15米的距离上移动到faccedil;ade，这导致了像素分辨率优于1厘米的图像。

3.2三维点云评估

这一步的目的是让专家能够在三维点云中直观地识别出与D4和D5相关的一些损伤特征:全面坍塌、顶板坍塌、碎石桩和倾斜faccedil;ades。这一步骤被认为是专家主观的，因为上述损伤特征的识别阈值的定义是错误的，因为它们的复杂性和表示的多样性。这也意味着更详细的评估仅限于那些在3d点云中没有明确D4-D5损伤特征的建筑。用于识别损伤特征的试验数据集包括由倾斜重叠图像生成的4个三维点云(图3)，如下所示。图像处理从计算相机参数开始，例如内在和方位信息，使用一种结构从运动的方法。Musialskial。(2013)给出了最先进的算法的全面概述，如在软件Autodesk 123D Catch中实现(Autodesk-123D, 2014)。稀疏重建场景的尺度和局部坐标系的位置一般是任意的;因此，在选择z轴指向上的地方定义了一个局部坐标系。在GPS可用的情况下(对于无人机，而不是极点图像)，尺度和坐标布局是通过GPS信息定义的。通过后续的密集图像匹配(Furukawa and Ponce, 2010)，对初始点云进行了大幅度的密集化。对于纹理良好的区域，每个图像像素可以实现一个3d点。点的精度主要取决于图像的构型。在我们的情况下，标准偏差被估计在像素分辨率的范围内。在构建三维点云之后，对于每个点，从相邻点计算一个局部切平面。特别地，这个平面法向量的z分量很有趣。它是由邻域点的协方差矩阵计算得到的最小特征向量。z分量的取值范围从0(垂直方向)到1(水平方向)，通过计算其反正弦将其转换为度数;它

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[406008]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章