一种非公路用旅游观光车辆的道路坡度快速检测方法与流程

1.本发明属于特种设备检验检测技术领域，具体是涉及一种非公路用旅游观光车辆的道路坡度快速检测方法。


背景技术：

2.非公路用旅游观光车辆(简称观光车)作为一种在工厂、旅游景区、游乐场运行的交通工具，本身为开放式，行驶道路条件和周边行驶环境远低于国家标准道路，在较大坡度道路上行驶时存在一定的碰撞、溜车、倾覆等危险。为了保障观光车的运行安全，减少事故发生率，原国家质量监督检验检疫总局在2017年发布的tsg n0001—2017《场(厂)内专用机动车辆安全技术监察规程》对观光车辆行驶路线坡度进行了规定：观光车最大行驶坡度不得大于10％(坡长小于20m的短坡除外)，观光列车最大行驶坡度不得大于4％(坡长小于20m的短坡除外)。根据此要求，无论是景区在进行观光车路线开发规划时还是特种设备检验机构进行检验时，都需要对观光车的行驶路线坡度进行测量。利用全站仪可实现路线坡度的精确测量，但单次测量的有效距离一般在20m左右，对于长距离的路线需频繁更换监测点位置逐段测量，任务量大，投入成本高。对于gps基站测量方法，也需要频繁搭建基站，同样存在投入成本高的问题。为了既保障旅游观光车辆的行驶安全，又满足“坡长小于20m的短坡除外”的豁免要求，在坡度测量时要处理好“局部细节坡度”与“整体平均坡度”的关系，这进一步增加了传统方法的测量成本。


