智能化测绘技术在工程测量中的应用探究

摘要：随着科技的飞速发展，智能化技术正逐步渗透到各个行业领域，工程测量也不例外。智能化测绘技术以其高精度、高效率以及强大的数据处理能力，在工程测量领域展现出了巨大的应用潜力。本文旨在探讨智能化测绘技术在工程测量中的应用，以期为工程测量领域的技术革新提供有益参考。

关键词：智能化测绘技术；工程测量；应用

引言

随着科技的不断进步，智能化测绘技术在工程测量领域的应用研究已经成为一个热门话题。这项技术通过集成先进的传感器、数据处理算法以及自动化控制技术，极大地提高了测量的精度和效率。在现代工程测量中，智能化测绘技术不仅能够提供更为精确的数据，还能够实现快速的数据处理和分析，从而为工程设计和施工提供强有力的支持。

1智能化测绘技术

智能化是现代社会发展的重要方向，经过数十年的努力，测绘行业已经逐步实现了数字化转型，数字化测绘技术的应用越来越广泛，数字化测绘产品生产与服务体系全面建立，加快了测绘地理信息事业的蓬勃发展。在数字经济向智能经济转型的时代背景下，数字化测绘向智能化测绘转型具有一定的迫切性，面对更高要求的测绘需求，数字化测绘技术在精准度、动态性、智能化等方面有所不足，但从数字化测绘到智能化测绘是一个复杂的过程，测绘技术升级面临巨大挑战，需要首先明确两者的差异，然后才能找准发力点。数字化测绘技术主要采用定量算法或解析模型，通过量化计算与处理，生产数字产品；智能化测绘技术充分模拟人类智慧，利用大数据、人工智能等技术手段，以算法为基础，以知识为引导，构建混合型智能计算范式，研究知识引导与数据学习双向驱动的智能化信息提取方法，有利于解决复杂的测绘问题。所以，要加快智能化测绘知识体系建设，加大智能化测绘技术应用研究，为智能时代测绘活动开展提供新思路、新方法、新工具。

2智能化测绘技术在工程测量中的应用

2.1智能测绘机器人

2.1.1测量需求与总体架构

根据工程建设需求，可以将工程测量分为规划设计阶段、工程施工阶段、运营管理阶段，每个阶段的测量任务不同，其中以规划设计阶段的地形图测量最为关键，决定了整个工程建设的成败，而施工阶段的工程测量需要将设计图纸上的建筑物准确落在施工现场，运营管理阶段的工程测量需要对工程建设质量及变形情况进行监测。智能化测绘机器人主要应用在规划设计阶段的工程测量，需要完成局部地形图测绘工作，关键在于图根控制测量和碎部点采集测量两个方面，该智能化测绘技术充分利用了智能机器人、人工智能、深度学习、计算机视觉、测量传感器等相关技术手段，有利于解决传统工程测量存在的不足之处，提高工程测量精度和效率。选择合适的机器人开发平台，应该具备良好的开放性，支持多种编程语言，能够满足多元化的程序开发需求。智能测绘机器人主要包括底盘主体和两轴机械云台，运动控制器是底盘主体最重要的部件，集成了运动状态控制算法、可视化管理系统、部件状态管理系统等多个程序，能够与外界环境实时交互，实现对机器人全向移动的精准控制，保证机器人具有优良的运动性能，可以适应各种不同复杂地形。智能中控是测绘机器人的大脑，固定在云台上方，智能电源管理系统能够根据实际情况控制电量输出。机器人需要集成多种测量传感器，用于支持具体的工程测量工作，比如，单目相机主要用于单目视觉测距、采集周围地物图像；六轴传感器能够实时获取机器人云台在俯仰轴和航向轴方向上的实际旋转角度；红外传感器可用于辅助测距任务等。

2.1.2智能图根控制测量

图根控制测量是工程建设场地地形图测绘的重要工作内容，需要测定图根点的高程、平面坐标等相关数据，作为其他测点测量的重要根据。以往的图根控制测量工作效率较低，精度不高，容易产生资源浪费，可以采用基于Apriltag图像识别技术的机器人智能图根控制测量方法，Apriltag是一种高精度的标签检测算法，能够用于计算机视觉导航和目标识别，可以在各种光照条件下准确检测和识别标签，提高了各种干扰条件下识别的可靠性。将传统图根控制点用机器人相机的旋转中心进行替代，编程控制机器人利用云台提供水平视线，相机可识别并解算中心坐标已知的Apriltag标签，从而得到两者间的几何中心坐标差值，计算出旋转中心与相机中心之间的固有距离，利用机器人相机中心的坐标传递作用，推算出相机旋转中心在世界坐标系中的三维坐标。在工程测量时，打开智能测绘机器人，输入相机内参数矩阵参数以及Apriltag标签相关参数，通过两轴机械云台自动整平，扫描周围环境中的Apriltag标签，如果有效识别到周围环境中的Apriltag标签，那么会进行相对位姿解算，获取机器人相机的旋转中心三维坐标，并自动存储数据，完成图根控制测量工作。

2.2智能无人机遥感测绘技术

无人机遥感测绘技术在现代工程测绘中占据着重要地位，体现出较好的精确度和灵活性，利用无人机平台，搭载各类传感器，进行地面空间信息数据采集、传递，经过数据处理后，生成各种数字地图、三维模型等数字测绘产品。在以往的遥感测绘图像信息提取过程中，需要经过预处理、几何校正、图像增强等多个环节，最终才能得到高质量的遥感图像，实现进一步的分析和应用。遥感图像处理是一个比较繁琐的工作，其是提高无人机遥感测绘技术智能化水平的关键所在，需要运用合适的人工智能算法，实现智能化测绘的效果。常见的用于遥感图像处理的人工智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、深度学习算法、BAS算法等。其中，遗传算法是基于自然选择和遗传学原理的优化算法，能够模拟生物进化中的各种机制，从而找到问题最优解，经常用于图像分割、图像识别、图像恢复等工作，体现出较强的全局搜索能力和抗干扰能力。粒子群优化算法是基于群体智能的一种优化算法，模拟动物群体行为，求得问题最优解，经常用于图像分类、图像匹配等图像处理工作，具有简单、快捷等优点，但容易陷入局部最优解，不利于复杂问题求解。深度学习算法在图像处理领域应用较多，构建深度神经网络模型，能够自动分类提取图像特征，经常用于图像生成、图像识别、目标检测等方面工作，通过大量的训练学习，能够提高分类和识别的准确率，但对于复杂模型而言，需要做好针对性设计，减少计算量，提高运行效率。

3结束语

综上所述，随着科技的飞速发展，智能化测绘技术在工程测量领域的应用日益广泛，不仅极大地提高了测量的精度和效率，还推动了工程测量行业的转型升级。通过对智能测绘机器人和智能无人机遥感测绘技术等先进手段的深入研究与应用，见证了智能化测绘技术所带来的巨大变革。智能化测绘技术以其高效、精准、自动化的特点，在工程测量的各个环节中发挥着不可替代的作用。从测量需求的精准把握到总体架构的科学设计，再到智能图根控制测量的精确实施，智能化测绘技术为工程测量提供了全方位的技术支持。而智能无人机遥感测绘技术更是以其独特的优势，在工程测量中大放异彩，不仅提高了测绘的覆盖范围，还降低了测绘成本，提升了测绘效率。

参考文献

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