一种基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法，包括以下步骤：获取建筑物点云数据，分割点云数据，数据规则化，点云模型变形分析，建筑物整体变形情况判断；本发明可以从建筑物海量点云数据中快速地提取出点云模型的三维空间特征，该空间特征具有旋转和平移的不变性，可以唯一地表达建筑物在三维空间中的姿态，根据建筑物点云模型三维空间特征的变化情况，能够分析判断该建筑物在三维空间中的整体变形情况，包括沉降、倾斜和旋转等，本发明充分利用了建筑物表面完整的点云数据对其整体变形情况进行分析，这种基于“面”的测量分析技术，有效避免了传统基于“点”变形监测中，变形分析结果所带有的局部性和片面性。
【专利说明】一种基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及建筑领域，具体涉及一种建筑物变形监测方法。
【背景技术】
[0002]建筑物的整体位移包括整体平移、升降、转动和倾斜等，主要反映了建筑物整体变形的情况。目前，建筑物整体位移的监测技术已经从传统的大地测量技术发展到了 GPS技术，与之相对应的监测方法及理论研究都已经比较深入，并且利用这些方法测量到的点位位移比较精确，但上述手段都是一种单点式监测，也就是说只对建筑物上重要部位建立的观测点进行监测，其缺点为监测点数少，难以发现无监测点区域的变形情况，而且监测点一旦被破坏会严重影响资料的连续性，对建筑物的整体变形，比如整个墙面的倾斜、房屋结构的形变等缺乏整体分析。
【发明内容】
[0003]发明目的:本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种可综合完整连续的反映建筑物变形情况的基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法。
[0004]技术方案:本发明提供了一种基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法，如图1所示，包括以下步骤:
[0005](I)获取建筑物点云数据:利用三维激光扫描技术，扫描得到变形前后建筑物完整的点云数据；
[0006](2)分割点云数据:将变形前后的点云数据按建筑物表面特征分别进行分割，得到分割后各子区域点云数据；
[0007](3)数据规则化:对变形前后各子区域点云数据进行规则化，形成按行、列顺序排列的规则点云数据；
[0008](4)点云数据空间特征提取:计算变形前后各个子区域点云模型的空间特征向量，并根据特征向量构建相应的空间特征坐标系统；
[0009](5)点云模型变形分析:根据建筑物点云模型每一子区域在变形前后的特征坐标系，计算该子区域的变形量，即平移量Λ X1、Λ y1、Λ Zi和旋转角度a 1、β 1、Y i，并由以上特征坐标系的空间变形量，判断分析建筑物点云模型各子区域在空间中变形情况；
[0010](6)建筑物整体变形情况判断:根据变形前后建筑物点云模型各子区域变形情况，分析建筑物各部分变形情况是否一致，若变形情况一致，则说明建筑物发生了整体变形，否则，说明建筑物各部分点云模型之间发生了相对变形。
[0011]本发明采用三维激光格网扫描方式对建筑物进行扫描，能够高精度、高密度、高速度和免棱镜地测量建筑物表面点，具有高时间分辨率、高空间分辨率和测量精度均匀等特点，不但可以测量单点的坐标，而且能以点云的方式获取几乎整个观测目标表面的空间信息，能较好地观测出目标的整体空间姿态，分析出建筑物的整体变形；同时，三维激光扫描仪工作的时候不用在观测目标上设置观测站点，这就为观测不能涉足的目标(比如地震后的危房)提供了较好的帮助。
[0012]进一步，为了避免PCA算法进行点云数据特征提取易产生特征向量的不确定性、二义性和特征方向的二义性等问题，步骤(4)提取建筑物点云模型特征向量的方法采用改进的PCA算法，包括以下步骤:
[0013]a、点云数据规则化:对曲面点云进行规则化，形成均匀分布的点云数据；
[0014]b、特征向量方向修正:PCA算法提取出的特征向量存在两个方向，对特征向量的方向做以下调整:
[0015]①确定基准方向:采用空间坐标系中X、y、z轴的正方向为基准方向，即基准方向向量为 a = [100]、b = [010]、c = [001]；
[0016]②确定特征向量对应的参考方向:根据？0么特征向量？1、?2、？3和基准方向向量&、
b、C，计算出各特征向量同基准方向的夹角余弦，具体表达式为:
【权利要求】
1.一种基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法，其特征在于:包括以下步骤: (1)获取建筑物点云数据:利用三维激光扫描技术，扫描得到变形前后建筑物完整的点云数据； (2)分割点云数据:将变形前后的点云数据按建筑物表面特征分别进行分割，得到分割后各子区域点云数据； (3)数据规则化:对变形前后各子区域点云数据进行规则化，形成按行、列顺序排列的规则点云数据； (4)点云数据空间特征提取:计算变形前后各个子区域点云模型的空间特征向量，并根据特征向量构建相应的空间特征坐标系统； (5)点云模型变形分析:根据建筑物点云模型每一子区域在变形前后的特征坐标系，计算该子区域的变形量，即平移量AX1、Ayi, Λ Zi和旋转角度a1、Yi,并由以上特征坐标系的空间变形量，判断分析建筑物点云模型各子区域在空间中变形情况； (6)建筑物整体变形情况判 断:根据变形前后建筑物点云模型各子区域变形情况，分析建筑物各部分变形情况是否一致，若变形情况一致，则说明建筑物发生了整体变形，否则，说明建筑物各部分点云模型之间发生了相对变形。