技术实现要素：

3.本发明主要是解决上述现有技术所存在的技术问题，提供一种非公路用旅游观光车辆的道路坡度快速检测方法。
4.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种非公路用旅游观光车辆的道路坡度快速检测方法，包括如下步骤：
5.步骤1，采用基于无人机平台的倾斜摄影技术拍摄观光车路线的地面图像；
6.步骤2，将拍摄的观光车路线地面图像进行三维建模；
7.步骤3，在三维模型上，沿着观光车路线的前进方向提取地面点的三维空间坐标集；
8.步骤4，根据三维空间坐标数据计算相邻两点的距离和高程差，生成观光车“坡度-坡长”曲线；
9.步骤5，将“坡度-坡长”曲线进行插值拟合，拓展地面点的数量，增大坡度细节数据；
10.步骤6，将插值拟合曲线进行平滑滤波；
11.步骤7，将平滑滤波后的插值拟合曲线进行滑动平均，确认观光车路线坡度与规范标准的符合情况。
12.作为优选，步骤1具体包括如下步骤：
13.步骤s1，根据观光车路线的沿线环境信息，规划无人机飞行路线；
14.步骤s2，设置无人机飞行参数和拍照参数，使无人机进行倾斜摄影；
15.步骤s3，设置必要的地面控制点和标准尺寸模型。
16.作为优选，步骤2具体包括如下步骤：
17.步骤s1，将拍摄的地面图像进行空中三角测量计算，可利用制作的标志物或特征比较明显的自然标志物作为控制点；
18.步骤s2，将空中三角测量计算后的地面图像进行三维模型重建。
19.作为优选，在步骤5中，插值拟合采用“分段三次hermite插值”法。
20.作为优选，在步骤6中，插值拟合曲线采用滑动中值滤波。
21.作为优选，步骤7具体包括如下步骤：
22.步骤s1，在平滑滤波后的“坡度-坡长”曲线上标记出超过坡度阈值grad
th
的路段s；
23.步骤s2，对路段s进行坡度确认；若路段s的坡度grad小于坡度阈值grad
th
，则该路段s满足要求，检测结束，否则继续测量超出坡度阈值grad
th
的坡长；
24.步骤s3，在平滑滤波后的“坡度-坡长”曲线上，按如下公式计算坡度grad的滑动平均值gradm，滑动窗口宽度w对应坡长阈值l
th
，绘制ln-gradm曲线；
[0025][0026]
步骤s4，若滑动平均值gradm均小于坡度阈值grad
th
，则该观光车路线满足要求；如果在坡长lm处的滑动平均值gradm超过坡度阈值grad
th
，则表示路段[l
m-l
th
，lm]处的坡度可能超出要求，进入步骤s5；
[0027]
步骤s5，对路线超标路段进行现场确认。
[0028]
作为优选，在步骤s2中，路段s坡度的确认方法为：在路段s的三维模型图上选取相互间隔较远的p1、p2、p3三个点，p1的高程h1与p2的高程h2相等，p1和p2之间的距离为l
12
，p3的高程低于p1和p2，p3的高程为h3，p1、p2和p3围成的三角形面积为s
123
，计算得p3到p1和p2连线的垂直距离l＝2s
123
/l
12
，则路段s的坡度grad为：
[0029][0030]
作为优选，在步骤s2中，路段s通过全站仪或坡度仪进行坡度确认。
[0031]
本发明具有的有益效果：本发明利用无人机的倾斜摄影技术拍摄观光车行驶路线的地面图像，并将地面图像进行三维建模，在三维模型上提取坐标来生成观光车坡度-坡长曲线，通过对坡度-坡长曲线优化处理，即可快速检测出观光车行驶路线坡度。
附图说明
[0032]
图1是本发明坡道三维模型图；
[0033]
图2是本发明坡道三维模型采样点图；
[0034]
图3是本发明坡度-坡长曲线图；
[0035]
图4是本发明插值拟合曲线图；
[0036]
图5是本发明经滑动中值滤波后的插值拟合曲线图；
[0037]
图6是本发明在三维模型上坡道上部选取测量点图；
[0038]
图7是本发明经滑动平均处理后的坡度曲线图；
[0039]
图8是本发明在三维模型上局部三维测量图。
具体实施方式
[0040]
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0041]
一种非公路用旅游观光车辆的道路坡度快速检测方法，包括如下步骤：
[0042]
步骤1，采用基于无人机平台的倾斜摄影技术拍摄观光车路线的地面图像；
[0043]
步骤2，将拍摄的观光车路线地面图像进行三维建模；
[0044]
步骤3，在三维模型上，沿着观光车路线的前进方向提取地面点的三维空间坐标集；
[0045]
步骤4，根据三维空间坐标数据计算相邻两点的距离和高程差，生成观光车“坡度-坡长”曲线；
[0046]
步骤5，将“坡度-坡长”曲线进行插值拟合，拓展地面点的数量，增大坡度细节数据；作为优选，插值拟合采用“分段三次hermite插值”法；
[0047]
步骤6，将插值拟合曲线进行平滑滤波，以减少由于观光车路线局部微区不平整和无人机抖动引起坡度异常；作为优选，插值拟合曲线采用滑动中值滤波；
[0048]
步骤7，坡度阈值为grad
th
，坡度超出grad
th
的路段坡长阈值为l
th
，对平滑滤波后的插值拟合曲线进行滑动平均，确认观光车路线坡度与规范标准的符合情况。
[0049]
其中，步骤1具体包括如下步骤：
[0050]
步骤s1，根据观光车路线的沿线环境信息，规划无人机飞行路线；
[0051]
步骤s2，设置无人机飞行参数和拍照参数，使无人机进行倾斜摄影；
[0052]
步骤s3，设置必要的地面控制点和标准尺寸模型。
[0053]
其中，步骤2具体包括如下步骤：
[0054]
步骤s1，将拍摄的地面图像进行空中三角测量计算，可利用制作的标志物或特征比较明显的自然标志物作为控制点；
[0055]
步骤s2，将空中三角测量计算后的地面图像进行三维模型重建。
[0056]
其中，步骤7具体包括如下步骤：
