华为云三维实景建模在特大桥检测中的应用

陈富强，刘志峰，高彦涛，王彦良，冯艳顺

（1.河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院，河南 郑州 450006； 2.河南华祥测绘科技有限公司，河南 郑州 450006）

据不完全统计，2007－2018年国内共有42座桥梁垮塌，其中近六成桥梁的建设时间在1994年之后，平均桥龄不足30 a。究其原因，绝大多数是由于桥梁病害没有及时发现并及时养护所导致的[1]。管养部门对桥梁进行定期检查，多采用传统检测手段，依靠肉眼或辅助工具（桥梁检测车、望远镜等）来检测桥梁主要构件是否出现裂缝、开裂破损、露筋锈蚀、支座脱空等病害[2]。对于斜拉桥、悬索桥、钢管混凝土拱桥等特殊结构桥梁或大跨高墩桥梁，其梁底板、塔柱、索缆、斜拉索、塔顶避雷针等在可及范围之外，常规检测手段和方法操作难度较大，存在部分检查盲区[3-5]。对于局部检查盲区，通常采用人工现场察看的方式进行检查，但也存在效率低、技术难度大、危险系数高等问题。因此，急需寻求一种更安全更高效的桥梁精确检测方法。本文通过华为云三维实景建模在特大桥检测中的成功应用，为相关项目的实施提供了一定的 借鉴。

1 贴近摄影测量

贴近摄影测量是由张祖勋院士提出的，被称为区别于垂直航空摄影测量和倾斜摄影测量的第三种摄影测量方式[6]。贴近摄影测量利用多旋翼无人机进行贴近飞行，近距离获取地面或物体表面的高清影像，并对摄影测量数据进行处理，从而获取被摄对象的精确坐标和精细形状结构，进而构建精细三维实景模型，实现了其他摄影测量方式无法达到的精度要求，具有“巡航导弹式”摄影、近距离摄影（可达5 m）、相机朝向物体表面摄影等特点。

2 华为云三维实景建模的技术实现

云桂铁路南盘江特大桥位于云南省红河州弥勒市与文山州丘北县交界处，横跨南盘江，全长852.43 m；主桥跨度达416 m，桥面凌空高出江面270 m，是当时全球跨度最大的客货共用铁路上承式混凝土拱桥。该特大桥是目前世界首座架设于艰险山区、工程极其艰巨的高标准干线铁路拱桥。经过多年的运营，目前该桥主要存在的问题为：

1）大桥桥面两侧导风板防护漆脱落，导风板螺栓部分锈蚀、无平垫片、无弹簧垫圈，桥墩漏筋3处，问题设备日常维护非常困难。

2）桥梁检查作业小车长时间经受风吹雨打，且作业环境空气湿度大，易造成小车锈蚀损坏，影响作业安全。

3）白天在该桥拱圈上部检查需步行3.5 h才可完成，用时太长；拱圈下部检查采用小车，仍存在江面风大、人员易坠落等安全风险。桥面系结构和附属设施只能通过夜间天窗，进入封闭区域，但受视线影响，夜间检查效果不佳。

4）既有检查手段和方式方法单一、效率低下，没有有效且高效的检查方式。

2.1 技术方法研究

特大桥存在的一系列病害急需利用特有的技术手段进行诊断和治疗。本文综合利用多平台、多类型无人机协同作业，克服了极端的飞行作业因素，获取了多分辨率多角度的倾斜和贴近数字影像；再利用华为云结合瞰景Smart3D三维实景建模软件在项目现场短时间内对多分辨率多角度数字影像进行融合解算；最终生成高精度的三维实景模型，从而辅助道路桥梁管理部门进行南盘江特大桥的维护检测工作，为特大桥的管理维护提供了有效的数据支撑。该方法在一定程度上改变了原有的日常维护手段，提高了日常检查工作效率，减少了巡检人员的作业风险。

