一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法

    公开(公告)号:CN115018249A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210447993.1

    申请日:2022-04-26

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法,该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐;接着基于点‑线距离的最近点迭代算法(PL‑ICP)实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐,将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下;对激光点云数据进行降采样,通过点云语义分割提取建筑物的结构表面(墙面、楼板)和结构柱;对地铁站立面、楼板(顶底板)计算距离偏差,生成距离差分布图,对距离偏差进行可视化,对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差,对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐,满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要,通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。

    一种基于激光点云的规则建筑立面快速制图方法

    公开(公告)号:CN114998474B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202210570931.X

    申请日:2022-05-24

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的规则建筑立面快速制图方法,该方法利用激光扫描单栋建筑三维点云和建筑物外轮廓线作为输入,首先从建筑物外轮廓线中提取轴网,确定建筑物的东西南北四条轴线;接着利用建筑外轮廓线从原始点云分割建筑立面,根据距离阈值将点云投影到轴网上,得到建筑物点云在轴网立面的投影;再对投影后的立面点云提取线特征并规则化;然后通过胞腔复形的语义标注实现建筑立面的门、窗要素提取;最后识别门、窗要素重复模式,通过重复模式的复用实现建筑立面的快速制图。本发明方法实现了基于激光点云的建筑物立面快速制图,减少人工交互,节约制图时间,提高城市建筑测绘制图的效率。

    一种串联的居民楼建筑轮廓线提取与融合方法

    公开(公告)号:CN115578245A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211196146.9

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开一种串联的居民楼建筑轮廓线提取与融合方法,该方法首先将激光扫描得到的建筑三维点云进行预处理,从点云中分割出单栋建筑,降低点云噪声;对单栋建筑点云进行切片,利用图像LSD线特征提取算法提取建筑点云切片的直线段特征,得到存在大量断线和冗余线的建筑轮廓线;再对邻近的直线段进行角度和距离规则化;通过平行线段融合、断线融合和交线合并,消除冗余的线段;最终将长度过短的孤立线剔除,得到规则化的居民楼建筑轮廓线。本发明方法以较高的效率和准确度实现居民楼建筑轮廓线提取,可以满足测绘地理信息领域利用激光三维点云进行居民楼建筑快速成图的需求。

    一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法

    公开(公告)号:CN115018249B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202210447993.1

    申请日:2022-04-26

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法,该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐;接着基于点‑线距离的最近点迭代算法(PL‑ICP)实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐,将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下;对激光点云数据进行降采样,通过点云语义分割提取建筑物的结构表面(墙面、楼板)和结构柱;对地铁站立面、楼板(顶底板)计算距离偏差,生成距离差分布图,对距离偏差进行可视化,对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差,对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐,满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要,通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。

    一种保证拟合精度的点云建筑轮廓线提取方法

    公开(公告)号:CN116883441A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310870677.X

    申请日:2023-07-14

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种保证拟合精度的点云建筑轮廓线提取方法,在点云细化阶段,首先对切片点云进行栅格化;接着对切片点云构建KD树,计算每个像素点的权重中心;然后为权重中心点集构建KD树,利用改正Mean‑Shift算法实现点云切片的迭代细化,进一步优化权重中心点。在特征提取阶段,利用每个像素内细化后的中心点搜索近邻,计算特征值和特征向量;将像素的方向变换为象限角,计算每个像素的曲率;根据曲率对像素进行排序,选择曲率最小的像素点进行迭代生长。对得到的每个线支持区域,利用区域中心、长度、宽度确定线特征参数。本发明方法实现了离散点和像素耦合的切片线特征提取,该方法可以获得厘米级的线特征提取精度,可以满足城市建筑测绘制图要求。

    一种基于激光点云的规则建筑立面快速制图方法

    公开(公告)号:CN114998474A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210570931.X

    申请日:2022-05-24

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的规则建筑立面快速制图方法,该方法利用激光扫描单栋建筑三维点云和建筑物外轮廓线作为输入,首先从建筑物外轮廓线中提取轴网,确定建筑物的东西南北四条轴线;接着利用建筑外轮廓线从原始点云分割建筑立面,根据距离阈值将点云投影到轴网上,得到建筑物点云在轴网立面的投影;再对投影后的立面点云提取线特征并规则化;然后通过胞腔复形的语义标注实现建筑立面的门、窗要素提取;最后识别门、窗要素重复模式,通过重复模式的复用实现建筑立面的快速制图。本发明方法实现了基于激光点云的建筑物立面快速制图,减少人工交互,节约制图时间,提高城市建筑测绘制图的效率。

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