UAVを用いた写真測量による超高解像度橋梁変状計測

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タイトル: UAVを用いた写真測量による超高解像度橋梁変状計測

リンク: https://arxiv.org/abs/2410.18984

概要:

橋梁などのインフラストラクチャオブジェクトの正確かつ効率的な構造ヘルスモニタリングは、既存の構造物の多くがすでに計画耐用年数に達しているか、または近づいているため、非常に重要なタスクです。本稿では、UAVベースのモニタリングがSHMに適しているかどうか、特に荷重時の形状変形に焦点を当てて検討します。このような高度な技術は、従来の退屈な検査方法のコストとリスクを削減できるため、ますます普及しています。この目的のために、グラウンドアンカーを介して事前定義された荷重をかけることができる、研究用の鉄筋コンクリート橋を使用して広範なテストを実施しました。制御された荷重を印加する前、印加中、および印加後に、非常に高解像度の画像ブロックを取得しました。これらの画像から、橋上の異なる点の動きを監視し、さらに、表面ベースのデータ取得のパフォーマンスを評価するために、高密度画像点群を計算しました。さらに、安定した領域の測地基準ネットワークを、バンドル調整の制御情報として使用しました。画像ベースの変形結果を判断できるように、変位変換器、タキメトリー、レーザープロファイリングなど、さまざまなセンシング技術を適用しました。写真測量測定のプラットフォームとして、2つのRTK-GNSS受信機を搭載したマルチローターUAV DJI Matrice 600 Proを使用しました。搭載カメラは、80mmレンズを搭載したPhaseOne iXM-100（1億画素）でした。地上30mの飛行高度では、前方および横方向のオーバーラップを80％に維持しながら、GSDは1.3mmになりました。基準データ（変位変換器）との比較では、1mm未満の差であることが明らかになりました。導入されたUAVベースのモニタリングアプローチを採用することにより、従来の点またはプロファイル測定とは対照的に、エリア全体の変形を完全に定量化できることを示します。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• object-detection
• point-cloud-completion
• 3D-scene-representation