基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

基于卷积神经网络的建筑构件图像识别

对于现存的大量既有建筑,利用三维激光扫描所得到的点云数据生成BIM模型,需要将点云数据转换成建筑RGB-D图像,并对图像进行分类处理.传统图像识别技术无论是识别准确度还是面对复杂场景的模型泛化能力等,都难以满足现在的需求.文中基于深度学习算法,针对室内建筑门窗构件图像的分类问题,提出了一种运用卷积神经网络模型进行建筑构...     

面向 Web 的建筑三维模型可视化方法研究

针对当前工业基础类(IFC)标准文件与 WebGL 框架集成方案存在模型语义完整性差及数据互操 性弱等问题,提出一套建筑信息模型(BIM)数据网络可视化实施方案。该方案以 IFC 标准文件作为输入数据源, 首先对 BIM 模型进行重构,并提出基于 IFC 结构树的构件实例层次拆分策略将原始 IFC 文件实施数模分离; 然后,将重构后的 IFC 模型文件向 glTF 格式文件进行转换,并在转换过程中完成几何空间和语义属性的双重 关系映射;最后,提出基于层次包围体(BVH)结构的 BS-AB 场景构件可视性检测算法对建筑构件进行可见性剔 除。实验结果表明：该方法能够显著减少 BIM 模型数据冗余,且高效完成了对复杂 BIM 场景不可见构件的剔 除工作,降低了渲染管线的开销,为基于 IFC 标准与 WebGL 框架集成方案的 BIM 模型数据网络可视化提供了 一种可行的参考方案。     

复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法设计

为解决点云数据密度异常时复杂异型建筑立面测绘轮廓提取精度变差的问题,提出基于局部点云密度的复杂异型建筑立面测绘轮廓提取方法。引入基于平面投影和双边滤波的测绘点云数据平滑方法,对测绘数据进行去噪和平滑处理,并通过点云分割方法提取目标点云区域。通过基于改进Alpha Shapes算法的立面测绘轮廓提取方法,以边界网格筛选的方式,去除目标点云区域冗余点云数据后,使用滚动圆半径自适应调节方法提取轮廓数据。试验结果表明,所提取轮廓匹配度高达95.08%,具有良好的精度和可行性。该方法可在有效平滑点云数据、分割获取目标点云区域的同时,高精度提取复杂异型建筑立面测绘轮廓。     

机载激光雷达点云多层次建筑物的三维重建

针对城市区域中常见的多层次建筑物,提出一种基于机载LiDAR点云的三维重建方法。使用优化的随机抽样一致性算法对建筑物LiDAR点云进行面片分割,在面片分割的基础上使用delaunay三角剖分进行轮廓点的检测,对检测出的轮廓点使用新的关键点检测算法提取轮廓线关键点,最后连接关键点并进行规则化处理,完成多层次建筑物的三维重建。实验表明,该方法能有效重建多层次建筑物模型,改进的RANSAC算法能更高效地分割屋顶面片,新的轮廓线关键点提取算法能够较好地提取建筑物的关键点,并能抑制错误轮廓点的干扰,减少伪关键点的生成。     

基于透视式增强现实的BIM建筑三维重建仿真

为了提高三维建筑模型的精准度,需要深入研究BIM建筑三维重建方法。当前方法耗时较长,得到的三维建筑模型与实际建筑之间的误差较大,存在效率低和精准度低的问题。将透视式增强现实技术应用到BIM建筑三维重建中,提出基于透视式增强现实的BIM建筑三维重建方法,通过BIM构建初始三维建筑模型,采用直接线性变换算法计算摄像机的内部参数和外部参数,完成摄像机标定。在摄像机标定结果的基础上采用LK光流计算方法得到像素在图像中的光流,根据光流的方向阈值和光流的大小筛选图像中的光流,提取到图像的匹配点,基于初始三维建筑模型针对建筑图像匹配点构成空间三维点云,采用Delaunay方法对空间三维点云进行三角化处理,针对处理后的建筑图像通过贴纹理完成BIM建筑三维重建。仿真结果表明,所提方法的效率高、精准度高。     

城区场景建筑物单体分割与结构重建耦合研究

随着无人机以及激光雷达在测绘领域的大规模应用,大量的城市场景稠密三维网格模型被生产出来,对其进行建筑物单体分割与结构化重建是计算机图形学领域极具挑战性的研究问题.本文对此提出了一种城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的方法.首先,本文基于马尔可夫(Markov)随机场从场景中提取建筑物轮廓;然后,基于提取出的建筑物轮廓以及人造建筑竖直方向的规则性,引入了一种新的建筑物结构化模型——多层轮廓模型;最后,设计了一个自顶向下的城区场景建筑物单体分割与结构化重建耦合处理的并行系统,该系统能够高效地处理大规模城区场景.实验结果表明,本文方法生成的结构化模型最高实现了厘米级的精度.     

