【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及建筑工程，尤其涉及基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法。
技術(shù)介紹
1、隨著建筑行業(yè)的快速發(fā)展，鋼結(jié)構(gòu)作為現(xiàn)代建筑中廣泛應(yīng)用的結(jié)構(gòu)形式，其施工質(zhì)量直接影響到建筑的安全性與穩(wěn)定性；傳統(tǒng)的鋼結(jié)構(gòu)施工質(zhì)量監(jiān)測方法通常依賴人工巡檢與手工測量，效率低下且容易受人為因素的影響；此外，鋼結(jié)構(gòu)施工現(xiàn)場往往環(huán)境復(fù)雜、施工周期長，質(zhì)量問題（如結(jié)構(gòu)變形、裂紋或錯(cuò)位）通常在施工過程中難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)；即使通過傳統(tǒng)檢測方法發(fā)現(xiàn)問題，解決問題的響應(yīng)速度也較為滯后，導(dǎo)致潛在的安全隱患未能得到及時(shí)處理，增加了施工風(fēng)險(xiǎn)，甚至可能危及整體建筑的安全。
2、目前，隨著無人機(jī)技術(shù)、激光雷達(dá)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，鋼結(jié)構(gòu)施工質(zhì)量的監(jiān)測逐漸向自動(dòng)化與智能化轉(zhuǎn)型；無人機(jī)搭載激光雷達(dá)和高清攝像頭，可以快速獲取施工現(xiàn)場的大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)，借助計(jì)算機(jī)處理技術(shù)能夠生成詳細(xì)的三維模型，從而進(jìn)行施工偏差的自動(dòng)化檢測；然而，現(xiàn)有技術(shù)中，如何高效、精確地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取鋼結(jié)構(gòu)的幾何特征、識別潛在的質(zhì)量問題，并結(jié)合施工環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，仍然存在較大挑戰(zhàn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于上述目的，本專利技術(shù)提供了基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法。
2、基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，包括以下步驟：
3、s1：通過無人機(jī)搭載的激光雷達(dá)和高清攝像頭，對鋼結(jié)構(gòu)施工現(xiàn)場進(jìn)行巡檢，采集鋼結(jié)構(gòu)各個(gè)部分的幾何形狀、尺寸和位置信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
4、s2：對s1采集
5、s3：從三維點(diǎn)云模型中提取鋼結(jié)構(gòu)的幾何特征，包括鋼梁、鋼柱和連接點(diǎn)的空間坐標(biāo)、形狀及尺寸信息，并建立鋼結(jié)構(gòu)三維模型；
6、s4：將s3建立的鋼結(jié)構(gòu)三維模型與施工圖紙進(jìn)行對比，識別實(shí)際建造的鋼結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)圖紙之間的幾何差異，生成施工偏差報(bào)告；
7、s5：結(jié)合施工環(huán)境數(shù)據(jù)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對s4中生成的施工偏差報(bào)告進(jìn)行分析，識別施工中潛在的質(zhì)量問題，同時(shí)評估質(zhì)量問題帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)，并生成施工風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告。
8、可選的，所述s1具體包括：
9、s11：基于鋼結(jié)構(gòu)施工現(xiàn)場的具體布局和監(jiān)測需求，預(yù)先規(guī)劃無人機(jī)的飛行路徑，確保覆蓋所有鋼結(jié)構(gòu)施工區(qū)域；
10、s12：通過無人機(jī)搭載的激光雷達(dá)，按照預(yù)定的飛行路徑進(jìn)行掃描，實(shí)時(shí)采集鋼結(jié)構(gòu)各部分的距離和反射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，生成每平方米至少包含100000個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
11、s13：通過無人機(jī)搭載的高清攝像頭捕捉施工現(xiàn)場的高分辨率圖像，獲取鋼結(jié)構(gòu)表面的紋理和顏色信息；
12、s14：對s12和s13中采集到的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與高清攝像頭圖像進(jìn)行時(shí)間同步處理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確對齊。
13、可選的，所述s2具體包括：
14、s21：對s1中采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)移除算法，通過設(shè)定距離閾值，去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的噪聲點(diǎn)，確保剩余數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；
15、s22：將去噪后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行尺度歸一化處理，統(tǒng)一點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)范圍，消除不同傳感器采集數(shù)據(jù)間的尺度差異；
16、s23：采用迭代最近點(diǎn)算法，對來自不同視角的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，通過迭代優(yōu)化過程，最小化點(diǎn)云之間的距離誤差；
17、s24：在完成配準(zhǔn)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，利用加權(quán)平均方法將多視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成三維點(diǎn)云模型。
18、可選的，所述s23具體包括：
19、s231：選擇一組參考點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并初始化一個(gè)變換矩陣，用于表示源點(diǎn)云數(shù)據(jù)與目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的初始對齊關(guān)系；
