一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法，在施工现场的建设项目总平面图中划分出施工区域和非施工区域，将动态区域内的建筑单体作为单个识别客体；对动态区域和稳态区域进行栅格化，形成载有监控区域范围信息的二值光栅图像；基于施工场地及周边场景的基准图像并对施工现场场景的三维重建；对基准相片中的施工区域进行掩模处理，提取基准相片中非施工区域的部分，将所提取的非施工区域作为配准图元，对施工现场进行常规监控测量并得到待监控的常规监控批次的施工场地相片；结合配准图元再次进行施工场景的三维重建，生成三维点云、DSM和DOM，从监控的DSM或三维点云中提取各建筑单体工作面高程，经过高程对比实现自动监控施工进度。现自动监控施工进度。现自动监控施工进度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，特别涉及基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法。

技术介绍

[0002]施工进度监控对于工程管理来说是非常必要的，目前常用的人工巡查方法，耗时费力，且记录容易出错。无人机是良好的监控工具，无人机携带相机进行监控，可以获得很好的监控视角。目前也出现了采用无人机进行施工现场监控的应用实例，但多为通过人工解读航拍相片，这一方法已经大大节省了现场巡查所需的人力，但是人工识读航拍相片，仍需要在楼栋林立的建筑工地中辨别具体楼栋、数出施工楼层，仍然存在耗人工、易出错的问题。
[0003]近年来，也出现了比较先进的、对施工现场图像自动解析的方法，主要是利用现场照片进行施工场景的三维重建，得到三维点云或三维网格模型，与设计信息进行比较，进而实现进度的识读。从目前文献来看，对不带POS信息的图片组进行三维重建时，一般需要像控点信息，这将导致：对像控点的物理维护要求比较高(如CN111006646A所述)，或者在测得施工现场场景点云后采用“手工方式”将其与设计模型进行配准，或者在初次指定像控点完成三维重建模型的定向定位后，在选择监控前后外观一致的部分后，对后续的三维重建模型采用ICP算法与完成定位定向的三维重建模型进行配准。使用ICP算法，需要对各次监控时外观一致的部分进行选取。严格来说，对于后续监控批次，也需要指定其中与前序批次外观一致的部分，否则有可能会导致配准失败；由于目前还没有能够较好的实现自动确定外观一致部分的方法，因此采用ICP算法与三维重建模型进行配准会降低数据处理的自动化水平；近年来出现的“免像控”摄影测量技术，可以很好的规避每次指定像控点的问题，但是这些“免像控”的摄影测量技术，使用了配置CORS、RTK等可以获取高精度GNSS坐标的摄影设备(如配置了RTK的无人机)，会在技术上提出网络、链路、基站等更多要求，成本也更高。
[0004]根据报道来看，消费级无人机的建模精度可以达到厘米级水平，如果可以结合无人机低空摄影精度较高、且能利用已有环境信息的方法，则有可能以“免像控”的方式使用GNSS定位精度较低的“消费级无人机”，获取稳定的、可与设计信息进行良好配准的测量成果，进而为施工进度监控提供有效数据。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的不足，本专利技术提出了基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法，充分利用施工场地周边环境的位置、图像信息，实现对成片建设区域施工进度的自动监控。
[0006]本专利技术所采用的技术方案如下：
[0007]一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1，在施工现场的建设项目总平面图中划分出施工区域和非施工区域，所述施
工区域为动态区域，所述非施工区域为稳态区域；将动态区域内的建筑单体作为单个识别客体，并识别建筑单体的平面区域和
±
0高程，进而得到单体平面区域、单体
±
0高程和单体的楼板高程，楼板高程用表示为第j栋楼第i层楼板的设计高程；
[0009]步骤2，通过指定原点位置、坐标轴方向、原点位置水平面内的坐标(x0、y0)、dx和dy以及图形范围，对动态区域和稳态区域进行栅格化，形成载有监控区域范围信息的二值光栅图像；其中，dx、dy是光栅图像每行、每列代表的空间间距；所述原点位置为现实世界中的位置点；
[0010]步骤3，对施工现场进行基准测量，获取施工场地及周边场景的基准图像，并将本批次基准图像作为基准相片，用基准相片进行施工现场场景的三维重建；
[0011]步骤4，对基准相片中的施工区域进行掩模处理，提取基准相片中非施工区域的部分，将所提取的非施工区域作为配准图元，参与后期施工现场场景的三维重建计算以实现常规监控不再要求输入或指定像控点；
[0012]步骤5，对施工现场进行常规监控测量，即采集工地待监控施工场地及周边场景的图像作为待监控的常规监控批次的施工场地相片；结合步骤4中基准相片的非施工区域，再次进行施工现场场景的三维重建，生成三维点云、DSM和DOM，DSM为含有施工现场场景高程信息的数字表面模型，DOM为数字正射影像图，步骤5中三维点云的原点位置和坐标轴方向均与步骤2中的原点位置及坐标轴方向的选取保持一致；所述步骤5中DSM和DOM的原点位置、坐标轴方向dx和dy以及图像范围均与步骤2中的原点位置、坐标轴方向dx和dy的选取保持一致；
