【摘 要】
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随着工业4.0时代的到来,AEC/FM领域基础设施全寿命周期管理也逐步实现数字化和自动化。在道路设施的资产管理和运维方面,以CAD/BIM模型为平台的数字项目管理模式因其协同性、模拟性、可视化等诸多优势,获得了广泛的研究应用发展。同时,道路CAD/BIM模型所包含设施信息的可用性和准确性是决定该项目管理模式成功运作与否的关键,而设施信息的可用性和准确性又由信息获取方式决定。传统的测量方式需要消费大
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随着工业4.0时代的到来,AEC/FM领域基础设施全寿命周期管理也逐步实现数字化和自动化。在道路设施的资产管理和运维方面,以CAD/BIM模型为平台的数字项目管理模式因其协同性、模拟性、可视化等诸多优势,获得了广泛的研究应用发展。同时,道路CAD/BIM模型所包含设施信息的可用性和准确性是决定该项目管理模式成功运作与否的关键,而设施信息的可用性和准确性又由信息获取方式决定。传统的测量方式需要消费大量的人力资力且测量精度难以保证,近年来,通过三维激光扫描技术获取道路设施点云数据实现竣工CAD/BIM模型构建的方式逐渐崭露头角。点云数据的分割和特征提取是实现这种逆向建模方式的难题,本文将三维激光点云数据结合逆向工程的思想应用于已有道路及附属设施CAD/BIM构建中,对道路三维激光点云数据的获取、处理和特征提取的方法进行研究。本文结合激光测距扫描原理,依次介绍激光测距的不同方式,以及根据不同载体的扫描作业方式而衍生的各类激光扫描系统,为道路设施的点云数据采集提供了理论支持。运动恢复结构(SfM)技术为解决物理原因造成道路附属设施激光点云数据的缺失提供了解决方案,本文从提高特征匹配效率角度出发,提出了一种基于广域低分辨率图像和局部高分辨率图像为输入数据的主次块化SfM4算法,通过初步仿真实验和四组道路环境实验验证了提出算法与常规方法相比的优越性。根据本研究需求,在预处理阶段,遵循点云配准原理解决了激光点云数据和激光点云数据之间的配准以及激光点云数据和SfM数据之间的配准。本文从道路多视角激光点云处理的流程和原理出发,对比分析了现有点云分割和特征提取的多种方法,结合区域增长点云分割方法,提出了一种基于点渲染生成全景图的点云分割方法,并从中提取出道路设施的多边形特征,通过道路环境实验得以验证。考虑到道路设施组件的多样性以及道路表面几何构造简单的事实,同时从道路环境点云中提取道路表面特征的研究已相对完备,因此本文在道路环境实验中主要以道路附属设施为实验对象验证了提出方法的可行性。
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