本發(fā)明涉及地理模型，具體涉及基于bim技術(shù)的道路工程可視化建模方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、bim（building?information?modeling）是一種建筑信息模型技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)將建筑物、結(jié)構(gòu)和設(shè)備等各種信息整合在一起，形成一種基于三維數(shù)字模型的設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)管理方式。道路工程的精準(zhǔn)建模有助于對(duì)工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，從而了解工程的基本情況，對(duì)工程實(shí)施進(jìn)行精準(zhǔn)把控。因此需要保證道路工程的建模精度，從而準(zhǔn)確反映道路工程所在位置的地形地貌，并根據(jù)具體的地形地貌及道路自身建設(shè)的復(fù)雜程度對(duì)具體模型進(jìn)行調(diào)整。

2、現(xiàn)有技術(shù)對(duì)道路工程(例如市政路面建設(shè))可視化建模時(shí)，通常需要獲取道路工程范圍內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)道路工程進(jìn)行建模，其獲得的模型中各部分的建模精度相同。但是在實(shí)際建設(shè)過(guò)程中，路面不同區(qū)域所處位置的地形存在差異，道路形狀也不完全相同，且不同區(qū)域的工程實(shí)施進(jìn)度也存在差異，現(xiàn)有方法無(wú)法對(duì)其進(jìn)行區(qū)分，導(dǎo)致無(wú)法有效保留細(xì)節(jié)信息，從而無(wú)法保證建模精度，并且使得模型與工程進(jìn)度不匹配，從而影響施工效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決以上的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于bim技術(shù)的道路工程可視化建模方法及系統(tǒng)。

2、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的第一方面，提供的一種基于bim技術(shù)的道路工程可視化建模方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：

3、獲取道路工程范圍內(nèi)的深度圖像，并對(duì)所述深度圖像進(jìn)行預(yù)處理得到點(diǎn)云；

4、對(duì)所述點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)分析，獲取道路區(qū)域；

5、分析所述道路區(qū)域的局部結(jié)構(gòu)特征，得到關(guān)鍵點(diǎn)，并對(duì)所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配和拼接，得到完整的路面范圍；

6、基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，得到相似組和施工中心；

7、分析所述相似組與所述施工中心的位置關(guān)系，以及分析所述相似組所在區(qū)域的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，得到所述相似組所在區(qū)域?qū)δＰ途鹊男枰笖?shù)；

8、基于所述點(diǎn)云構(gòu)建初始三維模型，根據(jù)所述需要指數(shù)調(diào)整所述初始三維模型中所述相似組所在區(qū)域的建模精度指標(biāo)，得到調(diào)整后三維模型。

9、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，對(duì)所述點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)分析，獲得道路區(qū)域，包括：

10、對(duì)所述點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，得到聚類(lèi)簇；

11、分析所述聚類(lèi)簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的深度相似性和灰度相似性，得到所述聚類(lèi)簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布相似系數(shù)；

12、設(shè)置分布相似系數(shù)閾值，根據(jù)所述分布相似系數(shù)，得到疑似道路區(qū)域；

13、分析所述疑似道路區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)間的灰度分布差異和深度分布差異，并結(jié)合所述分布相似系數(shù)，得到所述疑似道路區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏離系數(shù)；

14、設(shè)置偏離系數(shù)閾值，根據(jù)所述偏離系數(shù)，獲得道路區(qū)域。

15、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，分析所述道路區(qū)域的局部結(jié)構(gòu)特征，得到關(guān)鍵點(diǎn)，包括：

16、分析所述道路區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲率差異性，結(jié)合所述數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏離系數(shù)，得到所述數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)道路結(jié)構(gòu)特征的貢獻(xiàn)系數(shù)；

17、設(shè)置貢獻(xiàn)系數(shù)閾值，根據(jù)所述貢獻(xiàn)系數(shù)，得到關(guān)鍵點(diǎn)。

18、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，對(duì)所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配和拼接，得到完整的路面范圍，包括：

19、將所有所述深度圖像對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云置于同一坐標(biāo)系；

20、利用ipc算法將相鄰時(shí)刻獲取的所述深度圖像對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云中的所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配；

21、將匹配的所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行拼接，得到完整的路面范圍。

22、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，得到相似組和施工中心，包括：

23、基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，結(jié)合所述關(guān)鍵點(diǎn)的貢獻(xiàn)系數(shù)，得到相似組及相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的相似指數(shù)；

24、基于所述關(guān)鍵點(diǎn)的相似指數(shù)，分析所述相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，得到施工區(qū)域及施工中心。

25、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，結(jié)合所述關(guān)鍵點(diǎn)的貢獻(xiàn)系數(shù)，得到相似組及相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的相似指數(shù)，包括：

26、基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)與其鄰域關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離關(guān)系，結(jié)合所述關(guān)鍵點(diǎn)與其鄰域關(guān)鍵點(diǎn)之間的貢獻(xiàn)系數(shù)差值，得到所述關(guān)鍵點(diǎn)與其鄰域關(guān)鍵點(diǎn)為同一相似組的可能性指數(shù)；

