倾斜摄影测量与建筑施工进度监测研究

(整期优先)网络出版时间:2021-02-24
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倾斜摄影测量与建筑施工进度监测研究

张策

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摘要:目前,对建筑物施工进度监测的方式主要分为以下几类:一是传统的单纯依靠人力监控,通过现场巡视并与计划表进行对比,依靠人工采集局限性大且耗财耗时耗力,往往具有非常严重的滞后性和主观性,当出现较大误差时,所需补救措施代价非常大;二是使用无线射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)技术采集项目施工的进度信息,该方法要求目标建筑本身附着有RFID标签,需要在建筑施工环境中进行硬件布设,成本和复杂性高;三是使用3D激光扫描技术动态采集施工进度数据,BOSCHE提出改进的迭代最近点(IterativeClosestPoint,ICP)算法,通过3D激光点云与3DCAD建筑模型特征点匹配,识别出发生变化的区域,用于施工进度跟踪,该方法证明了利用激光点云数据进行建筑施工进度监测的可行性,但是激光点云缺乏纹理信息,且数据密度分布不均匀,在三维空间中呈不规则、不连续分布;四是利用全站仪、测距仪等监测传感器跟踪测量,对比施工图纸或往期数据获得施工进度信息,但工作量大,时间成本高,且获得信息形式单一。

关键词:倾斜影像;点云;体素模型;建筑物;施工监测

引言

倾斜摄影测量技术是近年来发展起来的一项高新技术,倾斜摄影技术三维数据可真实反映地物的外观、位置、高度等属性。一般倾斜摄影采用五镜头相机,一台获取垂直影像,另外四台从前后左右4个方向同时获取地物的侧视影像,相机倾斜角度为40°~60°,可以较为完整地获取地物侧面的轮廓和纹理信息。

1试验数据获取

本文数据采用某工地的无人机倾斜影像,以一栋在建的五边形单体建筑物的两期无人机倾斜摄影影像为例,分别于2018-12-19和2019-04-19拍摄,拍摄时间间隔为4个月。本试验采用的无人机型号为大疆精灵4消费级无人机。第一期搭载五镜头相机,型号为Nokia公司的808PureView照相机,采用PureView成像技术和像素超采样技术,像素传感器高达4100万,分辨率为300dpi。第二期搭载双镜头相机,型号为SONY公司生产的ILCE-5100双镜头套装微单数码相机,有效像素2430万,分辨率为350dpi。

2无人机倾斜摄影测量技术优势

无人机倾斜摄影测量技术通过5个角度对地面情况进行拍摄,获得三维数据可以真实的反映地物的本来面貌,客观地再现了地物的外观、结构以及高度等属性,弥补了传统遥感技术的测量不足,使倾斜摄影测量技术应用更为广泛。具体优势如下。

(1)突破了传统航测单相机只能从垂直角度拍摄获取正射影像的局限,通过在同一飞行平台上搭载多台影像传感器,同时从垂直、倾斜多个不同角度采集带有空间信息的真实影像,以获取更加全面的地物纹理细节,更加真实地反映地物的实际情况,并可以利用提取及贴纹理的方式,降低三维建模的成本。

(2)倾斜摄影测量技术是通过借助无人机进行数据测量和影像拍摄的,是一种全自动的模式,通过实践表明,人工1~2a的人工建模,利用倾斜摄影测量技术进行三维建模只需要3~5个月,大大提高了效率,缩短了时间。

(3)节约人力、效率高,能极大地缩短测绘外业的协同工作,解决了由于天气等外因造成的工作延误,把原本大量的外业工作转变成内业工作,极大地缩短了测量人员的劳动时间,降低了外业劳动强度。

(4)倾斜影像能为用户提供丰富的地理信息产品,实现二三维的数据叠加和展示,可以输出DSM、DOM、DLG等的数据成果。为相关地籍管理信息系统提供辅助决策分析。

3建筑工程施工进度管理及控制的问题

3.1施工进度控制目标确定不明确

相关的管理人员缺乏施工进度意识,在进行施工进度管理工作时过于随意,没有明确进度目标,只有一个大概的工期要求,对于施工中的各个阶段,各个工序的细分进度目标管理不严格,这就导致了建筑工程中各项内容的开展没有得到有效的监督。

3.2施工进度控制管理手段有限

在实际施工过程中,建筑企业对于施工进度控制的管理手段比较有限,很多管理人员专业知识不足,欠缺施工进度管理经验,导致了再进行施工进度管理时力不从心,管理手段单一,对于突发情况的应对效果不佳。很多工程内容的施工进度管理存在盲目性,这就很大程度上影响到了建筑工的施工进度。

3.3施工进度控制管理制度不完善

目前我国很多建筑企业在工程施工过程中,虽然很重视施工进度工期要求,不过主要侧重点在具体施工中,对于制度方面的内容容易忽视,这就导致了管理人员在开展施工进度管理时,没有可续性的制度指导,甚至很多管理工作没有相关的管理制度,管理人员和施工人员就容易出现盲目工作的问题。

4试验结果分析

4.1试验结果

首先采用PhotoscanProV1.4.5软件对两期倾斜影像进行处理,生成点云模型,由于目标建筑物的最小特征尺寸为不大于0.3m,所以对点云模型的分辨率设置为0.3m。

然后采用CloudCompare2.9对两期点云模型进行裁剪、去噪、配准等处理。本算法针对的是建筑物的几何变化,所以要删除点云模型的颜色信息,并保存为txt格式。为展现较好的视觉效果,把一期点云模型设为橘色、二期点云模型设为白色。

最后分别对处理好的两期点云进行体素化。因点云分辨率为0.3m,为使体素模型更完整地还原目标建筑物,体素尺寸略小于建筑物的最小特征尺寸,即体素分辨率应高于点云分辨率,所以选取0.2m为体素分辨率。

对两期体素模型做比较,得到目标建筑物的体素模型的第二期相比于第一期的增加、减少、无变化部分。

4.2结果分析

根据体素差异模型可以得出,由2018-12-19至2019-04-19,4个月的施工期间,目标建筑物的施工进展包括建筑物顶部的加盖,建筑物右侧框体的加固,以及建筑物左侧面的已建成走廊和在建走廊。传统面模型如DEM、DSM为二维模型,只能够表达表面变化信息,难以体现建模对象的多维性,相比于DSM,本文采用体素模型能够更好表现出建筑物的真实三维变化信息,反映模型的内部及侧面情况,且结构简单,格式统一,不受物体复杂性影响,支持直接立体显示。

结语

本文基于体素模型的建筑施工进度监测方法,初步探讨了点云模型的体素化和两期体素模型对比的整体流程和思路。对北京市大兴区某工地在建建筑的两期无人机倾斜摄影影像进行点云模型构建,模型空间位置配准,以及体素模型对比处理。试验表明,体素模型可以较好地还原建筑物的三维模型,并可以得到施工过程中建筑物增加的变化、减少的变化、以及未变化的部分,结果一目了然,人工干预少,效率高,以此来对建筑物进行施工进度监测是可行的。

参考文献

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