1.本发明实施例涉及工程施工技术领域，尤其涉及一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法及装置。
背景技术：
2.随着城市建设规模的快速扩张，深大基坑项目也越来越多。在基坑开挖过程中，对于开挖面的高度、宽度以及放坡系数等参数都有着严格的要求，一旦超过上述要求则极有可能发生倒塌事故，造成人员伤亡和经济财产损失，因此，需要对危险的施工环境进行预警。
3.现有技术下，对于开挖面的高度、宽度以及放坡系数等各方面的要求的确定，通常是用使用人员进行手动测量并发出预警，但是手动测量难以保证极高的精准度，且在一些危险工作环境下，测量人员的生命安全也难以得到保障。
4.因此，需要一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法，以解决上述问题。
技术实现要素：
5.鉴于此，为解决现有技术中上述技术问题，本发明实施例提供一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法及装置。
6.第一方面，本发明实施例提供一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法，该方法包括：获取目标基坑的图像数据；从图像数据中提取点云数据；基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型；基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数；将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果；基于比较结果，确定预警信息。
7.可选地，获取目标基坑的图像数据，包括：对目标基坑进行区域划分，确定区域划分结果；根据区域划分结果，对每个区域进行扫描路线规划，确定路线规划结果；通过数据采集设备，按照路线规划结果进行数据采集，得到图像数据。
8.可选地，从图像数据中提取点云数据，包括：对图像数据进行降噪和过滤处理，获得点云数据。
9.可选地，基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型，包括：将点云数据输入至预设的数据轻量化处理模型中，确定轻量化后的点云数据；基于轻量化后的点云数据，构建目标基坑对应的三角网；对三角网进行修复处理，确定目标基坑对应的基坑三维模型。
10.可选地，将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果，包括：基于模型参数和规则参数，确定模型参数和规则参之间的差值；基于差值，确定比较结果。
11.可选地，基于比较结果，确定预警信息，包括：当比较结果位于预设的第一取值范围内时，采用预设的第一预警模式，输出第一预警信息；当比较结果位于预设的第二取值范围内时，采用预设的第二预警模式，输出第二预警信息；当比较结果位于预设的第三取值范围内时，采用预设的第三预警模式，输出第三预警信息。
12.可选地，还包括：将预警信息标注在基坑三维模型上，确定标注结果；将标注结果输出至预设的展示平台进行展示。
13.第二方面，本发明实施例提供一种基坑开挖智能预警装置，包括：获取模块，用于获取目标基坑的图像数据；第一提取模块，用于从图像数据中提取点云数据；构建模块，用于基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型；第二提取模块，用于基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数；比较模块，用于将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果；处理模块，用于基于比较结果，确定预警信息。
14.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可能的实施方式的方法的步骤。
15.本发明提供的一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法及装置。该方法包括：获取目标基坑的图像数据，从图像数据中提取点云数据，基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型，基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数，将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果，基于比较结果，确定预警信息。通过对目标基坑的数据采集和模型构建，可以为之后的测量提供更加精准的数据，同时，通过将构建的模型和规则参数进行对比，也可以及时发现安全隐患，保证施工人员的生命财产安全。
附图说明
16.图1为本发明实施例提供的一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法流程示意图；
17.图2为本发明实施例提供的一种构建基坑三维模型示意图；
18.图3为本发明实施例提供的一种获取目标参数示意图；
19.图4为本发明实施例提供的一种确定预警级别示意图；
20.图5为本发明实施例提供的一种基坑开挖智能预警装置结构示意图；
21.图6为本发明实施例提供一种基坑开挖智能预警系统结构示意图。
具体实施方式
22.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。
24.图1为本发明实施例提供的一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法流程示意图，该方法步骤执行过程，具体可以参见图1所示，该方法包括：
25.s110，获取目标基坑的图像数据。
26.示例性地，获取目标基坑的图像数据可以采用各种方式，包括但不限于：通过预先
设置的存储空间直接调用，通过人工拍照测量等等，在此不做限定。
27.在一种可选实施例中，假设存在有目标基坑对应的图像数据已经被采集完成，存放到了外部存储设备当中，此时，就可以直接连接外部存储设备，调用相关的图像数据即可。
28.作为本技术一个可选实施方式，当需要重新对目标基坑的图像数据进行采集时，包括：对目标基坑进行区域划分，确定区域划分结果。根据区域划分结果，对每个区域进行扫描路线规划，确定路线规划结果。通过数据采集设备，按照路线规划结果进行数据采集，得到图像数据。
