嚴(yán)良平，蘆建剛，崔博濤，黃 琪，董瑞靖，鄧良超

(新疆阜康抽水蓄能有限公司，新疆 昌吉州 831500)

0 引言

征地紅線是將某個(gè)待使用地塊邊緣坐標(biāo)點(diǎn)相連形成的標(biāo)識(shí)線，紅線區(qū)域內(nèi)的土地即擁有使用權(quán)。水電站建設(shè)對(duì)地形和地質(zhì)條件要求較高[1]，需較窄的山口和較高落差地形，在開口修建水壩攔截水流，當(dāng)水流積累到一定程度后，開啟泄洪閘，較高的地形落差使水流速度和重力均增加，產(chǎn)生大量水能[2-3]，經(jīng)過相關(guān)設(shè)備將水能轉(zhuǎn)換為電能。但在水電站建設(shè)過程中，需使用征地紅線標(biāo)記其建設(shè)面積，但受地形復(fù)雜因素影響，在建設(shè)水電站時(shí)為了保障工程施工期不侵犯征地紅線，保證工程建設(shè)的用地合規(guī)合法性，施工期應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注施工臨時(shí)道路、道路和庫岸高邊坡開挖等工程施工是否在生態(tài)保護(hù)紅線區(qū)內(nèi)，因此征地紅線管控在施工建設(shè)過程中尤為必要。目前黎斌等人和唐堯等人均提出紅線管控方法，前者利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型獲取紅空間分布特征[4]，實(shí)現(xiàn)征地紅線管控，但該方法受貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型收斂性影響，其輸出結(jié)果不夠精準(zhǔn)，不適用復(fù)雜地形紅線管控。后者則通過跟蹤監(jiān)測(cè)方式獲取征地紅線范圍[5]，但該方法使用人工巡査模式，使其效率低、巡檢頻次少，不利于對(duì)紅線進(jìn)行管控，容易出現(xiàn)施工超出征地紅線的情況發(fā)生，使工程建設(shè)面臨違法風(fēng)險(xiǎn)。為提升水電站紅線巡檢管理水平，本科技項(xiàng)目本著自動(dòng)化、智能化的思想[6]，將無人機(jī)引入到電站征地紅線分析過程中，設(shè)計(jì)基于無人機(jī)巡查的電站征地紅線智能分析系統(tǒng)，有望為水電站工程紅線巡查和管理提供一套先進(jìn)的技術(shù)手段，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和科技進(jìn)步，研究成果可以推廣到其他水電站工程，具有顯著工程價(jià)值和應(yīng)用前景。

1 基于無人機(jī)巡查的電站征地紅線智能分析系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與集成

電站征地紅線智能分析系統(tǒng)核心技術(shù)為利用無人機(jī)搭載攝像機(jī)方式采集水電站建設(shè)時(shí)征地紅線圖像，通過5G無線技術(shù)傳輸水電站征地紅線信息。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。電站征地紅線智能分析系統(tǒng)由信息采集模塊、地面控制模塊、智能分析與展示模塊組成。其中信息采集模塊利用無人機(jī)平臺(tái)搭載攝像機(jī)方式拍攝水電站征地紅線圖像，利用無線數(shù)傳模塊和無線圖傳模塊向地面控制模塊和智能分析與展示模塊發(fā)送其飛行狀態(tài)信息和采集到的水電站征地紅線圖像信息。地面控制模塊由無人機(jī)測(cè)控子模塊、衛(wèi)星通訊主站、運(yùn)營商基站和通信衛(wèi)星組成，其利用無人機(jī)測(cè)控模塊控制無人機(jī)飛行路徑及姿態(tài)，地面站與無人機(jī)之間通過5G信號(hào)連接。智能分析與展示模塊利用圖像預(yù)處理子模塊計(jì)算征地紅線坐標(biāo)點(diǎn)位置后，依據(jù)征地紅線坐標(biāo)點(diǎn)位置構(gòu)建征地紅線三維模型，利用該模型獲取征地紅線特征點(diǎn)信息。智能分析子模塊則對(duì)征地紅線特征點(diǎn)與實(shí)際征地紅線特征點(diǎn)進(jìn)行匹配處理后得到該征地紅線智能分析結(jié)果，將其發(fā)送至PC終端和移動(dòng)終端呈現(xiàn)給用戶。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

