申请/专利权人：山东亿昌装配式建筑科技有限公司

申请日：2024-04-15

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118038280B

主分类号：G06Q50/08

分类号：G06Q50/08;G06V20/10;G06V20/17;G06V10/26;G06V10/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及建筑施工航拍图像增强技术领域，具体涉及一种基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法。该方法根据建筑施工航拍图像中的灰度分布情况，获得每个预设窗口的灰尘影响程度，进而对图像进行区域划分，获得所有灰尘区域；根据灰尘区域内像素点点的梯度分布获得灰尘区域中每个像素点的显著程度，利用灰尘区域中的整体灰尘影响程度与每个像素点的显著程度获得灰尘区域中像素点的调整像素范围域权重，并进行双边滤波，获得图像增强结果；利用图像增强结果对建筑施工进度进行监测预警。本发明通过调整像素范围域权重，提高了双边滤波的鲁棒性，能够获得理想的建筑施工图像的图像增强结果，使建筑施工进度监测预警的准确性。

主权项：1.一种基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取建筑施工航拍图像；根据所述建筑施工航拍图像中每个预设窗口及其预设第一邻域范围内的邻域窗口内的灰度分布情况，获得所述建筑施工航拍图像中每个窗口的灰尘影响程度；依据所有窗口之间的距离与每个窗口的所述灰尘影响程度对所述建筑施工航拍图像中的窗口进行区域划分，获得所有灰尘区域；根据每个所述灰尘区域内所有窗口的所述灰尘影响程度获取每个所述灰尘区域的整体灰尘影响程度；根据每个所述灰尘区域内像素点的梯度分布特征，获得每个所述灰尘区域内每个像素点的显著程度；根据每个所述灰尘区域的整体灰尘影响程度与每个所述灰尘区域内每个像素点的所述显著程度，获得每个灰尘区域内每个像素点的调整像素范围域权重；利用所述调整像素范围域权重与空间域权重对所述建筑施工航拍图像进行双边滤波，获得图像增强结果；利用所述图像增强结果对建筑施工进度进行监测预警；所述灰尘影响程度的获取方法包括：将每个窗口内像素点的灰度方差的倒数作为每个窗口内的灰度平缓程度；根据每个窗口内像素点的灰度位置分布特征获得每个窗口内的灰度混乱程度；根据每个窗口与所有邻域窗口内的所述灰度混乱程度，获得每个窗口与所有邻域窗口之间的灰度混乱差异程度；根据所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度获得每个窗口的灰尘影响程度；所述灰度混乱程度的获取方法包括：对每个窗口进行阈值分割，获得每个窗口受到灰尘影响的连通域；计算获取连通域的周长与面积；将每个窗口内的连通域周长与连通域面积之间的比值作为每个窗口内的灰度混乱程度；所述灰度混乱差异程度获取方法包括：将每个窗口的连通域数量与所述灰度混乱程度之间的乘积作为窗口混乱程度，将每个窗口及其对应的所有邻域窗口的所述窗口混乱程度进行累加求和获得第一混乱程度；计算每个窗口与所有邻域窗口组成的整体中连通域的数量与所述灰度混乱程度之间的乘积作为第二混乱程度；将所述第一混乱程度与所述第二混乱程度之间的比值进行归一化，作为每个窗口与所有邻域窗口之间的灰度混乱差异程度；根据所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度获得每个窗口的灰尘影响程度，包括：将所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度的乘积归一化处理，获得每个窗口的灰尘影响程度；所述显著程度的获取方法包括：获取每个像素点预设第二邻域范围内的所有邻域像素点；根据每个像素点所有方向上的梯度幅值变化程度获得每个像素点的梯度变化程度；根据每个像素点的所有邻域像素点的所述梯度变化程度，及每个像素点与所有邻域像素点的梯度特征，获得每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度；根据每个像素点的所述梯度变化程度及每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度，获得每个像素点的显著程度；所述梯度变化程度的获取方法包括：将每个像素点在所有方向中每两个方向之间的梯度幅值差异最大值进行归一化处理，获得每个像素点的梯度变化程度；所述梯度关联程度的获取方法包括：将每个像素点的梯度方向与梯度方向上的梯度幅值之间的乘积作为每个像素点的梯度特征；将每个像素点的梯度特征与每个像素点的每个邻域像素点的梯度特征之间的比值进行归一化处理，并与每个邻域像素点的所述梯度变化程度相乘获得第一乘积，将每个邻域像素点的所述第一乘积累加求和，获得每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度；根据每个像素点的所述梯度变化程度及每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度，获得每个像素点的显著程度，包括：将每个像素点的所述梯度变化程度，和每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度的乘积进行归一化处理，作为每个像素点的显著程度；所述调整像素范围域权重的获取方法包括：将每个像素点的所述显著程度与每个像素点所在灰尘区域的整体灰尘影响程度之间的和进行归一化处理，获得每个像素点的所述调整像素范围域权重。

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