大坝安全实测信息三维可视化方法研究与应用

基于大坝安全自动化监测系统实测数据,采用矢量-栅格混合模型进行二三维数据的结构转换,并以空间数据管理引擎与对象关系数据库相结合的方式对多维异构数据集成管理;进而形成场景模型建立流程和监测信息三维可视化方法,实现大坝安全监测三维可视化实施方案并进行应用。研究成果能够兼顾大坝安全监测二维和三维信息的优势,提高多维信息存储与管理效率,进一步提升监测信息的直观性和实时性。     

高精度混凝土裂缝宽度智能监测系统设计

为了能自动定时监测裂缝宽度及其变化,避免传统人工裂缝宽度监测方法耗时、耗力且人工读数误差大等缺点,设计了一种基于STC90C54AD与ELIS-1024的混凝土裂缝智能监测系统;采用单片机STC90C54AD作为处理器,利用CMOS图像传感器ELIS-1024对裂缝表面进行成像,通过对图像进行去噪、平滑、边缘识别后提取裂缝信息,进而计算裂缝的宽度;给出了整个系统的设计思路及相应的硬件电路图、图像处理算法等;通过实验验证,该系统稳定可靠、使用方便,精度高达0.004mm;适合用在桥梁、大坝、房屋、道路等混凝土裂缝宽度监测领域。     

基于智能管控系统和BIM的特高压变电站自动化三维建模

特高压变电站通常包含大量的设备、线缆和管道,其复杂程度高,难以直观理解。通过三维建模技术,可以将变电站的结构、设备和各组成部分以可视化的方式展示,模拟不同条件下的运行情况,采取相应的维护和优化措施。为此,研究基于智能管控系统和BIM的特高压变电站自动化三维建模方法,运用最小二乘法拟合计算进度与时间的关系曲线,通过智能管控系统管控变电站施工进度;采用BIM和三维激光扫描技术,根据激光传感器进行定位,运用相机获得变电站表面颜色信息,采集变电站点云数据关联场景;利用Bentley软件构建变电站自动化三维模型,采用逻辑节点合成变电站自动化系统的可视信息,实现特高压变电站自动化建模。结果表明,本文方法的均方根误差均小于20 mm,能够得到更高精度的模型,帮助运维人员更好地识别和定位变电站中存在的问题并采取相应的维护和优化措施。     

基于 AISI 网络的 BIM 三维重建方法研究

自动从点云数据生成建筑信息模型(BIM)一直是建筑自动化领域的研究热点。基于 传统算法的建筑自动三维重建的缺点包括人工设计特征,识别过程复杂,应用场景有限等。随 着三维机器学习领域的不断成熟,处理点云便有了新的手段。通过引入实例分割中的 ASIS 网 络框架对点云进行处理,即从扫描点云场景中自动分割和分类建筑构建元素并得到实例分割矩 阵。接着,基于包围盒假设从得到的实例分割矩阵中提取建筑构件外轮廓参数,并将外轮廓参 数和分割的语义分类结果作为 BIM 建模的构件参数。最后,将这些提取的构件参数输入到自制 的 IFC 生成器中,自动生成基于工业基础类(IFC)标准的 BIM 模型。实验表明,利用无噪点点 云方法,可实现基于曼哈顿世界假设下的室内单房间的三维重建。     

工程结构构件裂缝图像的处理与宽度测量

在分析工程结构构件表面裂缝数字图像的基础上,考虑到图像数据量之大以及测量时间的要求,采用辅助图像定位裂缝图像处理区域,减少了图像处理的数据量,使图像处理时间可以减少一个或者两个数量级;然后在裂缝图像处理区域中进行图像分割提取出裂缝,对裂缝二值图像进行左右边界提取,进而得到裂缝宽度信息;实验结果表明,该算法能够比较稳定和准确地检测工程结构构件表面裂缝的位置、宽度等特征.     

基于图像的虚拟植物形态数据获取方法研究

在虚拟植物技术研究中,植物原始几何形态数据的获取是非常重要的,而传统的人工测量方法不但费时费力,且测量精度也不能满足后续建模的需要.为准确提取测量数据,从植物叶片入手,探讨了一种将数字图像处理与矢量化技术相结合的方法,首先将植物叶片栅格图像转换为矢量化的形态特征图像,并且以DXF矢量图形文件的格式输出,然后由Auto-CAD读取并获得叶片几何形态数据的方法.实验证明方法测量精度较高、效率高、费用低,具有较强的实用性.     

