一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法及装置与流程

本发明涉及智能建筑技术领域，尤其涉及一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法及装置。

背景技术：

目前，既有城区的规模化拆除和再建已成为城市更新的重要手段，城市更新过程中产生的建筑拆除废弃物是我国建筑废弃物的主要来源，预测建筑拆除废弃物产生量已成为实现建筑物智慧拆除、提高城市更新速度的重要步骤之一。系统建模法是一种计算建筑拆除废弃物产生量的重要方法，然而，采用系统建模法计算建筑拆除废弃物的前提条件是拥有建筑物的bim模型，而在大规模城市更新过程中，大量拟拆除的建筑并没有现存的bim模型。因此，业内急需一种能够根据既有建筑物生成bim模型从而计算出既有建筑拆除废弃物产生量的方法。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提出一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法及装置，通过逆向建模技术预测既有建筑拆除废弃物产生量，便于智慧拆除。

为实现上述目的，本发明提供的一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法，其特征在于，包括：

采集建筑物的点云数据，所述点云数据包括所述建筑物的空间信息；

对所述点云数据进行预处理；

通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型；

根据所述bim模型计算所述建筑物的建筑面积；

根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量。

可选地，所述对所述点云数据进行预处理包括：

使用icp算法完成不同扫描标靶点云数据的自动拼接；

对点云数据中的背景点和混合像元进行降噪处理。

可选地，所述通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型包括：

通过历史点云数据训练多类决策树；

基于需要构建建筑物的点云数据提取不同类型构件的表面特征基元；

通过所述多类决策树对所述表面特征基元进行分类，并为分类后的特征基于赋予不同的标签；

根据所述标签，生成所述建筑物的不同构件的单体模型。

可选地，所述基于需要构建建筑物的点云数据提取不同类型构件的表面特征基元之后还包括：

获取不同类型构件的几何性质，建立不同类型构件的特征向量；所述特征向量包括：基元类型，主方向，法向量，空间尺度和邻域统计。

可选地，所述根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量具体为：

采用单位建筑面积产量法计算所述建筑物的废弃物产生量。

作为本发明的另一方面，提供的一种建筑拆除废弃物产生量的预测装置，包括：

采集模块，用于采集建筑物的点云数据，所述点云数据包括所述建筑物的空间信息；

预处理模块，用于对所述点云数据进行预处理；

分类模块，用于通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型；

第一计算模块，用于根据所述bim模型计算所述建筑物的建筑面积；

第二计算模块，用于根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量。

可选地，所述预处理模块包括：

拼接单元，用于使用icp算法完成不同扫描标靶点云数据的自动拼接；

降噪单元，用于对点云数据中的背景点和混合像元进行降噪处理。

可选地，所述分类模块包括：

训练单元，用于通过历史点云数据训练多类决策树；

提取单元，用于基于需要构建建筑物的点云数据提取不同类型构件的表面特征基元；

分类单元，用于通过所述多类决策树对所述表面特征基元进行分类，并为分类后的特征基于赋予不同的标签；

生成单元，用于根据所述标签，生成所述建筑物的不同构件的单体模型。

可选地，所述分类模块还包括：

特征单元，用于获取不同类型构件的几何性质，建立不同类型构件的特征向量；所述特征向量包括：基元类型，主方向，法向量，空间尺度和邻域统计。

可选地，所述第二计算模块具体为：

采用单位建筑面积产量法计算所述建筑物的废弃物产生量。

本发明提出的一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法及装置，该方法包括：采集建筑物的点云数据，所述点云数据包括所述建筑物的空间信息；对所述点云数据进行预处理；通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型；根据所述bim模型计算所述建筑物的建筑面积；根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量；通过逆向建模技术预测既有建筑拆除废弃物产生量，便于智慧拆除。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法的流程图；

图2为图1中步骤s20的一种方法流程图；

图3为图1中步骤s30的一种方法流程图；

图4为图1中步骤s30的另一种方法流程图；

图5为本发明实施例二提供的一种建筑拆除废弃物产生量的预测装置的示范性结构框图；

图6为图5中预处理模块的示范性结构框图；

图7为图5中分类模块的示范性结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，"模块"与"部件"可以混合地使用。