[0013]步骤6，根据单体平面区域，从步骤5中监控的DSM或三维点云中提取第j个建筑单体的工作面高程，与比较，其中差异最小的楼层号i，即可知该楼栋已施工至第i层，从而自动获得施工进度；
[0014]步骤7，在步骤5获得的DOM的基础上，根据建筑单体的平面位置信息，提取该建筑单体当前的工作面图像，为具体的施工阶段识别提供图像数据。
[0015]进一步，所述步骤4中利用基准相片和点云信息，对基准相片上的施工区域进行自动分割，过程如下：
[0016]步骤4.1，提取动态区域的平面范围Mask
平面动态区域
，Mask
平面动态区域
表示为与与DSM原点位置、像素行列间距一致的、标识了平面动态区域的二值图像，该二值图像在下文称为“平面动态区域掩模图像”，Mask
平面动态区域
(i,j)表示该图像第i行、第j列的数值；
[0017]步骤4.2，对基准相片进行空三解算，计算基准相片中各图像的内方位元素和外方位元素，然后对场景进行三维重建，得到场景的三维点云；
[0018]步骤4.3，对点云三维坐标中的水平坐标分量，按照与DSM一致的dx、dy进行离散化，根据平面动态区域掩模图像选择指定范围内的三维点，具体表示为：对于点云中的第k点p
k
，其坐标为(x
k
,y
k
,z
k
)，重新映射为数字正射图中的行号i
k
和列号j
k
，表示为：i
k
＝round((x
k-x0)/dx+1)，j
k
＝round((y
k-y0)/dx+1)，其中，记号round(
·
)表示四舍五入后取整；如果Mask
平面动态区域
(i
k
,j
k
)＝1，则点云中的该点p
k
即属于施工区域的点；如果Mask
平面动态区域
(i
k
,j
k
)＝0，则点云中的该点p
k
即属于非施工区域的点；根据以上步骤，选择出动态区域的点云；
[0019]步骤4.4，将步骤4.3中选出的施工区域的三维点，根据各图像的内方位元素、外方
位元素，根据射影几何原理，在基准相片上进行投射，得到施工区域物体的点云投影图；
[0020]步骤4.5，对施工区域物体的点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在施工现场的建设项目总平面图中划分出施工区域和非施工区域，所述施工区域为动态区域，所述非施工区域为稳态区域；将动态区域内的建筑单体作为单个识别客体，并识别建筑单体的平面区域和
±
0高程，进而得到单体平面区域、单体
±
0高程和单体的楼板高程，所述楼板高程用表示为第j栋楼第i层楼板的设计高程；步骤2，通过指定原点位置、坐标轴方向、原点位置水平面内的坐标(x0、y0)、dx和dy以及图形范围，对动态区域和稳态区域进行栅格化，形成载有监控区域范围信息的二值光栅图像；其中，dx、dy是光栅图像每行、每列代表的空间间距；所述原点位置为现实世界中的位置点；步骤3，对施工现场进行基准测量，获取施工场地及周边场景的基准图像，并将本批次基准图像作为基准相片，用基准相片进行施工现场场景的三维重建；步骤4，对基准相片中的施工区域进行掩模处理，提取基准相片中非施工区域的部分，将所提取的非施工区域作为配准图元，参与后期施工现场场景的三维重建计算以实现其他非基准批次的监控不再要求输入或指定像控点；步骤5，对施工现场进行常规监控测量，即采集工地待监控施工场地及周边场景的图像作为待监控的常规监控批次的施工场地相片；结合步骤4中基准相片的非施工区域，再次进行施工现场场景的三维重建，生成三维点云、DSM和DOM，DSM为含有施工现场场景高程信息的数字表面模型，DOM为数字正射影像图；其中，步骤5中三维点云的原点位置和坐标轴方向均与步骤2中的原点位置及坐标轴方向的选取保持一致；所述步骤5中DSM和DOM的原点位置、坐标轴方向dx和dy以及图像范围均与步骤2中的原点位置、坐标轴方向dx和dy的选取保持一致；步骤6，根据单体平面区域，从常规监控的DSM或三维点云中提取第j个建筑单体的工作面高程，与比较，其中差异最小的楼层号i，即可知该楼栋已施工至第i层，从而自动获得施工进度；步骤7，在步骤5获得的DOM的基础上，根据建筑单体的平面位置信息，提取各建筑单体当前的工作面图像，为具体的施工阶段识别提供图像数据。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉进行施工进度自动监控的方法，其特征在于，所述步骤4中利用基准相片和点云信息，对基准相片上的施工区域进行自动分割，过程如下：步骤4.1，提取动态区域的平面范围Mask
平面动态区域
，Mask
平面动态区域
表示为与DSM原点位置、像素行列间距一致的、标识了平面动态区域的二值图像，该二值图像在下文称为“平面动态区域掩模图像”，Mask
平面动态区域
(i,j)表示该图像第i行、第j列的数值；步骤4.2，对基准相片进行空三解算，计算基准相片中各图像的内方位元素和外方位元素，然后对场景进行三维重建，得到场景的三维点云；步骤4.3，对点云三维坐标中的水平坐标分量，按照与DSM一致的dx、dy进行离散化，根据平面动态区域掩模图像选择指定范围内的三维点，具体表示为：对于点云中的第k点p
k
坐标为(x
k
,y
k
,z
k
)，重新映射为数字正射图中的行号i
k
和列号j
k
，表示为i
k
＝round((x
k-x0)/dx+1)，j
k
＝round((y
k-y0)/dx+1)，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成涛，陈立，王家峰，姚楠，李荣冰，马文刚，黄传峰，林敏，潘大荣，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：