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简体中文《基于点云数据的结构件测量方法及装置》这项发明专利是我司研发人员致力于积极开展技术创新的重大研究成果。
本发明内容是一种基于三维点云数据自动识别并测量主要建筑结构件的方法。三维激光扫描技术是一种使用高分辨率的扫描点云来存储和表达被扫描物体的空间形状和尺寸的非接触式测量技术。
在采集建筑物的三维点云数据中识别并测量主要结构件(梁、柱、墙等)，获取这些结构件的尺寸信息，对于基于三维点云的诸多应用如绘制平面、立面、剖面图、三维矢量模型重建等，是非常关键的一个工序。
目前该工序的主要实现方式，一种是通过在点云或者点云切片上手动测量或者勾画，另一种在几何域对先三维点云进行语义分割和特征提取。前者效率较低，且耗费人力；后者对计算机的算力要求较高，且容易受点云残缺问题的影响。
为了提升基于点云绘图和建模的效率，提升建模精度，本发明提出在一种采集的建筑物的三维点云数据中自动识别并测量主要结构件的方法，并且识别和测量结果受到点云残缺问题的影像较小。
技术手段
1、平面构件识别
首先将点云数据在平面方向上进行切片操作，再将切片上点云数据转换为图像，转换时点的颜色根据点距离切片平面的距离以灰度表示(如下图所示)；然后通过深度神经网络实现构件点云的识别和语义分割，识别出柱、柱础等主要结构件。
2、柱网分析
将识别到的柱位置，分别对所有的木柱区域的横纵坐标(开间和进深方向)进行分层聚类分析。聚类结果样例如下图。
3、剖面构件识别
基于获取的柱网布置，再将点云数据在垂直方向上进行切片操作，然后通过深度神经网络实现檩、梁等结构件点云的识别和语义分割。
4、构件交叉验证
根据建筑的建造原理，最后结合柱网、平面、剖面的识别结果，对识别的主要构件进行交叉验证，进一步提升识别的准确率。
5、构件点云分割和测量
分割识别出的点云测量点，使用最小二乘算法，获取构件的位置和尺寸信息。
值得一提的是本发明专利已经广泛投入到我公司的各项实际工作应用中，例如奉化、东钱湖等地的历史建筑安全排查鉴定及测绘建档服务项目，对历史建筑进行全方位、高精度、高效率的数据采集、处理、存储和管理，同时也将内业制图人力、时间成本降至与外业扫描同等水平，为公司获得了较大收益，同时也得到大家一致的认可，具有一定社会和经济效益。
设计 | 华丽婷
编辑 | 华丽婷
审核 | 陈世安