1.2 信息采集模塊設(shè)計(jì)

水電站征地紅線信息采集是實(shí)現(xiàn)其智能分析的基礎(chǔ)，信息采集模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。電站征地紅線智能分析系統(tǒng)的信息采集模塊由無人機(jī)測(cè)控子模塊控制，其主要分為控制無人機(jī)搭載攝像機(jī)執(zhí)行拍攝任務(wù)以及信息存儲(chǔ)，其中GPS信息接收單元和MIMU慣性單元負(fù)責(zé)接收無人機(jī)搭載的攝像機(jī)所拍攝的水電站征地紅線圖像和記錄無人機(jī)飛行信息，經(jīng)過數(shù)據(jù)整合與存儲(chǔ)后，對(duì)無人機(jī)執(zhí)行當(dāng)前征地紅線圖像采集任務(wù)進(jìn)行分析與顯示。

圖2 信息采集模塊結(jié)構(gòu)示意圖

1.3 驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程度是保障其正常運(yùn)行的關(guān)鍵，驅(qū)動(dòng)程序強(qiáng)健性較好，則系統(tǒng)的靈敏度以及穩(wěn)定性均越高[7]。電站征地紅線智能分析系統(tǒng)使用微軟公司的設(shè)備驅(qū)動(dòng)開發(fā)包(Device Driver Kit，DDK)內(nèi)的分層驅(qū)動(dòng)程序模型實(shí)現(xiàn)，該模型具備驅(qū)動(dòng)周期短、代碼數(shù)量少等特點(diǎn)[8]。分層驅(qū)動(dòng)程序模型具備多個(gè)層次結(jié)構(gòu)，如圖3所示。分層驅(qū)動(dòng)程序模型由上層過濾驅(qū)動(dòng)、功能驅(qū)動(dòng)等層次構(gòu)成。其中總線驅(qū)動(dòng)程序負(fù)責(zé)創(chuàng)建功能設(shè)備對(duì)象并將其置于設(shè)備堆棧內(nèi)，負(fù)責(zé)處理設(shè)備驅(qū)動(dòng)指令，當(dāng)用戶發(fā)送設(shè)備操作指令時(shí)，該指令通過I/O請(qǐng)求派遣包經(jīng)過上層過濾驅(qū)動(dòng)程序、功能驅(qū)動(dòng)程序、下層驅(qū)動(dòng)程序到達(dá)總線驅(qū)動(dòng)程序內(nèi)，完成整個(gè)系統(tǒng)指令的驅(qū)動(dòng)。

圖3 分層驅(qū)動(dòng)程序模型層次結(jié)構(gòu)

1.4 無人機(jī)選型

無人機(jī)在巡查過程中，受天氣環(huán)境影響，其前進(jìn)角度與所設(shè)飛行路線容易出現(xiàn)偏離[9]，為使無人機(jī)飛行路線與水電站征地紅線偏離度較小，對(duì)無人機(jī)性能需求較高，因此無人機(jī)選型尤為重要。在眾多型號(hào)無人機(jī)中，固定翼無人機(jī)具備較好的耐久性和抗風(fēng)性，且受飛行環(huán)境影響較小[10]。因此選擇固定翼無人機(jī)搭載攝像機(jī)進(jìn)行水電站征地紅線圖像采集。固定翼無人機(jī)參數(shù)如下：續(xù)航時(shí)間3～4小時(shí)；抗風(fēng)力大于6級(jí)；有效荷載8 kg；滑跑起降，盤旋懸停；巡航速度為140 km/h。

1.5 數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)