基于BIM的运维阶段设备构件预警管理系统研究

为保证建筑设备、构件在运维阶段的良好经营管理,基于建筑信息模型（BIM）,运用VB+SQL Server软件开发技术,构建了基于BIM的运维阶段建筑构件预警管理系统,实现了BIM模型中的构件、设备预警信息完整导入到预警管理系统中进行监控与管理。在系统中制作了待检设备构件库,实现将临检设备信息以邮件和短信的形式发送到运维管理人员邮箱、手机中。配置二维码信息库,在系统中直接将信息库中的文本信息生成二维码并统一管理,实现了文本信息和二维码信息的双重协同管理。     

古木建筑裂缝多LoD表达与信息自动集成

古木建筑具有极高的价值,科学认识其损伤现状,并对损伤进行直观表达与信息 自动集成,有利于更好地进行文化传承。尽管建筑遗产信息模型(HBIM)技术具有模型与信息高 度关联的特点,可将信息整合至模型中,与古建筑信息表达集成需求高度契合,但在应用方面 仍存在部分难题,如损伤模型表达精细度划分,损伤信息量庞大难以快速集成。本文以古木建 筑裂缝损伤为例,首先建议了裂缝模型多细节层次(LoD)表达标准;然后分析了 HBIM 的信息 集成方式,其在 Revit 软件中以电子列表方式管理构件信息;为解决信息量大的难题,对软件 进行二次开发编写外部命令,加载成为外部应用实现信息自动集成更新;最后以一古木建筑 HBIM 模型进行方法验证,4 s 内完成了 64 根柱子的信息自动化集成。表明了裂缝多 LoD 表达 方法与信息自动集成算法的高效性与可靠性,可为历史建筑信息的表达、集成与管理提供方法 借鉴。     

基于BIM+CV的现浇混凝土建筑结构构件定位

建筑结构构件定位是自动化进度追踪的关键.现有研究的监控对象均为简单的施工现场,而今建筑的形式越来越复杂且以现浇混凝土结构为主.为了追踪这类建筑的施工进度,基于建筑信息建模(BIM)和计算机视觉(CV)技术,提出了一种从俯视视角对现浇混凝土建筑结构构件定位的方法.首先使用目标检测技术从施工现场俯视图中识别处于施工状态的建...     

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。     

基于曲率滤波和N-P准则的路面裂缝识别方法

针对沥青路面裂缝不连续问题,提出一种基于曲率滤波和N-P准则的裂缝识别方法。通过组合最小矩形切平面和最小三角切平面及修正正则能量项的改进型曲率滤波算法,消除随机噪声并平滑纹理。采取二次分割策略提取疑似裂缝目标和运用裂缝几何特性去除块状或点状噪声,实现裂缝定位和获取裂缝片段。在此基础上,融合裂缝片段的位置和方向信息,提出利用N-P准则连接裂缝片段的端点,从而获得完整裂缝数据。研究结果表明,提出的方法对横裂、纵裂、块裂及龟裂等裂缝都具有较好的检测效果和较高的检测精度,裂缝检测的完整性达到90.5%以上。     

基于图像分析的飞机蒙皮裂纹检测

为实现飞机蒙皮裂纹的自动检测，在通过云台搭载长焦成像系统进行扫描成像的基础上，研究蒙皮图像处理与裂纹参数提取算法。针对飞机蒙皮图像的特点，首先通过光照一致化、自适应灰度拉伸、分区大津（OTSU）法阈值分割等处理得到裂纹的二值化图像；然后利用连通域的面积、矩形度等特征剔除块噪声；在去噪的基础上，对二值化图像中的裂纹部分进行细化、去毛刺等操作，并通过去节点获取各条裂纹枝干；最后以枝干像素为索引，逐点跟踪获取各条裂纹枝干的长度、平均宽度、最大宽度、起点坐标、终点坐标、中心坐标、裂纹走向及数目等信息并由检测软件输出裂纹检测报告。实验结果表明，所提方法可有效检测宽度大于1 mm的蒙皮表面裂纹，为飞机机身和机翼蒙皮表面裂纹的自动检测提供了一种可行手段。     

基于灰度相关性的裂缝检测算法

从裂缝的灰度特征入手, 提出一种基于灰度值相似度的裂缝提取方法。针对混凝土路面孔洞、污损等因素干扰, 主要分三步实现裂缝提取：a)对所采集的路面图像进行特征分析, 建立灰度值相似度函数, 根据相似度对比提取疑似裂缝信息; b)利用连通域度量去除虚假裂缝, 将问题转换为图论问题; c）利用谱聚类算法提取真实裂缝。通过大量混凝土路面图片测试表明, 该方法能实现路面真实裂缝特征提取, 具有较强实用性。     

