无人机巡检与计算机视觉在建筑结构检测中的应用及优化

引言：随着现代建筑规模与复杂程度的不断提高，传统人工检测模式难以满足日益增长的建筑结构安全评估需求。无人机以其灵活性、机动性等特点，成为获取建筑表面高清影像的有效手段。同时，计算机视觉技术近年来飞速发展，在复杂环境目标检测识别方面取得显著进展。将二者相结合，为建筑结构缺陷检测提供了全新解决思路。

一、无人机与计算机视觉技术的融合应用

（一）系统架构设计

无人机与计算机视觉技术融合的建筑 机巡检平台、图像实时传输模块、智能图像处理与分析模块以及数据存储与 像头和先进传感器，对建筑结构进行全面拍摄和实时监测。 路，将无人机采集的高清图像实时传输至地面站。智能图像处 分析，实现对建筑表面细微变化的自动识别和分类。数据存储 储和可视化展示，生成直观清晰的巡检报告。

（二）数据采集与传输

无人机携带高清摄像头和激光雷达、高光谱成像仪等传感器，对建筑表面进行不同角度、多方位的图像采集。无人机的机动性和高空视角使其能采集到人工难以触及的区域图像。无人机采集的原始图像通过无线网络传输模块实时发送至地面控制站，以 COFDM 数字视频信号传输技术为主，辅以 5G 等通信技术，最大程度保证数据传输的质量和实时性。数传模块还具备自动重发、错误校验等机制，提高复杂环境下的传输可靠性。此外，地面站设置大容量数据缓存，避免传输过程中的数据丢失。

（三）图像处理与分析

地面站接收到无人机传回的高清图像后，利用计算机视觉技术对其进行处理和分析。首先进行图像预处理，包括灰度化、去噪、对比度增强和图像分割等，提升图像质量，突出关键信息。然后提取图像特征，如裂缝的形状特征、脱落的纹理特征等，以几何特性和纹理信息刻画建筑表面的质量问题。最后采用支持向量机、卷积神经网络等机器学习算法，对提取的特征进行分类识别，自动检测出建筑表面的裂缝、脱落、渗漏等质量缺陷，并给出定位和定量分析结果。系统还能根据缺陷类型和严重程度，自动生成巡检报告，直观呈现检测结果。

（四）结果展示与存储

智能图像分析后的建筑质量检测结 观呈现。 系统自动将检测出的建筑表面裂缝、脱落等质量问题在三维建筑模型 型和严重程度，生成建筑质量“热力图”。同时系统提供交 互式查 、不同时间的质量检测结果对比，直观评估建筑质量的动态变化[1 数据库，采用分布式存储、冷热数据分离存储等技术，实现海量多源异构数 ，为后续的质量评估、趋势预测和维护决策提供数据支撑。

二、无人机与计算机视觉技术在建筑结构检测中的优化策略

（一）无人机平台的优化

无人机平台的性能直接影响建筑结构检测的效率和质量，优化无人机硬件系统和飞行控制系统是提升检测效果的关键。在无人机硬件选型上，优先选用轻量化、高续航的机体材料和动力系统，提高无人机的空中稳定性和飞行时长，扩大单次任务的覆盖范围。搭载高分辨率可见光相机、高精度激光雷达、红外热成像仪等多源传感器，全面提升无人机的数据采集能力[2]。引入机器视觉模块实现无人机的自主避障和精准悬停。飞控系统方面，基于多传感器融合的高精度定位导航方案取代单一的GPS 定位，提升无人机的运动精度。研发面向狭小空间、强磁干扰等复杂场景的鲁棒控制算法，增强无人机的环境适应性。设计多无人机协同架构，通过集群协同进一步提高检测覆盖率和时效性。此外，优化地面站与无人机间的通信链路，引入5G、激光通信等新型信道，保障数据高速、低时延回传。