電站征地紅線智能分析系統(tǒng)內(nèi)的無人機(jī)測(cè)控模塊具備無人機(jī)飛行監(jiān)控、協(xié)議轉(zhuǎn)換等功能軟件，負(fù)責(zé)接收無人機(jī)反饋信息。無人機(jī)在巡檢過程中，無人機(jī)遙測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過微波數(shù)據(jù)鏈發(fā)送至無人機(jī)測(cè)控模塊內(nèi)，經(jīng)過協(xié)議軟件對(duì)無人機(jī)遙測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，傳輸至飛行監(jiān)控軟件內(nèi)，對(duì)其采集征地紅線任務(wù)進(jìn)行監(jiān)控。無人機(jī)使用其局域網(wǎng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和發(fā)布后，經(jīng)由其流媒體服務(wù)器傳輸至PC終端。無人機(jī)流媒體服務(wù)器與PC終端之間使用通訊衛(wèi)星信號(hào)連接。無人機(jī)測(cè)控模塊通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流如圖4所示。

圖4 通信傳輸數(shù)據(jù)流示意圖

1.6 征地紅線三維模型構(gòu)建

構(gòu)建數(shù)字圖像三維模型是描述水電站征地紅線智能分析結(jié)果的重要途徑。使用無人機(jī)搭載攝像機(jī)采集到水電站征地紅線圖像后，使用系統(tǒng)內(nèi)圖像預(yù)處理子模塊對(duì)水電站征地紅線圖像進(jìn)行坐標(biāo)計(jì)算并提取征地紅線特征點(diǎn)位信息后，使用3Dmax軟件構(gòu)建數(shù)字圖像三維模型。將水電站征地紅線特征點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入至3Dmax軟件內(nèi)，使用該軟件內(nèi)符號(hào)化工具劃分征地紅線特征數(shù)據(jù)點(diǎn)分布區(qū)域，經(jīng)過紋理映射、編輯和貼圖等步驟完成征地紅線的數(shù)字圖像三維建模。

1.7 征地紅線智能分析方法

利用征地紅線三維模型提取水電站征地紅線特征點(diǎn)，使用SIFT(Sxale-invariant Feature transform，SIFT)尺度不變特征變化算法對(duì)水電站征地紅線圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，依據(jù)匹配結(jié)果得到水電站征地紅線智能分析結(jié)果。

SIFT算法對(duì)水電站征地紅線進(jìn)行特征點(diǎn)匹配過程如下：

第1步 建立征地紅線尺度空間；由于無人機(jī)拍攝的水電站征地紅線圖像存在多個(gè)尺度，假設(shè)

G(x,y,δ)表示征地紅線圖像尺度高斯函數(shù)，將該高斯函數(shù)與初始征地紅線圖像進(jìn)行卷積計(jì)算，得到征地紅線圖像的尺度空間E(x,y,δ)，其表達(dá)公式如下：

E(x,y,δ)=G(x,y,δ)×I(x,y)

(1)

式中:I(x，y)表示征地紅線二維圖像；x,y分別表示圖像像素位置；δ表示尺度空間因子。

為使征地紅線特征點(diǎn)內(nèi)的極值點(diǎn)更加明顯，使用高斯差分函數(shù)對(duì)公式(1)進(jìn)行卷積處理后，得到DoG征地紅線圖像尺度空間，其表達(dá)公式如下：

D(x,y,δ)=(G(x,y,kδ)-G(x,y,δ))×I(x,y)

=E(x,y,kδ)-E(x,y,δ)

(2)

式中：k表示可變參數(shù)。該公式僅為DoG算子，對(duì)該公式進(jìn)行歸一化處理，得到局部極值尺度與位置信息。其過程為：在征地紅線圖像的第一層尺度空間內(nèi)，利用不同尺度因子獲取高斯金字塔影像，將鄰近影像相減得到DoG金字塔影像，反復(fù)此步驟后，獲取征地紅線圖像的下一個(gè)尺度空間，將征地紅線圖像尺度空間內(nèi)采樣特征點(diǎn)和本尺度8個(gè)像素對(duì)應(yīng)位置進(jìn)行比較后，可獲取到征地紅線圖像特征點(diǎn)局部極值位置與尺度信息。