2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法，其特征在于:步骤(4)提取建筑物点云模型特征向量的方法包括以下步骤: a、点云数据规则化:对曲面点云进行规则化，形成均匀分布的点云数据； b、特征向量方向修正:PCA算法提取出的特征向量存在两个方向，对特征向量的方向做以下调整: ①确定基准方向:采用空间坐标系中X、1、z轴的正方向为基准方向，即基准方向向量为 a = [100]、b = [010], c = [001]； ②确定特征向量对应的参考方向:根据PCA特征向量ΡρΡ2、Ρ3和基准方向向量a、b、c，计算出各特征向量同基准方向的夹角余弦，具体表达式为:
cos Θ1 =..............— cos =..............-- msffp =.......-......1PlWai? \ni\h\ η \ni\c\
cmOp =...............-.......cos^ =.......-°.......-.......cos θ), =......-°.......-.......:!^INI Pi \P2m h IP1M
a<! P3-aah P1-haf P, -C COS Uli =--- cos ft, =--- cos ft, =------ '1 I6PI* I巧IM
max Θ,, = max(| cos Θ1} |,| cos θ[ι |,| cos 0 |)
max #,? = max(I cos #:2 | cos θζ' | cos |)
max = max(| co$0[l ycos#/' |,|cos《*' |) 其中，Θ的上标和下标表示该角度是哪两个向量之间的夹角，的值表示向量Pi同哪个基准向量的夹角最小，即特征向量P1和哪个基准方量最接近，就把最近的基准方向作为特征向量的参考方向，以此类推得到p2、p3的参考方向； ③方向调整:特征向量与参考方向的夹角余弦小于O，则表示特征向量和其对应的基准向量的夹角为钝角，即方向相反，则改变特征向量的方向；特征向量与参考方向的夹角余弦大于O，则表示特征向量和其对应的基准向量的夹角为锐角，即方向相同，特征向量的方向不变； C、PCA主轴向量修正:将以上经过方向修正的PCA特征向量作如下调整: .1、计算模型几何特征:根据点云模型的特点，确定出点云模型的几何特征矢量:平面的法线、圆柱和圆锥轴线； II、第一主方向确定:计算特征向量PpP2、P3同点云模型几何特征矢量η之间的夹角，即
3.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法，其特征在于:步骤(5)计算子区域的平移量AX1、Ayi, Azi和旋转角度a1、Yi的方法为假设0-xyz和O’ -X，Y, z为点云模型在整体变形前后的特征坐标系，其整体变形情况由六个变形参数来表示，即特征坐标系原点的三个平移参数、坐标轴的三个旋转参数: 平移参数计算:如果变形前后特征坐标轴没有发生旋转，只是坐标系的原点从O的位置到了 O’的位置，则表明坐标系发生了整体平移，该平移量为变形前后特征坐标系原点坐标的差值，具体公式如下:
4.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的建筑物整体变形监测方法,其特征在于:步骤(5)所述分析建筑物点云模型各子区域在空间中的变形情况，包括以下步骤: Α、如果坐标平移量小于平移参数的阈值ε，ε取值根据点云数据的质量确定，则表示点云模型没有发生任何变形；否则，则进行下一步判断； B、如果变形前后各坐标轴之间的旋转角为a1、β 1、Y i，且各角度值均小于旋转参数的阈值S，δ取值根据点云数据的质量确定，则点云模型没有发生倾斜或转动变形，只发生整体的平移，其平移量为△;如果其中任意一个旋转角度大于I则进行下一步判断； C、如果变形前后各坐标轴的旋转角度为δ, β j ^ δ , y j ^ δ或δ, δ, Yi ^ δ ,则表示此点云模型只发生绕X或Y轴的倾斜变形；如果旋转角度为Yi> δ, Qi^ δ,δ，则表示此待测物体发生了绕Z轴的转动变形，否则进行下一步判断； D、如果旋转角度δ，则表示此点云模型既发生了倾斜变形又发生了转动变形。
【文档编号】G01B11/16GK103940356SQ201410070261
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年2月27日 优先权日:2014年2月27日
【发明者】周保兴, 葛颜慧, 李晋 申请人:山东交通学院