实施例一

如图1所示，在本实施例中，一种建筑拆除废弃物产生量的预测方法，包括：

s10、采集建筑物的点云数据，所述点云数据包括所述建筑物的空间信息；

s20、对所述点云数据进行预处理；

s30、通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型；

s40、根据所述bim模型计算所述建筑物的建筑面积；

s50、根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量。

在本实施例中，通过逆向建模技术预测既有建筑拆除废弃物产生量，便于智慧拆除。

在本实施例中，所述点云数据利用三维激光扫描仪或全站扫描仪进行现场扫描获得，所述点云数据是指定建筑物的完整、真实的原始数据，且包含所述建筑物的空间信息。

如图2所示，在本实施例中，所述步骤s20包括：

s21、使用icp算法完成不同扫描标靶点云数据的自动拼接；

s22、对点云数据中的背景点和混合像元进行降噪处理。

在本实施例中，对点云数据中的背景点和混合象元进行降噪处理，只留下建筑物的真实点云数据，便于模型特征提取。

如图3所示，在本实施例中，所述步骤s30包括：

s31、通过历史点云数据训练多类决策树；

s32、基于需要构建建筑物的点云数据提取不同类型构件的表面特征基元；

s33、通过所述多类决策树对所述表面特征基元进行分类，并为分类后的特征基于赋予不同的标签；

s34、根据所述标签，生成所述建筑物的不同构件的单体模型。

在本实施例中，由于建筑物不同类型的构件的几何性质不同，不同构件的点云数据集也存在差别，针对这一特性，本实施例通过建立分类器对点云数据进行分类，并将分类后的点云数据集逆向生成建筑物不同类型构件的bim模型。

如图4所示，在本实施例中，所述步骤s32之后还包括：

s321、获取不同类型构件的几何性质，建立不同类型构件的特征向量；所述特征向量包括：基元类型，主方向，法向量，空间尺度和邻域统计。

在本实施例中，所述根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量具体为：

采用单位建筑面积产量法计算所述建筑物的废弃物产生量。

在本实施例中，既有建筑拆除废弃物产生量的计算公式为：

产生量＝总建筑面积×单位建筑面积产废率。

实施例二

如图5所示，在本实施例中，一种建筑拆除废弃物产生量的预测装置，包括：

采集模块10，用于采集建筑物的点云数据，所述点云数据包括所述建筑物的空间信息；

预处理模块20，用于对所述点云数据进行预处理；

分类模块30，用于通过分类器对预处理后的点云数据进行分类，并将分类后的点云数据逆向生成bim模型；

第一计算模块40，用于根据所述bim模型计算所述建筑物的建筑面积；

第二计算模块50，用于根据所述建筑面积计算所述建筑物的废弃物产生量。

在本实施例中，通过逆向建模技术预测既有建筑拆除废弃物产生量，便于智慧拆除。

在本实施例中，所述点云数据利用三维激光扫描仪或全站扫描仪进行现场扫描获得，所述点云数据是指定建筑物的完整、真实的原始数据，且包含所述建筑物的空间信息。

如图6所示，在本实施例中，所述预处理模块包括：

拼接单元21，用于使用icp算法完成不同扫描标靶点云数据的自动拼接；

降噪单元22，用于对点云数据中的背景点和混合像元进行降噪处理。

在本实施例中，对点云数据中的背景点和混合象元进行降噪处理，只留下建筑物的真实点云数据，便于模型特征提取。

如图7所示，在本实施例中，所述分类模块包括：

训练单元31，用于通过历史点云数据训练多类决策树；

提取单元32，用于基于需要构建建筑物的点云数据提取不同类型构件的表面特征基元；

分类单元33，用于通过所述多类决策树对所述表面特征基元进行分类，并为分类后的特征基于赋予不同的标签；

生成单元34，用于根据所述标签，生成所述建筑物的不同构件的单体模型。

在本实施例中，由于建筑物不同类型的构件的几何性质不同，不同构件的点云数据集也存在差别，针对这一特性，本实施例通过建立分类器对点云数据进行分类，并将分类后的点云数据集逆向生成建筑物不同类型构件的bim模型。

在本实施例中，所述分类模块还包括：

特征单元，用于获取不同类型构件的几何性质，建立不同类型构件的特征向量；所述特征向量包括：基元类型，主方向，法向量，空间尺度和邻域统计。

在本实施例中，所述第二计算模块具体为：

采用单位建筑面积产量法计算所述建筑物的废弃物产生量。

在本实施例中，既有建筑拆除废弃物产生量的计算公式为：

产生量＝总建筑面积×单位建筑面积产废率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。