2.1.1 外业摄影测量

全域摄影测量，对整个测区（特大桥日常检测所有相关区域）进行3 cm分辨率的倾斜摄影测量；桥梁主体摄影测量，对桥梁主体及其周边附属设施的详细情况进行分辨率优于1 cm的贴近摄影测量；细节补拍，对道路桥梁管理系统关注的重点内容进行细节拍摄，在无人机无法进入的区域，人工手持相机进行补拍。

2.1.2 内业数据处理

本文采用倾斜摄影测量和贴近摄影测量两种方法融合建模，因此整个项目包括从优于1 cm到3 cm各种分辨率的影像，需先对数据进行完整性检查，再进行分类整理。将分类整理好的数据上传至华为云OBS桶内，根据采集数据量在云端搭建对应需求的存储机、空三机和建模机，并申请Smart3D实景建模系统镜像服务。对分类数据分别进行空三计算，完成后对成果进行融合，再进行精细模型的生产。

2.2 技术难点分析

2.2.1 作业条件困难

项目实施时正值秋季，当地雨量充沛，航飞天气窗口较少。全域摄影测量部分高差较大，无人机需要变高飞行；特大桥横贯整个测区中间位置，需结合高精度DEM进行精准变高。桥梁主体摄影测量和细节补拍需贴近摄影，无人机操控手需要较好的操控位置；雨后的测区泥泞湿滑，寻找操控场地困难；特大桥位于两山之中，山间乱流严重，平均风力均在3级以上，对无人机飞行安全有很大影响。

2.2.2 无人机多样性

全域摄影测量、桥梁主体摄影测量、细节补拍分别采用飞马D2000+DOP3000、大疆精灵4RTK、TOPCON Falcon8三种无人机机型。它们各有特点，各司其职、扬长避短，实现了该项目多层次的摄影测量需求。

1）飞马D2000+DOP3000续航时间长，可搭载 五相机单架次续航50 min，具备精准变高的能力，非常适合大范围大高差的测区，内置的RTK和PPK也可在免像控的情况下实现高精度。

2）大疆精灵4RTK机动灵活、易于操控，搭载的三轴云台非常适合进行桥梁主体的贴近摄影测量。该机型投入成本较低，性能稳定，适合在高风险的扰流区域拍摄。

3）TOPCON Falcon8是一款超轻型八旋翼无人机，搭载索尼Alpha7型相机，V形机型设计确保其搭载的相机可实现垂直方向180e旋转，满足了无遮挡正对桥梁底部拍摄的需求。

2.3 无人机外业摄影测量

2.3.1 全域摄影测量

全域摄影测量的测区范围为从大桥隧道入口向开放桥体方向的带状测区，长度为2.6 km，宽度为大桥中线两侧各300 m，如图1所示。飞行平台为飞马D2000，五相机为DOP3000。摄影测量参数为：比例尺1∶500、地面分辨率3 cm、航向重叠度80%、旁向重叠度65%、相对航高191 m、测区平均海拔1 206 m、航向外扩216 m、旁向外扩4条航线、测区最高点海拔1 490 m、测区最低点海拔987 m、航线间距63 m、拍照间距24 m、测区面积1.6 km2、测区高差503 m。

图1 全域摄影测量范围图

由于测区高差较大，若利用主流半画幅五相机等高航线，最佳只能获取15 cm左右分辨率的影像，因此本文采用变高航线，依据现场地形仿地飞行，始终保持相对地面航高为191 m，地面分辨率为3 cm。由于飞马无人机管家内置了全球DEM模型，可直接利用其内置的30 m分辨率DEM生成变高航线，如图2所示。然而，内置的DEM无法识别横跨南盘江、凌空高出江面270 m的大桥，因此本文首先直接自动生成的变高航线，再利用无人机配备的毫米波雷达避障，使飞机飞行中遇到桥体阻挡后自动返航，调整航线后跳过桥体继续作业，在较短时间内获取了全域3 cm分辨率的原始影像。