對(duì)公式(2)實(shí)施最小二乘擬合處理，則有：

(3)

式中:D表示高斯差分函數(shù);X表示(x,y,δ)T。通過該公式得到征地紅線圖像關(guān)鍵特征點(diǎn)的精確位置和尺度的子像素級(jí)。

第2步 確定特征點(diǎn)方向；為保證水電站征地紅線圖像內(nèi)的特征向量符合旋轉(zhuǎn)不變特性[11-12]，使用高斯卷積圖像確定征地紅線圖像特征點(diǎn)指向。計(jì)算征地紅線特征點(diǎn)梯度幅值，其表達(dá)公式如下：

m(x,y)=

(4)

式中：m表示梯度幅值。

計(jì)算征地紅線特征點(diǎn)方向，表達(dá)公式如下：

(5)

式中：θ表示特征點(diǎn)方向。

第3步 生成征地紅線圖像特征向量及匹配。

計(jì)算到征地紅線圖像特征點(diǎn)梯度幅值和方向后，調(diào)整征地紅線圖像坐標(biāo)軸方向使其與特征點(diǎn)主方向保持一致[13-14]，調(diào)整流程如下：以水電站征地紅線特征點(diǎn)位圓心，選取該特征點(diǎn)四周8*8像素鄰域窗口，利用該窗口內(nèi)像素的梯度數(shù)值和方向。使用高斯函數(shù)對(duì)像素梯度和方向進(jìn)行加權(quán)處理，對(duì)加權(quán)處理后的像素梯度和方向標(biāo)記后，繪制像素直方圖并計(jì)算像素梯度累加值。將該累加值看作種子點(diǎn)，將4*4區(qū)域內(nèi)的種子作為關(guān)鍵點(diǎn)，則每個(gè)征地紅線特征點(diǎn)均具備128個(gè)維度向量，該維度向量即SIFT特征向量?；谒娬菊鞯丶t線圖像SIFT特征向量，使用歐式距離計(jì)算水電站征地紅線匹配點(diǎn)于實(shí)際征地紅線特征點(diǎn)相似度，依據(jù)所示相似度閾值，當(dāng)水電站征地紅線特征點(diǎn)匹配相似度低于該閾值時(shí)[15]，則表示此時(shí)該水電站征地紅線與實(shí)際征地紅線重合度較高，反之則較低。

水電站征地紅線與實(shí)際征地紅線進(jìn)行特征點(diǎn)匹配后，使用數(shù)字圖像三維建模形式描述其特征點(diǎn)分布情況，呈現(xiàn)水電站征地紅線智能分析結(jié)果。

2 具體應(yīng)用實(shí)例分析

以新疆阜康水電站工程為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，該工程位于昌吉州阜康市境內(nèi)，是新疆省內(nèi)第一座抽水蓄能電站。該電站屬于一等大(1)型工程，其建成后以2回220千伏出線接入擬建的五家渠750千伏變電站。該項(xiàng)目位于阜康市東南側(cè)65公里處白楊河上游，批準(zhǔn)建設(shè)面積366.68公頃。使用該文系統(tǒng)對(duì)其征地紅線展開智能分析，詳情如下。

2.1 驅(qū)動(dòng)性能

當(dāng)用戶啟動(dòng)電站征地紅線智能分析系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)程序即開始運(yùn)行，驅(qū)動(dòng)程序未啟動(dòng)成功時(shí)，用戶PC端的顯示屏表現(xiàn)為藍(lán)屏或死機(jī)狀態(tài)，此時(shí)PC端會(huì)將該事件記錄為“保存轉(zhuǎn)儲(chǔ)”，測(cè)試該文系統(tǒng)linux和windows運(yùn)行環(huán)境下，不同啟動(dòng)次數(shù)時(shí)發(fā)生“保存轉(zhuǎn)儲(chǔ)”事件次數(shù)，結(jié)果如表1所示。