（二）图像处理算法的改进

图像处理算法的性能决定了建筑结构缺陷的检出精度。在图像预处理环节，研究自适应的图像滤波、增强算法，针对性地抑制成像噪声、提升图像对比度，改善图像质量。针对无人机采集图像的视角多变、分辨率不一等特点，开发图像配准、超分辨率重建等算法，统一图像视角，提高空间分辨率。图像分割方面，结合语义分割网络和传统阈值分割，实现复杂背景下的精确区域划分。在特征提取方面，集成多尺度、多方向的纹理特征如 Gabor滤波、小波变换特征，构建覆盖形状、 纹 色等多维度的建筑缺陷特征库。识别分类阶段，对经典的支持向量机、随机森林等浅层学习模型进行针对性的改进，同时引入深度学习技术，利用迁移学习、少样本学习等策略，构建轻量化、精简化的建筑缺陷检测深度神经网络，在满足实时性需求的同时提升检测精度。此外，探索将先验知识引入深度网络设计，实现模型泛化能力、可解释性的进一步提高。

（三）系统集成与优化

将无人机、计算机视觉等多项技术进行系统集成，并在集成基础上开展系统优化，是实现建筑结构检测高效应用的必由之路。从软硬件协同设计出发，提出面向建筑检测的系统集成架构，各子系统间实现"无缝衔接"，避免接口不兼容导致的冗余和故障。无人机平台与地面站间，图像采集、处理、分析等模块间，建立统一的数据交换标准和实时数据总线，实现各单元的互联互通。在地面站监控平台上，开发一体化人机交互界面，集成飞行参数配置、路径规划、图像处理工具链、可视化分析等功能，实现对系统的集中管控。加强数据管理机制，研发支持多源、异构数据的高性能数据库和文件系统，为在线检测、离线分析等应用提供大数据支撑。优化系统的并行处理能力，在高性能计算平台上实现图像处理、缺陷识别等计算密集型任务的高效执行。同时面向复杂环境设计容错机制，增强系统的鲁棒性和可靠性。开展系统级优化，协同调配软硬件资源，在满足实时性约束的前提下，最小化能耗，提高系统效能。

（四）实验验证与性能评估

实验验证和科学评估是推动无人机、计算机视觉技术在建筑结构检测中成熟应用的关键一环。构建贴近实际的仿真测试环境，涵盖不同类型、不同材质的建筑结构模型，模拟大风、强光照射等外界干扰，全面评估系统对典型建筑缺陷的检测和识别能力。开展实地试验，选取具有代表性的建筑工程，开展为期数月的跟踪检测。比照人工检测结果，评价所提系统的检测精度、漏检率和误报率等指标。针对实验中暴露的问题，迭代优化软硬件系统。建立科学的性能评估指标体系，从定位精度、图像质量、特征判别力、识别精度、处理速度、能耗等多角度，刻画系统性能。开展国内外同类系统的对比测试，客观评估本系统的技术先进性。此外，有必要开展现场环境复杂度、飞行高度、数据量等参数对系统性能影响的定量分析，明确系统的适用场景和使用限制，为实际工程应用提供决策参考。

（五）应用推广与展望

基于实验验证的结果，积极推进无人 算机视觉技术 检测领域的工程应用和推广普及。针对建筑业用户，研发集检测方案设计、 案，简化无人机检测系统的实施流程，降低使用门槛。开展人才培 数据分析的多层次人才培养体系，为行业发展提供人才支撑。 定无人机航测、建筑结构缺陷分类、检测规程等相关标准， 测等传感器，结合计算机视觉、大数据等技术，有望实现建筑内部结构的无损检 市政设施检测中得到应用。

三、结语

无人机智能巡检系统经过不断的架构优化和算法改进，在实验与工程应用中展现出良好的建筑结构缺陷检测性能，有效提高了检测效率和准确性，减轻了人工作业强度，为保障建筑安全、延长建筑寿命提供了新手段。但同时应认识到，建筑结构检测对系统智能化水平提出了极高要求，仍面临小目标检出、细粒度识别等诸多技术挑战。未来需进一步加强基础理论研究，深化多传感协同感知、深度学习网络设计等关键技术，扩大样本数据规模，改进模型泛化能力。同时拓展在建筑能耗评估、设备精细化管理等领域的应用。

参考文献：

[1]马青川.无人机在建筑工程质量检测中的应用[J].中国厨卫，2024，23（04）：309-311.

[2] 冷佳旭， 莫梦竟成， 周应华， 等. 无人机视角下的目标检测研究进展[J]. 中国图象图形学报，2023，28（09）：2563-2586.