27、遍歷所述關(guān)鍵點(diǎn)的所有鄰域關(guān)鍵點(diǎn)，得到所有鄰域關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的可能性指數(shù)，設(shè)置可能性指數(shù)閾值，得到相似組；

28、計(jì)算所述相似組內(nèi)所有所述關(guān)鍵點(diǎn)之間的所述可能性指數(shù)的均值，作為所述相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的相似指數(shù)。

29、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，基于所述關(guān)鍵點(diǎn)的相似指數(shù)，分析所述相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，得到施工區(qū)域及施工中心，包括：

30、設(shè)置搜索半徑；

31、分析所述相似組的搜索半徑范圍內(nèi)所有相似組的相似指數(shù)一致性，結(jié)合所述相似組內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量，得到所述相似組所在區(qū)域?qū)儆谑┕^(qū)域的可能性系數(shù)；

32、將位置相鄰的所述相似組合并，得到合并組；

33、所述合并組中所有所述相似組對(duì)應(yīng)的可能性系數(shù)的均值，作為所述合并組所在區(qū)域?qū)儆谑┕^(qū)域的可能性；

34、將所述合并組所在區(qū)域?qū)儆谑┕^(qū)域的可能性最大值所在位置標(biāo)記為施工區(qū)域，所述施工區(qū)域內(nèi)所有關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)均值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)為施工中心。

35、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，分析所述相似組與所述施工中心的位置關(guān)系，以及分析所述相似組所在區(qū)域的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，得到所述相似組所在區(qū)域?qū)δＰ途鹊男枰笖?shù)，包括：

36、計(jì)算所述相似組與所述施工中心的距離，得到所述相似組的位置關(guān)系；

37、計(jì)算所述相似組所在區(qū)域施工區(qū)域的可能性系數(shù)與所有所述相似組對(duì)應(yīng)的可能性系數(shù)的最大值的比值，得到所述相似組所在區(qū)域的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度；

38、結(jié)合所述相似組對(duì)應(yīng)的所述位置關(guān)系和所述結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，得到所述相似組所在區(qū)域?qū)δＰ途鹊男枰笖?shù)。

39、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的第二方面，提供的一種基于bim技術(shù)的道路工程可視化建模系統(tǒng)，包括：存儲(chǔ)器和處理器，其中：

40、所述存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)程序代碼；

41、所述處理器，用于讀取所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的程序代碼，并執(zhí)行本技術(shù)實(shí)施例的第一方面所述的方法。

42、在本發(fā)明的一些實(shí)施例中，所述處理器包括：

43、路面范圍獲取模塊，用于獲取道路工程范圍內(nèi)的深度圖像，并對(duì)所述深度圖像進(jìn)行預(yù)處理得到點(diǎn)云；然后對(duì)所述點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)分析，獲取道路區(qū)域；再通過(guò)分析所述道路區(qū)域的局部結(jié)構(gòu)特征，得到關(guān)鍵點(diǎn)，并對(duì)所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配和拼接，得到完整的路面范圍；

44、需要指數(shù)分析模塊，用于基于所述完整的路面范圍，分析所述關(guān)鍵點(diǎn)的分布特征，得到相似組和施工中心；并分析所述相似組與所述施工中心的位置關(guān)系，以及分析所述相似組所在區(qū)域的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，得到所述相似組所在區(qū)域?qū)δＰ途鹊男枰笖?shù)；

45、三維模型調(diào)整模塊，用于基于所述點(diǎn)云構(gòu)建初始三維模型，根據(jù)所述需要指數(shù)調(diào)整所述初始三維模型中所述相似組所在區(qū)域的建模精度指標(biāo)，得到調(diào)整后三維模型。

46、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的基于bim技術(shù)的道路工程可視化建模方法及系統(tǒng)，具有如下有益效果：

47、本發(fā)明獲取道路工程范圍內(nèi)的深度圖像，并對(duì)深度圖像進(jìn)行預(yù)處理得到點(diǎn)云；對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)分析，獲取道路區(qū)域；然后分析道路區(qū)域的局部結(jié)構(gòu)特征，得到關(guān)鍵點(diǎn)，并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配和拼接，得到完整的路面范圍；即基于多次測(cè)得的深度圖像的拼接結(jié)果獲得完整的路面范圍。然后分析相似組與施工中心的位置關(guān)系，以及分析相似組所在區(qū)域的結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，得到相似組所在區(qū)域?qū)δＰ途鹊男枰笖?shù)；并基于點(diǎn)云構(gòu)建初始三維模型，根據(jù)需要指數(shù)調(diào)整初始三維模型中相似組所在區(qū)域的建模精度指標(biāo)，得到調(diào)整后三維模型；即根據(jù)路面范圍內(nèi)不同區(qū)域的施工狀態(tài)和地形復(fù)雜程度，獲得不同區(qū)域?qū)＞鹊男枰潭?，從而調(diào)整不同區(qū)域的模型精度，實(shí)現(xiàn)道路模型與施工進(jìn)度的動(dòng)態(tài)匹配，有效保留細(xì)節(jié)信息，提高建模精度。