一种建筑物震害信息检测提取方法技术

本发明专利技术涉及一种建筑物震害信息检测提取方法，采用如下步骤：S1，点云数据预处理；S2，将坐标转换后的建筑物每个墙面的原始数据进行主成分分析，计算墙面点云数据的曲率值，提取曲率正态分布期望值大于阈值的点；S3，计算墙面点云数据的临近点夹角值，统计分析震后建筑物墙体裂缝临近点云夹角特征值的分布特点，提取临近点夹角值大于阈值的点；S4，对点云数据的法向量进行统计分析，得到建筑物破坏区域所对应的判别阈值；S5，采用密度聚类算法对S4计算的初步提取结果进行去噪处理，得到建筑物墙体裂缝点云的分布区域；本发明专利技术通过三维激光扫描仪扫描震后建筑物获取三维点云数据，快速提取建筑物震害信息，能够为震后的应急救援和损失评估提供技术支撑和科学保障。失评估提供技术支撑和科学保障。失评估提供技术支撑和科学保障。

【技术实现步骤摘要】
一种建筑物震害信息检测提取方法


[0001]本专利技术涉及一种建筑物震害信息检测提取方法，属于地震灾害评估


技术介绍

[0002]地震灾害会对人们的生命财产造成严重影响，其中建筑物的损坏是造成人员 伤亡的主要原因之一。地震发生后快速评估损失对于应急响应处置、救援行动和 灾后重建至关重要。破坏性地震发生后，建筑物结构类型的抗震设防等级在人员 伤亡中起着至关重要的作用。震后不同结构类型建筑物震害信息的提取分析研究， 能够为震后的应急救援、建筑物的损坏程度评估、其他建构筑物(桥梁、隧道、 大坝等)的变形特征提取及建筑物抗震加固等方面提供科学依据和技术支撑。
[0003]震后建筑物损失评估判定的方法是由地震应急抗震救灾指挥部派出的相关专家组成震后现场科考小组，通过测量和目视解读(解译)判定的方法对震后建筑物破坏情况进行评估分析。震后建筑物的损失评估工作，时间紧任务重，现场工作人员在调查的过程中用尺子量测建筑物裂缝信息，存在人为误差。建筑物墙体发生轻微倾斜变形的，在工作人员现场调查中存在不易被识别的缺点，疏漏建筑物变形信息。破坏程度较高的建筑物存在二次倒塌的风险，为现场科考工作人员的人身安全带来较大的危险。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种利用地面三维激光扫描数据,基于对点云中每个点的局部表面曲率值的分析,进行点云震害信息识别,针对初步提取结果，结合密度聚类算法来定义提取信息程度的建筑物震害信息检测提取方法。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：r/>[0006]本专利技术建筑物震害信息检测提取方法，其采用如下步骤：
[0007]S1，点云数据预处理
[0008]采用三维激光扫描仪采集建筑物表面的点云数据，所述点云数据包括：X/Y/Z 空间位置信息、反射强度、RGB信息以及X/Y/Z的法线信息数据；
[0009]利用三维激光扫描仪软件realworks的功能进行点云数据去噪、滤波处理和坐标转换；取坐标转换后的建筑物每个墙面的原始数据，并将其保存为独立的一个点云数据文件，定义墙面点云数据的左下角为原点坐标X/Y/Z的起点(0.0.0)，对处理后的数据按照单位为米的规范进行转存，XYZ为点云数据的三维坐标，其中X为横坐标，Y为纵坐标，Z为垂直于XY平面的坐标；
[0010]S2，将坐标转换后的建筑物每个墙面的原始数据进行主成分分析，计算墙面点云数据的曲率值；统计分析震后建筑物墙体裂缝特征值的分布特点，并设定曲率阈值，提取曲率正态分布期望值大于阈值的点；
[0011]通过主成分分析降低具有大量相互关联变量数据的维度；缩减包括将原始数据转换为一组新的不相关的变量，这些变量的数量等于所分析数据的维数，在离散点云数据集P
中选中任意一点a，其在离散点云数据集P中的位置为i，那么点a曲率K
i
的表达式为：
[0012][0013]其中x、y为点a的横、纵坐标值，x、y的单位为：米；
[0014]S3，计算墙面点云数据的临近点夹角值，统计分析震后建筑物墙体裂缝临近点云夹角特征值的分布特点，并设定夹角阈值，提取临近点夹角值大于阈值的点；
[0015]对离散点云数据集P中任意一点，搜索其半径r邻域内的所有临近点，r的单位为：米，设临近点数目为g，点P
i
的g临近点对应法线分别为 {n
i1
,n
i2
,n
i3
,
……
n
ig
}，点Pi与r邻域内临近点法线夹角值α的计算公式为：
[0016][0017]S4，对点云数据的法向量进行统计分析，得到建筑物破坏区域所对应的判别阈值，通过设定与阈值的关系，剔除临近平面的点，将计算结果与步骤S2和步骤S3的结果取交集，得到墙体裂缝和墙皮脱落区域的初步提取结果，所述交集为具有相同坐标位置的点；