20、s232：對于源點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每一個(gè)點(diǎn)，尋找目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中與之距離最近的對應(yīng)點(diǎn)，具體通過計(jì)算每對點(diǎn)之間的距離，確定最佳匹配關(guān)系；
21、s233：利用最小二乘法方法，計(jì)算源點(diǎn)云數(shù)據(jù)到目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的最優(yōu)剛性變換矩陣；
22、s234：將計(jì)算得到的最優(yōu)變換矩陣應(yīng)用于源點(diǎn)云數(shù)據(jù)，更新其位置；并重復(fù)步驟s232和步驟s233，逐步優(yōu)化配準(zhǔn)結(jié)果，直到點(diǎn)云之間的誤差減少到預(yù)定的閾值以下。
23、可選的，所述s24具體包括：
24、s241：為每個(gè)視角的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集計(jì)算加權(quán)因子，計(jì)算公式為：，其中，表示第個(gè)視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的加權(quán)因子；表示第個(gè)視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評分；表示第個(gè)視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評分；表示所有視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的總數(shù)；
25、s242：對于每個(gè)點(diǎn)在點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的坐標(biāo)，根據(jù)加權(quán)因子進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到加權(quán)坐標(biāo)，公式分別為：；；；其中，分別表示第個(gè)視角下第個(gè)點(diǎn)在三維空間中的x、y、z坐標(biāo)；分別表示加權(quán)后第個(gè)視角下第個(gè)點(diǎn)的x、y、z坐標(biāo)；
26、s243：將所有視角的加權(quán)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的加權(quán)坐標(biāo)進(jìn)行累加，生成統(tǒng)一的三維點(diǎn)云模型，表達(dá)式為：，其中，表示最終生成的三維點(diǎn)云模型；表示第個(gè)視角的加權(quán)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集。
27、可選的，所述s3具體包括：
28、s31：通過法向量計(jì)算方法，基于三維點(diǎn)云模型中每個(gè)點(diǎn)的鄰域點(diǎn)集，計(jì)算各個(gè)點(diǎn)的法向量，并根據(jù)法向量的方向和點(diǎn)云密度特征，篩選出點(diǎn)云數(shù)據(jù)中屬于鋼梁、鋼柱和連接點(diǎn)的點(diǎn)集合；
29、s32：根據(jù)s31中篩選出的點(diǎn)集合，采用基于聚類的算法，將鋼梁、鋼柱和連接點(diǎn)分別歸類為不同的幾何實(shí)體；
30、s33：在s32的基礎(chǔ)上，分別提取鋼梁、鋼柱和連接點(diǎn)的空間坐標(biāo)、形狀及尺寸信息；
31、s34：根據(jù)s33提取的鋼結(jié)構(gòu)幾何特征信息，建立三維鋼結(jié)構(gòu)模型；
32、三維鋼結(jié)構(gòu)模型表達(dá)式為：，其中，為第個(gè)幾何特征的三維表示，為所有幾何特征。
33、可選的，所述s4具體包括：
34、s41：獲取設(shè)計(jì)圖紙中的鋼結(jié)構(gòu)幾何信息，包括鋼梁、鋼柱及連接點(diǎn)的空間坐標(biāo)、形狀和尺寸信息；并通過提取圖紙數(shù)據(jù)中的幾何特征，建立設(shè)計(jì)圖紙的三維模型；
35、s42：基于最小二乘法的剛性配準(zhǔn)算法，對s3建立的鋼結(jié)構(gòu)三維模型和s41中提取的設(shè)計(jì)圖紙三維模型進(jìn)行空間對齊；
36、s43：對配準(zhǔn)后的鋼結(jié)構(gòu)三維模型和設(shè)計(jì)圖紙三維模型的每個(gè)對應(yīng)點(diǎn)之間的空間距離進(jìn)行計(jì)算，若距空間離超過設(shè)定的閾值，則認(rèn)為該點(diǎn)為偏差點(diǎn)；
37、s44：將所有計(jì)算出的偏差點(diǎn)數(shù)據(jù)匯總，形成施工偏差報(bào)告，包括偏差點(diǎn)的具體位置、偏差值以及偏差類型。
38、可選的，所述s5具體包括：
39、s51：獲取施工環(huán)境數(shù)據(jù)，包括氣象信息、土壤條件、施工設(shè)備狀況，以及施工現(xiàn)場的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括溫度和濕度；
40、s52：對不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)維度一致；
41、s53：將施工偏差報(bào)告中的偏差點(diǎn)信息與施工環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)圖，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)施工元素，節(jié)點(diǎn)的特征包括對應(yīng)元素的空間位置、幾何差異以及本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S23具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S24具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S3具體包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S4具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S5具體包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述S55具體包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述s23具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于無人機(jī)巡檢與點(diǎn)云處理的鋼結(jié)構(gòu)施工智能監(jiān)測方法，其特征在于，所述s24具體包括：
6.根...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張烈，熊正國，李昊達(dá)，張軍，羅榮德，張志，楊冬，羅益品，陳科宏，唐辰寧，
申請(專利權(quán))人：中建五局第三建設(shè)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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