资源环境 I R E S O U R C E S &E N V I R O N M E N T
邢政何姝黄俊任海林
(深圳市宇驰检測技禾股份有限公司，广东深圳518055)
摘要：文章基于无人机技私、边缘计算、多期D E M监測、低空数据采集及分析技木建立了一种高效、经济、全面的环境监测系 统。与传统方法相比，不仅降低了成本，还增强了精确度、提高了工作效率；同时还解决了无人机遥感、计算机视觉算法、地理信息环保监管、安全监管等方面的多项问题。投入实际应用后获得了良好的评价，为提高环境质量提供技术基础。 关键词：无人机：环境检测；边缘计算：数字高程馍型 文献标识码:A中图分类号:X85
文章编号：2096>4137 (2021) 08-34-03 D0I：10.13535/jki.10-1507/n.2021.08.10
Intelligent monitoring system of UAV ecological environment based on edge computing
XING Zheng,HE Shu,HUANG Jun,REN Hailin
(Shenzhen YuChi Detection Technology Limited by Share Ltd., Shenzhen 518055, China)
A bstract:Based on UAV technology,edge computing,multi-phase DEM monitoring,low-altitude data acquisition and analysis technology,an efficient,economical and comprehensive environmental monitoring system has been established.Compared with the traditional method,it not only reduces the cost,but also enhances the accuracy and improves the working efficiency.At the same time, it also solved many problems in UAV remote sensing,computer vision algorithm,geographic information environmental protection supervision,safety supervision and so on.After being put into practical application,it has gained good evaluation and provides a technical basis for improving environmental quality.
Keywords:UAV;environmental detection;edge calculation;digital elevation model
近几年，无人机及卫星遥感技术作为一种新兴的环境监 测手段，为环境监测领域打开了一扇新的大门。基于边缘计 算的无人机生态环境智能监测系统不但可以监测大尺度的 环境污染，还可以及时发现并跟踪监测突发性环境污染事件 的发生。
1技术简介
本文技术利用边缘算法在网络的边缘来处理数据，优化 数据库架构，减少数据处理延时、提升电池续航能力、减轻 网络负载、减少网路拥堵，同时保证数据的安全性和私密性。快速接入和管理历史监测数据、实时监测数据，数字正射影 像图，人工和无人机巡查照片和视频图像数据，无人机环境 检测数据，对大数据及时进行统计分析。
2主要技术内容
2.1技术设计的领域、范围
涉及的技术领域包括环境监测、环境事故应急处理技术 以及人工智能等技术领域。主要通过提供技术服务的形式，依托无人机飞行平台，基于神经网络深度学习技术，开展现 场巡视、信息采集、指令传达。
2.2已解决的关键问题
2.2.1无人机正射影像以及视频数据的采集与制作技术
通过定期快速采集地表环境、设备设施、作业面等影像 信息，操控无人机对目标范围开展近距离以正射视角进行航 拍，采集高清原始影像数据。在范围内均匀布设明显标记的 人工像控点，采集相对点位像控坐标数据。利用专业的航空摄影测量处理软件处理系统对影像和控制点进行解算。通过 特征匹