29.示例性地，由于目标基坑的范围可能很大，因此不能一次性地完成全部区域的图像数据采集，因此，需要对目标基坑进行划分，划分区域时可以根据任意规则：例如图像采集设备的最大采集范围，图像采集设备的最大存储空间等等，在此不做限定。
30.进一步地，完成区域划分之后，需要对每一个区域内的图像采集录像进行路线规划，这一过程是为了在采集过程中，遥控图像采集设备躲避障碍，避免发生意外。在完成路线规划之后，遥控图像采集设备按照规划好的路线在指定的区域内完成图像数据采集。
31.s120，从图像数据中提取点云数据。
32.示例性地，可以采用任何的点云数据提取模型从图像数据中提取点云数据，在此不做限定。将采集完成的图像数据，输入至预设的点云数据提取模型，即可获得于输入的图像数据对应的点云数据。
33.作为本发明一个可选实施方式，图像数据中可能包含有噪点数据，例如：目标基坑内移动的生物，临时放置的物品等等。此时，要对图像数据做如下处理：对图像数据进行降噪和过滤处理，获得点云数据。
34.示例性地，在实际应用中，可以通过任意的噪点处理模型，对图像数据进行处理，删除噪点数据，在此不做限定。
35.s130，基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型。
36.示例性地，在实际应用中，可以使用任何建模程序，实现点云数据构建基坑三维模型，包括但不限于3dmax等等，在此不做限定。
37.作为本发明一个可选实施方式，当采集到的点云数据存在数据冗余时，也可以通过如下方式实现对目标基坑对应的基坑三维模型的构建：将点云数据输入至预设的数据轻量化处理模型中，确定轻量化后的点云数据，基于轻量化后的点云数据，构建目标基坑对应的三角网，对三角网进行修复处理，确定目标基坑对应的基坑三维模型。
38.示例性地，不是所有的点云数据对最终模型的生成有至关重要的影响，因此，为了提高工作效率，当点云数据中存在有非必要的点时，可以通过任意的数据轻量化模型，对点云数据进行处理，获得轻量化之后的点云数据。
39.进一步的，在完成轻量化之后，对目标基坑构建三角网，并在发现有存在数据不完善的地方进行修复。
40.在一种可选实施例中，参阅图2所示，假设目标基坑为一个椭圆形，经过，并经过处理，获得了对应区域的点云数据，经过处理，首先获得椭圆形对应的三角网，进而根据三角网，获得了基坑三维模型。
41.s140，基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数。
42.示例性地，根据之前构建的基坑三维模型，按照对应的比例尺，对指定为指的数据进行提取。
43.进一步的，在实际应用中，有时获取模型参数后，可能不会第一时间进行利用，因此，需要对模型参数进行存储，可以存在到预设的存储空间当中。
44.在一种可选实施例中，参阅图3所示，基坑三维模型的一个侧视图，根据这个侧视图，可以判断出开挖的坡度为37
°
，并将相应的数据进行记录，保存到预设的存储空间中。
45.s150，将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果。
46.示例性地，比较时可以参照各种各样的比较规则，进而可以得到各种各样的比较结果，例如：当比较规则为不能超过某一阈值时，比较结果就是与预设阈值的目标关系。在此不做限定，以实际应用为准。
47.作为本技术一个可选实施方式，也可以采用如下规则：基于模型参数和规则参数，确定模型参数和规则参之间的差值，基于差值，确定比较结果。
48.示例性地，规则参数是预先根据一些建筑安全规章制定的，例如：设置开挖尺寸警戒值，设置开挖坡度警戒值等等。
49.在一种可选实施例中，假设规定坡a的坡度为30
°
，但是经过对基坑三维模型参数的提取，确认在基坑三维模型中，坡a的坡度为90
°
，则模型参数和规则参之间的差值为60
°
，对应的比较结果也是60
°
。
50.s160，基于比较结果，确定预警信息。
51.示例性地，根据不同比较结果，需要首先对比较结果的进行分级处理，在完成分级之后，判断是否要发送预警信息，以及发送哪一级别的预警信息。
52.在一种可选实施例中，仍以上述坡a为例，假设规定坡a的坡度为30
°
，但是经过对基坑三维模型参数的提取，确认在基坑三维模型中，坡a的坡度为30
°
，显然比较结果是合格的，因此就不需要发送预警信息。
53.作为本技术一个可选实施方式，当检测结果不合格时，要根据预先设置的分级，发送对应的预警信息，包括：当比较结果位于预设的第一取值范围内时，采用预设的第一预警模式，输出第一预警信息，当比较结果位于预设的第二取值范围内时，采用预设的第二预警模式，输出第二预警信息，当比较结果位于预设的第三取值范围内时，采用预设的第三预警模式，输出第三预警信息。
54.示例性地，预警信息的级别的代表了严重程度，和比较结果对应的，在一种可选实施例中，第一预警模式表示比较结果较为良好，稍加警示即可，第二预警模式表示比较结果较为严重，要加强警示力度，第三预警模式表示比较结果非常严重，发出最高级别的警示。
55.进一步的，在进行提示的过程中，通常会结合基坑三维模型在可视化平台上进行展示，包括：将预警信息标注在基坑三维模型上，确定标注结果，将标注结果输出至预设的展示平台进行展示。
56.示例性地，可视化平台，包括但不限于建筑信息模型(building information modeling，bim)程序等平台，在此不做限定。
57.在一种可选实施例中，对于超过开挖尺寸警戒值大于30％的情况采用第三预警模式，参阅图4所示，假设坡b规则为10
°
，但是在基坑三维模型中发现，坡b为30
°
，通过如下计算：
[0058][0059]
显然200％远大于30％，因此在可视化平台中，对坡b进行标注，并发出第三预警信息。
[0060]
本发明提供的一种基于激光扫描的基坑开挖智能预警方法，包括：获取目标基坑的图像数据，从图像数据中提取点云数据，基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型，基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数，将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果，基于比较结果，确定预警信息。通过对目标基坑的数据采集和模型构建，可以为之后的测量提供更加精准的数据，同时，通过将构建的模型和规则参数进行对比，也可以及时发现安全隐患，保证施工人员的生命财产安全。
[0061]
本发明实施例还公开了一种基坑开挖智能预警装置，如图5所示，包括：
[0062]
获取模块501，用于获取目标基坑的图像数据；
[0063]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s110的相关描述，在此不再赘述。