图2 全域航线设计图

2.3.2 桥梁主体摄影测量与细节补拍

特大桥位于两山之间、乱流严重，平均风力均在 3级以上；桥体两侧、桥墩、桥体两端、拱面与山体衔接处均为较难获取精细纹理的区域，且贴近摄影测量时火车通过有安全隐患。飞行平台采用大疆精灵4 RTK和TOPCON Falcon8。桥梁主体摄影测量和细节补拍均采用手动超视距操作飞行。

采集桥体两侧影像纹理时，飞手位于大桥下方空场安全区域，可更加快速直观地了解无人机超视距和超远可视距，易于飞行把控；同时，有助于信号传播和第一时间了解桥体下方的现场环境。

采集桥墩影像纹理时，飞手位于大桥两端处与桥面保持平行，对长体桥墩进行环绕手动飞行。无人机飞行过程中避障为关闭状态，因此环绕手动飞行尽量在视距内完成。由于超视距飞行不利于把控桥墩之间的墩距，可能导致安全事故，因此环绕飞行时镜头始终面向桥墩进行单体等距环绕，以保障桥墩各部位的细节采集。

采集桥体两端影像纹理更为复杂，桥体一端为开放式桥体，另一端为隧道入口。由于开放式桥体地面外物更加丰富（墙体、防滑坡面等），因此其纹理采集数量多于隧道入口纹理采集数量。衔接处地形地貌复杂，飞行时需格外谨慎，超视距复杂地貌作业应提前把握舵量，并随时应对特殊情况。隧道入口外部干扰因素大，飞行时飞手位于隧道口附近净空安全区域。飞行作业时，高铁通行易导致无人机稳量失速，因此无人机应远离隧道入口但要保证纹理不丢失。飞手要严格把控无人机外部矢量提前预判[7-11]。

2.4 云计算三维建模

本文在已有华为云账号的前提下，进行云计算三维建模。

2.4.1 数据整理上传

本文对3架不同型号的无人机数据进行整理分类，所有POS名称与影像名称一致，且一一对应；下载华为云OBS Browser+，创建桶登录Browser+界面后，点击创建桶，创建对应区域的桶，上传数据到OBS中。

2.4.2 云环境创建

1）创建软件镜像。通过华为云账号申请瞰景Smart3D私有镜像，共享镜像后需要接受镜像方可使用。

2）创建云主机。登录华为云控制台（https://console. huaweicloud.com）弹性云服务器 ECS，跳转至弹性云服务器页面创建主机。本文选择的存储机为m6.4xlarge.8、空三机为ir3.xlarge.4、建模机为g5r.4xlarge.2。选择前准备的瞰景镜像，选择系统盘超高IO，增加两块数据盘，一块用于存储源数据，另一块用于存储工程，其大小至少是源数据盘的5倍，EIP选择按流量计费。

3）设置数据盘。登录云服务器，进入服务器管理器，在“初始化磁盘”对话框中显示需要初始化的磁盘，本次选择“GPT（GUID 分区表）”。新建简单卷，可根据实际需求指定卷大小，系统默认卷大小为最大值，此处保持系统默认配置。格式化分区，系统默认的文件系统为NTFS，并根据实际情况设置其他参数，此处保持系统默认设置，完成新建卷，需等待片刻让系统完成初始化操作，当卷状态为“状态良好”时，表示初始化磁盘成功。初始化成功后，设置数据盘共享，当云硬盘挂载到云主机后，就是以盘符显示，如E盘、F盘。依次点击右键盘符—共享—高级共享—权限—所有权限打钩—保存，通过IP其他云主机就能访问到该共享盘。需要注意的是，数据盘和工程盘均需设置共享。通过华为云账号密码远程登录云主机，系统中自带OBS Browser+客户端，选择对应文件夹数据下载到数据盘中。