配提取像片同名点，采用光束法定向解算外方位元素 从而生成区域数字地面模型（DEM)。以DEM为基础生成 区域高清正射影像。 根据目标范围设定视频航拍路线和高度，设置高清视频 拍摄模式，沿路线飞行，对重点监测地区实行定点环绕拍摄(见图1)。
2.2.2基于边缘计算的特征提取、自动识别技术
无人机影像能够对目标位置进行持续拍摄，通过转换能 够将拍摄的模拟信号转换为数字信号，再通过光纤传输到控 制设备中。经过计算机视觉算法得到的自动识别模型，能够 作为先验知识对视频中的画面进行识别判断（见图2)。
2.2.3基于DEM的异常地形变化拍摄技术
国徽制作
由于边坡相对于地面具有较大坡度，若直接使用标准正 射视角的影像（垂直于地面拍摄），则会弱化坡面地形的特 征。因此需单独以检测坡面为基准，垂直（或近似垂直）于 坡面进行拍摄。
操控无人机对边坡开展近距离影像航拍，采集高清原始 影像数据。同时在边坡范围内均匀布设明显标记的人工像控 点，采集相对点位像控坐标数据。
利用专业的航测数据处理软件处理系统进行控制点加 密解算，获取高精度的像对定向点；空三包括双拼虚拟影像 区域网平差和单像机影像区域网平差，平差方法采用光束法 区域网平差。最终生成边坡区域DEM(见图3)。
34*.中国M新科技2021年第8期
R E S O U R C E S & E N V I R O N M E N T 丨资源环境
图丨无人机正射影像拍摄示意图
2. 2. 4数据成果管理系统架构开发技术
以地理信息为基础，将最新一期的正射影像作为施工范 围底图。在底图上标记异常位移变形监测点、环保监控点和 安全实施监测点。各个监测点中只将监测结果数据展示出 来，无人机原始影像和视频、DEM 和无人机影像的施工安 全监测实时视频需进一步查询。
2.2.5监管平台自动分析报警技术
实现生态环境区域或基建现场环保监控和安全监管自动 分析报警。在抽水蓄能基建现场，本项目对至少15种施工典
型违章行为进行拍照采集作为训练数据，建立样本库，进行训 练与人工复核的学习过程，得到最终的施工典型违章行为自动 检测结果。依托无人机平台，现场巡视、信息采集、指令传达， 实现机载端或地面接收端实现抽水蓄能基建场地施工典型违章 行为的自动抓拍，自动分析报警，报警结果推送至基建智能管 控系统接口，成果在基建智能管控平台进行展示。飞行鞋
2.3采用的原理与方法 2.
3.1边缘计算原理与依据
前抹传嫌交换与控制 输出
图2
摄像头采集、控制与传输
机纳豆菌种
图4云计算范式
Data Producer/Consumer
图5
边緣计算范式
边缘计算指的是在网络边缘结点来处理、分析数据。边 缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计 算资源和网络资源的结点。在理想环境中，边缘计算指的就 是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进 而减少网络流量和响应时间。
图4是传统云计算模型下的范式，最左侧是服务提供者 来提供数据，上传到云中心，终端客户发送请求到云中心， 云中心响应相关请求并发送数据给终端客户。终端客户始终 是消费者的角。图5是现在物联网快速发展下的边缘计算 范式。边缘结点（包括智能家电、手机、平板等）产生数据， 上传到云中心，服务提供商也产生数据上传到云中心。边缘 结点发送请求到云中心，云中心返还相关数据给边缘结点。
采用边缘计算的方式进行数据传输，在人脸识别领域，
响应时间由900m s 减少为169ms ，把部分计算任务从云端卸 载到边缘之后，整个系统对能源的消耗减少了 30%〜40%。 数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。在网络边 缘处理大量临时数据，不再全部上传云端，这极大地减轻了 网络带宽和数据中心功耗的压力；在靠近数据生产者处做数
据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，大大减少 了系统延迟，增强了服务响应能力；边缘计算将用户隐私数 据不再上传，而是存储在网络边缘设备上，减少了网络数据 泄露的风险，保护了用户数据安全和隐私。
2.