表1 驅(qū)動(dòng)性能測(cè)試結(jié)果

分析表1可知，隨著系統(tǒng)啟動(dòng)次數(shù)增加，其在Linux和Windows運(yùn)行環(huán)境內(nèi)出現(xiàn)藍(lán)屏或死機(jī)次數(shù)由0次逐漸增加至5次和4次。其中在Windows運(yùn)行環(huán)境內(nèi)出現(xiàn)藍(lán)屏或死機(jī)次數(shù)較少，說明該系統(tǒng)在Windows運(yùn)行環(huán)境內(nèi)其兼容度較高。系統(tǒng)在Linux運(yùn)行環(huán)境內(nèi)，啟動(dòng)次數(shù)為400次時(shí)開始出現(xiàn)藍(lán)屏或死機(jī)情況，而在Windows運(yùn)行環(huán)境內(nèi)開始出現(xiàn)藍(lán)屏或死機(jī)情況為系統(tǒng)啟動(dòng)次數(shù)為500次時(shí)。統(tǒng)計(jì)1000次系統(tǒng)啟動(dòng)過程中，系統(tǒng)在Linux運(yùn)行環(huán)境和Windows運(yùn)行環(huán)境內(nèi)分別出現(xiàn)21次和14次藍(lán)屏或死機(jī)情況。從總啟動(dòng)中斷概率來看，系統(tǒng)最低啟動(dòng)中斷概率僅為1.4%。上述結(jié)果表明：該文系統(tǒng)可兼容不同運(yùn)行環(huán)境，且啟動(dòng)中斷概率較低，具備卓越的驅(qū)動(dòng)能力。

2.2 征地紅線區(qū)域特征點(diǎn)提取

以無人機(jī)搭載攝像機(jī)拍攝的某張新疆阜康抽水蓄能電站征地紅線圖像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，構(gòu)建該征地紅線區(qū)域三維圖像，并提取其特征點(diǎn)，結(jié)果詳見圖5。分析圖5可知，該文系統(tǒng)在構(gòu)建征地紅線三維模型經(jīng)過紋理映射、編輯與貼圖處理后，征地紅線區(qū)域圖像較為逼真，且地形起伏邊緣清晰，整體征地紅線區(qū)域?qū)Ρ榷容^高。對(duì)該征地紅線區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)提取后，特征點(diǎn)分布情況與征地紅線區(qū)域圖像內(nèi)地形起伏情況高度吻合。上述結(jié)果表明：該文系統(tǒng)構(gòu)建的征地紅線區(qū)域三維模型真實(shí)度較高，且特征點(diǎn)與地形起伏狀況符合度較高，從側(cè)面印證該系統(tǒng)具備較強(qiáng)的征地紅線智能分析能力。

圖5 三維建模性能測(cè)試結(jié)果

2.3 無人機(jī)控制性能

以系統(tǒng)下發(fā)無人機(jī)巡檢拍攝任務(wù)響應(yīng)時(shí)間和任務(wù)指令中斷次數(shù)作為衡量該文系統(tǒng)控制無人機(jī)能力指標(biāo)，測(cè)試在不同巡檢任務(wù)數(shù)量情況下，無人機(jī)接收任務(wù)響應(yīng)時(shí)間和任務(wù)中斷次數(shù)情況，結(jié)果如圖6所示。分析圖6可知，無人機(jī)接收任務(wù)響應(yīng)時(shí)間和任務(wù)中斷次數(shù)均隨著巡檢任務(wù)數(shù)量的增加而增加。其中無人機(jī)接收任務(wù)響應(yīng)時(shí)間增長速度雖然較快但從單次任務(wù)響應(yīng)時(shí)間上來看接收400條虛擬機(jī)任務(wù)，無人機(jī)響應(yīng)時(shí)間僅為1.2 s，平均每條任務(wù)接收響應(yīng)時(shí)間為0.003 s。從任務(wù)中斷次數(shù)角度分析，在巡檢任務(wù)數(shù)量為0至150次之間時(shí)，無人機(jī)接收巡檢任務(wù)中斷次數(shù)為0，在巡檢任務(wù)數(shù)量為400次時(shí)，其巡檢任務(wù)接收中斷次數(shù)為3次，無人機(jī)接收系統(tǒng)下達(dá)的巡檢任務(wù)精度高達(dá)99.25%。該結(jié)果表明：該文系統(tǒng)控制無人機(jī)能力優(yōu)秀。