面向线阵列CCD道路影像的裂缝识别

目的 道路裂缝的等级评定是公路养护的基本任务之一,目前国内相关部门主要通过线阵列相机采集道路影像,由于道路影像裂缝的识别会受到多种因素干扰（树木及车辆的投影、光照变化、油渍、树枝与稻草等条状物、各类垃圾）,降低了基于道路影像自动识别裂缝算法的准确率,导致对于路面等级评价依旧采用人工的方式进行,为此提出一种道路影像裂缝鲁棒识别方法。方法 由于采集的图像尺寸较大,同时为了避免光照不均匀带来的问题,首先对图像进行分块,采用改进的CV模型对分块影像进行预处理,获得初步的分割结果。其次,通过以下4个特点识别线阵列CCD道路影像的裂缝：1）裂缝在分块区域中占据较小的面积比;2）裂缝在影像中呈现的连续性较差;3）裂缝的宽度与长度比值较小;4）同一段裂缝的走向基本一致。为了利用裂缝的后两项特点,采用椭圆拟合的方法计算初步分割区域的方向,并以此为基础将这些区域分为4类。在每个分类中,分别计算各区域内的质心位置,建立质心间的矢量表,设计递归算法计算其共线性,获得裂缝检测结果,并以此为基础构造活动模型的初始距离矩阵,通过在原图中迭代求解更为精确的裂缝区域。结果 从2 000幅道路影像中挑选包含道路裂缝的影像100幅,并按序号等间隔分别取出5组未含有裂缝的影像100幅,每组200幅组成数据集进行测试,采用分类指标统计的方法评测本文算法性能,在正确率、灵敏度、特效度、精度上均达到95%以上,道路裂缝的检测与提取时间约为1 min。结论 该方法不仅可以有效地识别裂缝,同时可以克服了环境中多种因素的干扰,误识别率较低,具有较高的实际应用价值。     

基于劳伦茨信息值的水下大坝裂缝提取算法

针对水下图像光照不均衡、对比度低、模糊不清以及噪声严重的问题,提出一种新的基于劳伦茨信息值的水下大坝裂缝检测算法。首先根据劳伦茨信息值去除不含有裂缝信息的图像块,接着提取连通域的圆形度、面积特征,采用k均值聚类算法,提取最终的裂缝区域。实验结果证明,本文算法能够在复杂的水下环境中准确、高效地提取大坝表面裂缝。     

Thin crack observation in a reinforced concrete bridge pier test using image processing and analysis

In reinforced concrete (RC) structural experiments, the development of concrete surface cracks is an important factor of concern to experts. One conventional crack observation method is to suspend a test at a few selected testing steps and send inspectors to mark pen strokes on visible cracks, but this method is dangerous and labor intensive. Many image analysis methods have been proposed to detect and measure the dark shadow lines of cracks, reducing the need for manual pen marking. However, these methods are not applicable for thin cracks, which do not present clear dark lines in images.This paper presents an image analysis method to capture thin cracks and minimize the requirement for pen marking in reinforced concrete structural tests. The paper presents the mathematical models, procedures, and limitations of our image analysis method, as well as the analysis flowchart, the adopted image processing and analysis methods, and the software implementation. Finally, the results of applying the proposed method in full-scale reinforced concrete bridge experiments are presented to demonstrate its performance. Results demonstrate that this method can capture concrete surface cracks even before dark crack lines visible to the naked eye appear.     

室内平面图分块矢量化与高效三维建筑建模

针对建筑平面图的栅格图像,提出了一种全自动生成三维建筑模型的轻量计算方法。应用平均积分投影函数(integral projection function,IPF)方法对光栅图像进行区域分块,有效地抽取包含墙体对象的子区域。改进了基于非细化的稀疏点像素矢量化(sparse pixel vectorization,SPV)方法,用于抽取墙体的位置和尺寸等信息。为识别出墙体上的门窗和孔洞等建筑部件,将问题转化为图像多分类问题进行求解,同时设计了高效计算方案,精确地定位建筑部件在图纸中的位置。基于识别结果,进行三维建筑模型的快速生成,并集成于笔者所开发的三维建筑快速建模原型系统,方便了三维数据的加工和处理。通过大量实例,验证了所述方法的性能和效率。该方法可用于数字城市、虚拟现实内容创作和公共安全等领域。     

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。      

基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法

为了提高公路混凝土路面病害的检测效率,采用图像处理技术实现了路面裂缝的自动识别和病害参数的自动提取。首先通过阈值分割法检测出路面裂缝,根据线性和网状裂缝图像背景连通域数量的差异,采用区域标记法计算背景连通域的数量实现了裂缝分类;其次根据线性裂缝几何形态的差异性,通过投影法实现了横、纵和斜向裂缝的细分;最后对线性裂缝提取裂缝骨架并细化求出其长度、平均宽度等病害参数;对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。     

BIM 模型相似度计算方法

针对从业者不论是想从本地模型库还是线上共享网站获取所需的BIM 模型只能靠 逐个查找、人工识读的方法,而模型的数量越来越多,获取符合需求的模型需要花费大量的时 间和人力的问题,提出了一种构件级BIM 模型相似度计算方法。从模型的构件出发,以BIM 通用交互格式工业基础类(IFC)文件作数据源,以通用数据标准IFC 2×3 为数据基础,首先提取 模型中构件的几何信息、语义信息等,并利用改进的方向包围盒(OBB)碰撞检测算法查找相连 构件;然后以构件为顶点、构件间连接关系为边将BIM 模型构建为邻接图模型,并用图编辑距 离算法计算邻接图模型的编辑距离;最后即可计算出不同模型之间的相似度。该方法以构件级 BIM 模型的相似度为依据可以大大提升BIM 模型的检索速度与准确率。