[0064]
第一提取模块502，用于从图像数据中提取点云数据；
[0065]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s120的相关描述，在此不再赘述。
[0066]
构建模块503，用于基于点云数据，构建目标基坑对应的基坑三维模型；
[0067]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s130的相关描述，在此不再赘述。
[0068]
第二提取模块504，用于基于基坑三维模型进行参数提取，获得基坑三维模型对应的模型参数；
[0069]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s140的相关描述，在此不再赘述。
[0070]
比较模块505，用于将模型参数与预设的规则参数进行比较，确定比较结果；
[0071]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s150的相关描述，在此不再赘述。
[0072]
处理模块506，用于基于比较结果，确定预警信息。
[0073]
详细内容参见上述任意实施例中步骤s160的相关描述，在此不再赘述。
[0074]
本发明通过对目标基坑的数据采集和模型构建，可以为之后的测量提供更加精准的数据，同时，通过将构建的模型和规则参数进行对比，也可以及时发现安全隐患，保证施工人员的生命财产安全。
[0075]
作为本技术一个可选实施方式，获取模块501，用于对目标基坑进行区域划分，确定区域划分结果；根据区域划分结果，对每个区域进行扫描路线规划，确定路线规划结果；通过数据采集设备，按照路线规划结果进行数据采集，得到图像数据。
[0076]
作为本技术一个可选实施方式，第一提取模块502，用于对图像数据进行降噪和过滤处理，获得点云数据。
[0077]
作为本技术一个可选实施方式，构建模块503，用于将点云数据输入至预设的数据轻量化处理模型中，确定轻量化后的点云数据；基于轻量化后的点云数据，构建目标基坑对应的三角网；对三角网进行修复处理，确定目标基坑对应的基坑三维模型。
[0078]
作为本技术一个可选实施方式，比较模块505，用于基于模型参数和规则参数，确定模型参数和规则参之间的差值；基于差值，确定比较结果。
[0079]
作为本技术一个可选实施方式，比较模块505，用于当比较结果位于预设的第一取值范围内时，采用预设的第一预警模式，输出第一预警信息；当比较结果位于预设的第二取
值范围内时，采用预设的第二预警模式，输出第二预警信息；当比较结果位于预设的第三取值范围内时，采用预设的第三预警模式，输出第三预警信息。
[0080]
作为本技术一个可选实施方式，该设备还包括：将预警信息标注在基坑三维模型上，确定标注结果；将标注结果输出至预设的展示平台进行展示。
[0081]
请参阅图6，图6是本发明可选实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器61，例如cpu(central processing unit，中央处理器)，至少一个通信接口63，存储器64，至少一个通信总线62。其中，通信总线62用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口63可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选通信接口63还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器64可以是高速ram存储器(random access memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non—volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器64可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器61的存储装置。其中处理器61可以结合图6所描述的装置，存储器64中存储应用程序，且处理器61调用存储器64中存储的程序代码，以用于执行上述任一方法步骤。
[0082]
其中，通信总线62可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。通信总线62可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0083]
其中，存储器64可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random—access memory，缩写：ram)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non—volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(英文：solid—state drive，缩写：ssd)；存储器64还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0084]
其中，处理器61可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：network processor，缩写：np)或者cpu和np的组合。
[0085]
其中，处理器61还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application—specific integrated circuit，缩写：asic)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：cpld)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field—programmable gate array，缩写：fpga)，通用阵列逻辑(英文：generic array logic，缩写：gal)或其任意组合。
[0086]
可选地，存储器64还用于存储程序指令。处理器61可以调用程序指令，实现如本技术任一实施例中所示的基坑开挖智能预警方法。
[0087]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。