圖6 無人機(jī)控制性能測(cè)試結(jié)果

2.4 征地紅線特征匹配

水電站征地紅線特征點(diǎn)匹配是實(shí)現(xiàn)其智能分析關(guān)鍵，以該水電站某條征地紅線為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，使用該文系統(tǒng)該征地紅線進(jìn)行分析并對(duì)比實(shí)際征地紅線特征，測(cè)試該文方法特征點(diǎn)匹配能力，結(jié)果如圖7所示。分析圖7可知，水電站征地紅線沿著水域邊界線繪制，該水電工程在施工過程中不得超越該征地紅線侵占河流位置。經(jīng)過該文系統(tǒng)對(duì)該征地紅線進(jìn)行匹配處理得到的征地紅線特征點(diǎn)位置與實(shí)際征地紅線位置幾乎完全相符，僅在特征標(biāo)記點(diǎn)D和E位置處，特征點(diǎn)分布曲線與實(shí)際征地紅線存在差異，其原因在于點(diǎn)D與E位于河床轉(zhuǎn)角處，其地形較為復(fù)雜，但特征點(diǎn)分布與實(shí)際征地紅線偏差較小。上述結(jié)果說明該文系統(tǒng)可有效匹配征地紅線特征點(diǎn)，為水電站工程征地紅線監(jiān)管高技術(shù)含量的數(shù)據(jù)支撐。

圖7 征地紅線特征點(diǎn)匹配結(jié)果

2.5 應(yīng)用性測(cè)試

將該文系統(tǒng)應(yīng)用于該水電站施工征地紅線監(jiān)管過程中，以某征地紅線為界，在其內(nèi)邊緣修建工程運(yùn)輸通道。設(shè)置道路邊緣與征地紅線距離閾值不得低于0.2 m，使用該文系統(tǒng)對(duì)該征地紅線進(jìn)行智能分析后，統(tǒng)計(jì)該工程運(yùn)輸通道與征地紅線距離，結(jié)果如圖8所示。分析圖8可知，該文系統(tǒng)應(yīng)用后，該水電工程所修建的運(yùn)輸通道邊界與征地紅線最大距離魚尾0.3 m，最小距離魚尾0.23 m，其最小距離略高于所設(shè)距離閾值。該結(jié)果表明使用該文系統(tǒng)后，該水電站工程運(yùn)輸通道在其征地紅線范圍內(nèi)，并未侵占無使用權(quán)區(qū)域，且運(yùn)輸通道與征地紅線之間距離較小，保障了工程在施工過程中無侵權(quán)行為，而其工程建設(shè)面積實(shí)現(xiàn)了最大化。既可保障土地使用面積充分利用，也可避免工程用地侵權(quán)糾紛。綜上所述，該文系統(tǒng)具備極強(qiáng)的應(yīng)用效果。

圖8 工程運(yùn)輸通道與征地紅線距離

3 結(jié)束語

為避免水電工程施工過程中土地使用面積侵權(quán)行為的出現(xiàn)，設(shè)計(jì)基于無人機(jī)巡查的電站征地紅線智能分析系統(tǒng)。并將該系統(tǒng)應(yīng)用于于新疆阜康抽水蓄能電站工程施工過程中，從多個(gè)角度對(duì)其使用效果進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明該系統(tǒng)可充分描述征地紅線特征點(diǎn)匹配情況，具備較強(qiáng)的智能分析能力，可為工程施工過程中征地紅線監(jiān)管提供有效途徑。