[0057]
步骤s1，在平滑滤波后的“坡度-坡长”曲线上标记出超过坡度阈值grad
th
的路段s；
[0058]
步骤s2，对路段s进行坡度确认；若路段s的坡度grad小于坡度阈值grad
th
，则该路段s满足要求，检测结束，否则继续测量超出坡度阈值grad
th
的坡长；
[0059]
步骤s3，在平滑滤波后的“坡度-坡长”曲线上，按如下公式计算坡度grad的滑动平均值gradm，滑动窗口宽度w对应坡长阈值l
th
，绘制ln-gradm曲线；
[0060][0061]
步骤s4，若滑动平均值gradm均小于坡度阈值grad
th
，则该观光车路线满足要求；如果在坡长lm处的滑动平均值gradm超过坡度阈值grad
th
，则表示路段[l
m-l
th
，lm]处的坡度可能超出要求，进入步骤s5；
[0062]
步骤s5，对路线超标路段进行现场确认。
[0063]
在步骤s2中，路段s可通过全站仪、坡度仪等仪器进行坡度确认，也可采用如下方法进行坡度确认：路段s坡度的确认方法为：在路段s的三维模型图上选取相互间隔较远的p1、p2、p3三个点，p1的高程h1与p2的高程h2相等，p1和p2之间的距离为l
12
，p3的高程低于p1和p2，p3的高程为h3，p1、p2和p3围成的三角形面积为s
123
，计算得p3到p1和p2连线的垂直距离l＝2s
123
/l
12
，则路段s的坡度grad为：
[0064][0065]
在步骤s5中，路线超标路段可通过全站仪进行测量确认，也可采用步骤s2中的坡度确认方法进行测量确认。
[0066]
实施例：试验场地选在一处观光车考试基地，坡道由上坡段、水平段和下坡段组成，标称坡度为10％。采用大疆精灵phantom 4rtk无人机进行倾斜摄影，无人机飞行高度设定为25米，影像平均对地分辨率为6.70mm/pixel，镜头倾斜角为45
°
，飞行速度5m/s，横向重叠80％。无人机按预定参数执行完拍摄任务，一共获得216张影像，经空中三角测量计算可用来三维重建的影像为196张。表1为经空中三角计算处理照片的位置不确定度统计结果，在x、y和z方向的平均位置不确定度均不超过3mm。
[0067]
表1
[0068]
位置不确定度统计x方向(m)y方向(m)z方向(m)最小值0.000410.000480.00051平均值0.002820.002150.00204最大值0.079530.070550.07103
[0069]
坡道三维模型如图1所示，沿着图中箭头所示的路径提取坡道上物理点的三维坐标，并绘制成空间曲线图，如图2所示。
[0070]
在观光车行驶路径上，相邻两物理点pm、pn的坐标为(xm，ym，zm)和(xn，yn，zn)，其高程差等于z方向坐标之差z
n-zm，其路径长度近似等于两点的空间距离l
mn
，路径pmpn段的坡度为(z
n-zm)/l
mn
，依次求得各相邻两点间路径的坡度，如图3所示。
[0071]
在计算观光车行驶路径时，采用“插值拟合+滑动中值滤波”相配合对图3所示的坡度数据点进行处理：
[0072]
(1)采用“分段三次hermite插值”法来拓展路径上坡度计算点的数量，在坡长方向的插值间隔为0.1m，插值拟合后的曲线如图4所示；
[0073]
(2)采用“滑动中值滤波”法对坡度曲线进行平滑滤波，滑动窗口宽度为7(相当于0.7m坡长)，减少由于观光车路线微区不平整和无人机抖动引起坡度异常，如图5所示。
[0074]
对6m-12m坡段的坡度进行二次确认，采用三种测量方法进行对比：
[0075]
(1)倾斜摄影三维模型测量：如图6所示，在三维模型上坡道的上部选取p1、p2两个点，p1和p2之间的距离为l
12
，p1的高程h1与p2的高程h2相等，高程差h
12
＝0，然后在坡道底部选取p3一个点，p1、p2和p3围成的三角形面积为s
123
，由此可得p3到p1和p2连线的垂直距离lh、及坡度i；
[0076]
(2)坡度仪单点测量：在一段人工坡道上选取a、b、c三点，利用坡度仪测量a、b、c三点的坡度；
[0077]
(3)全站仪连续测量：在一段人工坡道上选取a、b、c、d四点，在不搬动仪器的情况下，利用全站仪直接测量a-b、a-c、a-d的坡度。
[0078]
表2为全站仪、坡度仪和无人机倾斜摄影测量结果的对比，从中可以看出无人机倾斜摄影测量结果与全站仪测量结果比较接近，而坡度仪测量的误差较大，数据比较分散。
[0079]
表2
[0080]
测量方法测量值1测量值2测量值3平均值标准值全站仪9.48％9.36％9.40％9.41％0.04％坡度仪9.98％11.58％10.50％10.69％0.67％无人机倾斜摄影9.19％9.33％9.13％9.22％％0.08％
[0081]
在图5中，观光车的行驶路线约为35米，假设超标坡度的最长坡长为2m(实际为20m)，对坡度曲线进行滑动平均处理，滑动平均窗口宽度为20(2m/0.1m)，对应2m的坡长，结果如图7所示，可看出8m-10m和28m-30m两位置存在坡长超过2m且坡度超过10％的坡段。
[0082]
对图7中的第一处超标坡段进行确认，在8m-10m坡段的三维模型上进行局部三维测量，如图8所示，可得坡度为10.42％。
[0083]
综上所述，本发明利用无人机的倾斜摄影技术拍摄观光车行驶路线的地面图像，并将地面图像进行三维建模，在三维模型上提取坐标来生成观光车坡度-坡长曲线，通过对坡度-坡长曲线优化处理，即可快速检测出观光车行驶路线坡度。
[0084]
最后，应当指出，以上实施例仅是本发明较有代表性的例子。显然，本发明不限于上述实施例，还可以有许多变形。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均应认为属于本发明的保护范围。