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非量测数码相机近景摄影测量技术在工程中的应用

刘海源  
【摘要】:近景摄影测量技术广泛应用于工业、生物力学、化学、生物学、考古学、建筑学、汽车制造、航空航天和事故重现等领域。尽管近景摄影测量技术在桥梁和隧道工程中的应用没有其他领域那么常见,但调查结果表明,可以在工程中运用这项潜在技术。廉价而实用的普通数码相机、电子相片和测量软件系统等使近景摄影测量在工程应用中更加方便、可行。为了增强公众对这种非接触、无损测量技术在工程监测领域中应用情况的了解,文章简要回顾了近景摄影测量的研究应用历史和现状,描述了它在工程变形测量,几何测量,结构试验检测中的应用。摄影测量技术在工程中的运用始于二十世纪七十年代,测量装置包含相机、测量标记、标定网格和处理软件等。刚开始应用时使用量测相机(专门为摄影测量设计),漫反射标记(不反光材料),立体测量控制网格和模型分析工具,逐步转变为使用非量测相机,反光标记,高度收敛控制网格和电子计算机分析工具。考虑到量测相机价格昂贵,使用复杂,所以本文研究基于非量测数码相机的近景摄影测量技术。MATLAB神经网络具有很强的自适应性和自学习能力,可以用来处理那些难以用数学模型描述的系统。本文主要研究如何利用MATLAB神经网络来实现非量测数码相机的三维(二维)量测的基本理论和方法,并将这种方法应用于桥梁和隧道的变形监测之中。 本文基于数字近景摄影测量的二维直接线性变换原理和线性神经元的数学原理,研究了线性神经网络与数字近景摄影测量中二维直接线性变换的等价关系,建立了一个含2个线性神经元、6个输入参数,2个输出参数的神经网络,其网络的权重和偏移量参数包含了相机的内外方位参数,通过对控制点的网络训练,可以实现对二维直接线性变换的仿真计算。在数码相机线性神经网络自标定的基础上,考虑镜头的非线性畸变校正,并将该方法应用于实际桥墩的裂缝监测中。 本文运用神经网络进行网络模型选择和设计,建立了一个能够进行三维非线性变换计算的三层BP神经网络,实现了对隧道断面测点三维坐标的近景摄影测量,网络训练过程中考虑相机镜头畸变进行畸变校正,相比较传统的近景摄影测量技术,更加方便,适用性更强。


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