基于无人机与计算机视觉的中国古建筑木结构裂缝监测系统设计.pdf

《基于无人机与计算机视觉的中国古建筑木结构裂缝监测系统设计》 中国古建筑木结构以其独特的艺术价值和历史意义，成为了世界文化遗产的重要组成部分。然而，木结构中的裂缝是影响其安全性和稳定性的主要因素之一。裂缝的形成和发展往往与木材的性质、环境条件以及负载状况密切相关，如果不加以监测和控制，可能导致结构脆断，严重威胁古建筑的健康状况。为了解决这一问题，本文提出了一种基于无人机与计算机视觉技术的古建筑木结构裂缝监测系统。 该系统由三个主要部分构成：无人机系统、相机系统和图像处理系统。无人机系统中，设计了一款专门针对古建筑木结构监测的无人机，它能够进行精确的悬停拍摄，以获取高质量的结构表面图像。同时，对无人机的悬停摄影可行性进行了深入分析，确保在复杂环境下仍能稳定工作。 相机系统中，进行了相机畸变矫正和像素解析度标定，这是为了确保采集到的图像无失真且具有高精度。为了提高裂缝图像的拼接精度，文章采用了改进的SIFT（尺度不变特征变换）+ RANSAC（随机样本一致）方法。SIFT是一种强大的特征检测算法，可以有效识别出图像中的关键点，而RANSAC则用于去除异常点，提升匹配的稳定性。 图像处理系统的核心在于预处理和特征提取。选择适合古建筑木结构裂缝的预处理方式，如去噪、增强对比度等，有助于突出裂缝特征。接着，通过结合Hessian矩阵与自适应阈值分割算法，实现了对裂缝特征的有效提取。Hessian矩阵能捕捉图像的局部特性，自适应阈值分割则可以根据图像局部信息动态设定阈值，两者结合使得裂缝识别更为准确。 借助于对中国古建筑木结构亭子模型的实验验证，证明了这套裂缝监测系统的可行性。通过计算机视觉测量方法，可以准确识别出木构件和裂缝的尺寸，从而为古建筑的保护提供科学依据。 总结起来，这篇研究论文提出的监测系统利用无人机的灵活移动性和计算机视觉的高精度分析，实现了对古建筑木结构裂缝的实时、高效监测。这一创新性的解决方案对于保护我国丰富的古建筑遗产，预防因裂缝引发的安全隐患，提供了有力的技术支持。未来的研究可进一步探讨如何优化无人机的路径规划，提高图像处理的速度和精度，以及如何将此系统应用于更大规模的古建筑群监测。