结合视觉惯性模组的室内三维布局鲁棒重建方法

针对使用传统单目相机的全自动三维重建方法结果精确度差和整体结构理解缺失等问题,提出一种结合视觉惯性里程计和由运动到结构的全自动室内三维布局重建系统.首先利用视觉里程计获得关键帧图像序列和对应空间位置姿态,并利用运动恢复结构算法计算精确相机位姿;然后利用多图视立体几何算法生成高质量稠密点云;最后基于曼哈顿世界假设,针对典型的现代建筑室内场景,设计一种基于规则的自底向上的布局重建方法,得到最终房间外轮廓布局.使用浙江大学CAD&CG实验室场景现场扫描数据集和人工合成的稠密点云数据集作为实验数据,在Ubuntu 16.04和PCL 1.9环境下进行实验.结果表明,文中方法对三维点云噪声容忍度高,能够有效地重建出室内场景的三维外轮廓布局.     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

基于IFC 标准的建筑构件表达与管理方法研究

工业基础类标准(IFC)是BIM 的数据存储标准,定义了建筑项目全生命周期的各种 对象与类。采用实例分析的方法,针对基于IFC 标准的建筑构件的表达方法作了详细的介绍与描 述,并且对基于IFC 标准的建筑构件管理方法作了比较完善的分析,将为构建基于IFC 标准的构 件库奠定基础。     

空地融合的城市道路基础设施数字化技术研究

城市道路基础设施三维模型的重构,在城市道路BIM应用与数字化领域具有重大意义;针对城市交通基础设施数字化重构的需求,对车载激光扫描与无人机倾斜摄影采集技术进行综合运用,提出一套从信息采集、空地点云配准、点云分割到三维重构的完整技术方法;首先使用车载激光扫描技术和无人机倾斜摄影技术对交通基础设施信息进行采集,并使用运动恢复结构算法(SfM,structure from motion)生成基础设施空地点云;其次使用迭代最近点法(ICP,iterative closest point)对空地点云进行精配准,然后利用基于PointNet网络的方法对融合点云进行语义分割;最后对分割出的交通基础设施对象进行三维重构;提出的空地融合的城市交通基础设施数字化技术能够高效地实现交通基础设施重构,为城市交通基础设施数字化提供基础、为后续交通专业领域的应用研究提供便利.     

基于IFC标准的楼层平面尺寸标注自动生成方法研究

在 BIM 协同应用中,二维信息在模型空间布置和构件平面尺寸表达等方面具有重 要作用。由于当前不同专业模型难以集成后统一标注,采用 IFC 标准表达二维信息可有效解决 这一问题。为提高 BIM 构件定位与尺寸的查看效率,提出基于 IFC 标准的二维尺寸标注自动生 成方法。首先研究被标注对象的几何和空间位置信息的提取、分类、转换和存储机制,由此推 导楼层中所有被标注对象的尺寸标注信息。然后研究 IFC 标准中尺寸标注实体的空间定位和形 状表达机制,生成尺寸标注实体并将其关联到被标注对象。最后通过一个两层楼案例,验证该 方法的正确性。     

基于IFC标准的BIM自适应分词方法

建筑信息模型(BIM)已经成为建筑行业信息技术应用的有效方案.随着BIM数据不断增长,为了高效使用BIM数据,很多研究将自然语言处理(NLP)引入BIM应用中.在中文环境中,由于缺乏建筑行业的术语特征,导致基础环节的中文分词在建筑领域BIM应用中的适应性较差.通过分析当前流行的BIM数据格式工业基础类(industry...     