2.4.3 三维实景建模

1）集群设置。创建好云作业环境后，打开“弹性云服务器”可查看相应服务器公网和私网的IP地址；复制相应服务器公网IP，在系统 Windows 附件程序下，打开远程桌面链接，输入对应的IP和密码，即可远程链接云主机；然后在服务器安装相应的应用软件。工程路径和任务路径均需选择网络路径下的共享盘，网络路径采用IP地址的方式，也可直接通过映射的方式访问共享盘；加载影像和POS数据时，均需从网络路径添加；提交空三任务，打开从机的引擎，在主机Master工具下打开引擎管理器，引擎管理器中会将与主机在同一个局域网中的从机打开的引擎显示出来，选中引擎，右击修改任务路径，修改到与Master一致的任务路径即可。集群的关键在于所有的路径均需在网络路径下，从机只需打开引擎，并将引擎的任务路径改为与主机Master的任务路径一致，提交任务后从机就会运行主机提交的任务。

2）引擎设置。空三云主机为超高 IO 型ir3.xlarge.4，主要用于空三流程中的特征提取和特征匹配计算。内存优化型 m6.4xlarge.8因其内存为128 GB，推荐用于空三的平差处理。由于选择的空三云主机中不带GPU，因此无法在Smart3D Master的三维界面下浏览空三结果。若要在Master中进行可视化分块、刺点、三维浏览等操作，则需启动一台带GPU的云主机，如GPU加速型 g5r.4xlarge.2。由于g5r.4xlarge.2的云主机内存只有32 GB，在引擎能力设置时需关闭“图像相似性计算”和“光束法平差”功能。

3）空三解算。由于该项目采用免像控模式，空三计算完成后，即可在三维视图下查看空三计算成果。本次3架无人机拍摄的影像分辨率差距较大，从全域航拍的3 cm到细节补拍的优于1 cm，空三报告中显示，补拍细节影像RMS普遍达到2 mm左右。利用瞰景技术进行整体处理，一台空三主机约用时2 h 10 min完成整体解算。

4）三维实景建模。由于模型输出需要大量内存，因此需对模型进行分块处理，减少其内存占用量。利用模型分块模式，分块大小由电脑内存决定，本次采用的g5r.4xlarge.2云主机内存为32 GB，为保证每个分块得以运行，分块所耗内存应设置在16 G以内。本次三维实景建模，在华为云端部署了30台g5r.4xlarge.2（16 核|32GB）型服务器，耗时约10 h完成重建[12-13]，如图3、4所示。

图3 全域测区模型图

图4 大桥主体模型图

3 案例成果分析

与传统方法相比，华为云三维实景建模在特大桥病害检测中的优势为：

1）病害检测作业效率高。无人机及其挂载种类的丰富多样为完成复杂场景下的精细建模提供了外业数据获取手段，云端高性能GPU集群服务的完善为海量数据实时实地处理提供了足够的算力。本次3种机型同时作业，外业有效作业时间约为5 h，数据传输约为3 h，空三解算耗时约为2 h，三维实景建模耗时约为10 h，整个项目用时约为20 h。三维实景建模无需人工干预，全部在夜间完成，成果2 d即可交付使用，大大提高了作业效率。

2）病害检测简单化。基于精细三维实景模型，管养部门可利用裂缝提取软件进行裂缝的自动提取以及其他缺陷的量化计算，辅以桥梁模型对裂缝宽度、长度、位置等信息进行汇总，快速出具检测报告。原本极难检测的桥底，现在通过三维实景模型使得桥底缺陷类别、大小和位置的确定变得相对简单。

4 结 语

本文将倾斜摄影测量、贴近摄影测量和云计算三维实景建模等技术手段应用于云桂铁路南盘江特大桥病害检测中，有助于管养部门低成本、及时、准确地找出特大桥的病害并提出科学的治理措施，确保了行车安全和长久健康运营。相对于传统的检测方式，该方法不仅在检测成本、检测效率上有显著提升，而且保证了检测人员的作业安全。项目采用有人参与的半自动化方式，相对于传统巡检模式是巨大的进步。该方法通过机械化装置实现飞行平台的升降和舱门的开合，解决了无人机的野外存放问题；通过RTK定位技术、视觉辅助和超声波定高等技术使无人机能自动精准降落到户外存放装置中，解决了无人机起降问题；通过机械臂等装置实现自动化换电和充电，解决了无人机的电池充电问题[14-17]。