[0018]S5，采用密度聚类算法对S4计算的初步提取结果进行去噪处理，降低墙面抹灰不均匀和边界效应对震害特征的影响，得到建筑物墙体裂缝点云的分布区域。
[0019]本专利技术步骤S5中，在密度聚类算法中将数据点分为三类：
[0020](1)核心点，若样本P
i
的半径r邻域内至少包含了指定数目MinPts个样本，即N
r
(P
i
)≥MinPts，则称样本点P
i
为核心点；
[0021](2)边界点，若样本P
i
的r邻域内包含的样本数目小于MinPts，但是它在其他核心点的邻域内，则称样本点P
i
为边界点；
[0022](3)噪点，既不是核心点也不是边界点的点。
[0023]本专利技术积极效果如下：
[0024](1)本专利技术通过主成分分析计算点云数据的曲率值和临近点夹角值，发挥了三维激光扫描仪(地基LiDAR)数据高精度的优势；
[0025](2)自动化程度高，运算速度快，适合数万点云数据的加载计算。
[0026](3)具有一定的灵活性，通过调整曲率和夹角的阈值，可以降低人为干扰因素。
[0027](4)解决了建筑物震害信息三维激光扫描仪(地基LiDAR)数据的自动检测提取。
[0028]采用本专利技术方法可减少不必要的劳动，降低现场调查人员二次伤害的风险，消除人为主观干扰因素，快速、准确地评价建筑物的健康状况。
[0029]本专利技术通过三维激光扫描仪扫描震后建筑物获取三维点云数据，快速提取建筑物震害信息，能够为震后的应急救援和损失评估提供技术支撑和科学保障。
附图说明
[0030]图1为本专利技术数据处理流程图；
[0031]图2为砖木结构建筑现场图；
[0032]图3为砖木结构建筑原始点云数据；
[0033]图4为砖木结构建筑初步提取结果图；
[0034]图5为砖结构建筑现场图；
[0035]图6为砖结构建筑原始点云数据图；
[0036]图7为砖结构建筑初步提取结果图；
[0037]图8为砖混结构建筑现场图；
[0038]图9为砖混结构建筑原始点云数据图；
[0039]图10为砖混结构建筑初步提取结果图；
[0040]图11为框架结构建筑现场照片图；
[0041]图12为框架结构原始点云数据图；
[0042]图13为墙面脱落区域的信息初步提取结果图；
[0043]图14为砖木结构建筑墙体右下角倾斜变形提取结果图；
[0044]图15为砖结构建筑墙面震害信息提取结果图；
[0045]图16为砖混结构建筑墙面震害信息提取结果图；
[0046]图17为框架结构建筑震害信息提取结果图；
[0047]图18调查点及实例样点分布图。
具体实施方式
[0048]如附图1所示，本专利技术建筑物震害信息检测提取方法采用如下步骤实现：
[0049]S1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑物震害信息检测提取方法，其特征在于，其采用如下步骤：S1，点云数据预处理采用三维激光扫描仪采集建筑物表面的点云数据，所述点云数据包括：X/Y/Z空间位置信息、反射强度、RGB信息以及X/Y/Z的法线信息数据；利用三维激光扫描仪软件realworks的功能进行点云数据去噪、滤波处理和坐标转换；取坐标转换后的建筑物每个墙面的原始数据，并将其保存为独立的一个点云数据文件，定义墙面点云数据的左下角为原点坐标X/Y/Z的起点(0.0.0)，对处理后的数据按照单位为米的规范进行转存，XYZ为点云数据的三维坐标，其中X为横坐标，Y为纵坐标，Z为垂直于XY平面的坐标；S2，将坐标转换后的建筑物每个墙面的原始数据进行主成分分析，计算墙面点云数据的曲率值；统计分析震后建筑物墙体裂缝特征值的分布特点，并设定曲率阈值，提取曲率正态分布期望值大于阈值的点；通过主成分分析降低具有大量相互关联变量数据的维度；缩减包括将原始数据转换为一组新的不相关的变量，这些变量的数量等于所分析数据的维数，在离散点云数据集P中选中任意一点a，其在离散点云数据集P中的位置为i，那么点a曲率K
i
的表达式为：其中x、y为点a的横、纵坐标值，x、y的单位为：米；S3，计算墙面点云数据的临近点夹角值，统计分析震后建筑物墙体裂缝临近点云夹角特征值的分布特点，并设定夹角阈值，提取临近点夹角值大于阈值的点；对离散点云数据集P中任意一点，搜索其半径r邻域内的所有临近点，r的单...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨凡，李晓丽，李志强，温超，蒋宏毅，
申请(专利权)人：杨凡，
类型：发明
国别省市：