3. 2
基于多期DEM 监测边坡异常变化的原理与依据
数字高程模型（DEM )能够反映区域地形的形势走向， 是描述地形现状的重要手段。高分辨率的DEM 能够精确展现
地形局部特征。通过对目标区域进行定期航飞，能够得到多
期DEM ，综合分析多期模型，能够掌握该区域地形变化过程,
2021年第8期 ♦中国高新科技 3平面度怎么测量
5
资源环境 | R E S O U R C E S &E N V I R O N M E N T
甚至预测未来变化趋势。依托GIS空间分析算法，对DEM进 行逐像元计算，得到每个像元高度的增加或减少情况。将上 述方式运用于边坡监测中，即可获知边坡哪些部位有抛渣、塌方、滑坡等情况。结合多期边坡DEM可以预测边坡抛渣、塌方、滑坡的发展区域，便于作出相应的应对措施。
2.3.3低空数据采集及分析技术的原理与依据
无人机技术具有明显优势的实例是区域监测，无人机数 据具有高精度、高时效等优势，可满足生态环境领域检测及 基建现场区域精细化监管的需求。无人机可以进行低空飞 行，具体的飞行高度根据现场地理环境、地磁环境、图像的 清晰度、最高最低海拔和基准面海拔而定。安全性高：采用 无人机进入复杂地形进行相关信息采集可以减少人工监督 检査时存在的风险，避免由于落石、深坑、悬崖、毒虫、高 温高湿等对监督检查人员造成的人身伤害。时效性高：无人 机通过航线自主巡检时，可以通过互联网将视频实时传送到 视频接收服务器，远端可通过互联网实时查看无人机自动巡 检的巡检视频，在远端通过互联网下达控云台指令控制飞机 云台的方向，采取不同角度的环境信息。环境适应性强：可 在高温、低温、小雨等多种复杂环境下工作，可获取到悬崖 陡壁上高分辨率高清晰度图像和视频信息。
互联网+无人机的难点在于如何将无人机的视频和监控 到的环境数据传输进入互联网，远端的数据如
何通过互联网 传输进入无人机转化为无人机能够解析的指令。针对生态环 境或抽水蓄能基建现场施工过程中的人的不安全行为、物的 不安全状态、安全设施不到位等情况，通过施工进展不同阶 段影像对比，对施工典型违章行为自动抓拍并自动分析报警。
3该项技术与当前国内外同类技术的综合比较优势
3.1以D EM为基础生成区域高清正射影像
通过定期快速采集地表环境、设备设施、作业面等影像 信息，操控无人机对目标范围开展近距离以正射视角进行航 拍，采集影像，生成区域数字地面模型（DEM)。
微孔抛光镜面加工3.2基于边缘计算的无人机影像实时数据传输及应用技术
首次将无人机的边缘计算方法应用于生态环境违章行 为的自动分析研宄。能够准确识别河流湖泊中漂浮废弃物，违法障碍物、构筑物，违法倾倒垃圾，新建违法建筑物，污 水直排以及基建项目现场巡视、信息采集、指令传达，自动 特征提取等情况。
3.3数据平台的开发研究
在底图上标记监测点。各个监测点中只将监测结果数据 展示出来，得到最终的违章行为检测结果。依托无人机平台，自动抓拍，自动分析报警，报警结果推送至系统接口，成果 在平台进行展示。
基金项目：深圳市科技研发资金（专2019NO12城区型水 源地地表水一地下水感知模拟防控关健技术研发，项目编号：深科 技创新〔2020〕180号）。
作者简介：邢政（1992-)，男，河南荥阳人，供职于深圳 市宇驰检测技术股份有限公司，研究方向：环境检测。
参考文献
[1]施巍松，孙辉，曹杰，等.边緣计算：万物互联时代新型计算模型[J].计算机研究与发展，2017, 54 (5): 907-924.
(责任编辑：周羿廷）
(上接第33页）
表5提标改造后生物池各段的水质（单位：mg/L)
取样位置出水MBR膜
池
MBR膜
池至好
氧区回
流管
好氧区缺氧区进水
MLSS-112641094481526676-MLVSS-734470765388--MLVSS/
MLSS-
0.650.650.66--
COD27.0881.2585.7678.24100.3148.9氨氮0.25 2.19 2.61 5.5312.3325.53
由表4和表5可知，提标改造后污水厂出水水质能够达 到一级A标准的要求，改良型氧化沟改造的A2/0池内污泥 浓度高，C O D以及氨氮的去除效果明显提高，达到了预期 的改造效果。
3结语
通过增设厌氧区-缺氧区-好氧区之间的逐级回流、增
加推流装置等措施将改良型氧化沟改造为A2/0池（MBR生
物池）是可行的。增加缺氧区的容积有助于提升脱氮效果。
作者简介：曾小飞（1982-)，男，湖南邵阳人，中国轻工业
长沙工程有限公司高级工程师，研究方向：给排水工程、环保工程。
参考文献
[1] 汪浩，刘橾，马宁，等.基于再生水厂提标改造的A2/0-M B R工艺试验研究[J].给水排水，2015 (S1) : 71-76.
微型碾米机[2]李捷，隋军.昆明市第四污水处理厂M B R工艺优化运行策略研究[J].给水排水，2014 (5) : 44-47.
(责任编辑：周羿廷）
36 •中国岛新科技2021年第8期
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议