利用隐式解码器的三维模型簇协同分割

目的为建立3维模型语义部件之间的对应关系并实现模型自动分割,提出一种利用隐式解码器(implicit decoder, IM-decoder)的无监督3维模型簇协同分割网络。方法首先对3维点云模型进行体素化操作,进而由CNN-encoder(convolutional neural network encoder)提取体素化点云模型的特征,并将模型信息映射至特征空间。然后使用注意力模块聚合3维模型相邻点特征,将聚合特征与3维点坐标作为IM-decoder的输入来增强模型的空间感知能力,并输出采样点相对于模型部件的内外状态。最后使用max pooling聚合解码器生成的隐式场,以得到模型的协同分割结果。结果实验结果表明,本文算法在Shape Net Part数据集上的m Io U(mean intersection-overunion)为62.1%,与目前已知的两类无监督3维点云模型分割方法相比,分别提高了22.5%和18.9%,分割性能得到了极大提升。与两种有监督方法相比,分别降低了19.3%和20.2%,但其在部件数较少的模型上可获得更优的分割效果。相比于使用交叉熵函数作为重构损失函...     

可变半径Alpha Shapes提取机载LiDAR点云建筑物轮廓

目的 机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）能够快速获取建筑物表面的3维点云,为提取建筑物轮廓提供重要的数据支撑,但由于激光脚点的随机性和点云自身的离散性,常规固定半径Alpha Shapes（A-Shapes）算法难以兼顾轮廓提取的精细度和完整度,且在点数量较大情况下计算效率较低。因此,提出一种基于网格的可变半径Alpha Shapes方法用于提取机载LiDAR点云建筑物轮廓。方法 对3维点云进行投影降维,对投影后2维离散点的范围构建规则格网,接着根据网格内点云填充情况筛选出边界网格,计算边界网格的平滑度并加权不同的滚动圆半径,再以边界网格为中心生成3×3邻域网格检测窗口,利用滚动圆原理提取窗口内点集的边界点,迭代检测直到所有边界网格遍历完成,最后获取点云的完整轮廓。结果 在精度评价实验中,与固定半径A-Shapes方法和可变半径Alpha Shapes（variable radius Alpha Shapes,VA-Shapes）方法相比,若建筑物以直线特征为主且边缘点云参差不齐,则本文方法的提取效果不理想;若建筑物含有较多拐角特征,则本文方法的提取效果较好。在效率评价实验中,与A-Shapes方法、VA-Shapse方法以及包裹圆方法相比,若点云数据量较小,则4种方法的耗时差距不大;若数据量较大,则本文方法和包裹圆方法的耗时远小于固定半径A-Shapes方法。实验结果表明,本文提出的轮廓提取方法适用于多种形状的建筑物点云。从轮廓完整性、几何精度以及计算效率等几方面综合考虑,本文方法提取建筑物点云轮廓效果较好。结论 本文提出的基于网格的可变半径Alpha Shapes建筑物点云轮廓提取方法结合了网格划分和滚动圆检测的优点,能够有效提取机载LiDAR建筑物点云顶部轮廓,具有较高的提取效率和良好的鲁棒性,提取的轮廓精度较高。     

基于点云数据的复杂建筑体真三维建模与应用

传统建筑物三维建模方法费时费力、精度低、采用接触式测量,且仅能获得建筑物少量特征点及线状数据。与传统测量方法相比,地面三维激光扫描技术(Terrestrial Laser Scanner,TLS)方法可快速、高效、非接触式地获取建筑物表面高精度三维信息,因此其较传统建筑物三维建模方法优势显著。以古田会议旧址为研究对象,首先介绍了研究目标的主要特征以及点云数据采集方案;其次以高复杂度建筑物建模为需求出发,详细阐述了点云数据预处理及建筑物三维模型重建相关核心技术及方法;并重点讨论了与其相关的点云数据配准拼接、去噪简化、二维轮廓线提取、三维实体重建;最后实现古田会议旧址高复杂度三维几何模型重现,并采用先进的3D打印技术按1∶40比例尺制作3D打印点云数据的微缩模型。通过与实地测量数据对比分析得知,采用地面三维激光测量方法采集点云数据的建筑物建模精度优于传统测量方法。此研究成果可应用于古田会议旧址等文化遗产的文物修复、变形监测、虚拟重现等方面。