确定砌筑质量的方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种确定砌筑质量的方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和施工质量等技术领域。确定砌筑质量的方法的具体实现方案为：针对待测墙体包括的至少一个墙面中的每个墙面，基于针对待测墙体的点云数据将每个墙面投影至二维平面，得到每个墙面的二维图像；基于待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定每个墙面的实际深度信息；目标点云数据为投影得到每个墙面的二维图像时所涉及的点云数据；以及根据每个墙面的实际深度信息与每个墙面的理论深度信息之间的差异，确定待测墙体的砌筑质量，其中，理论深度信息是基于待测墙体的预定三维模型确定的。信息是基于待测墙体的预定三维模型确定的。信息是基于待测墙体的预定三维模型确定的。

【技术实现步骤摘要】
确定砌筑质量的方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和施工测量等
，尤其涉及一种确定砌筑质量的方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和电子技术的发展，人工智能和机器人技术应用于越来越多的领域。但传统建筑领域通常还是采用落后的施工手段和方式，例如对建筑物砌筑质量的评估主要依赖人工通过手工工具、弹线等方式来实现，存在评估精度无法保证和人工成本越来越高的问题。

技术实现思路

[0003]本公开旨在提供一种利于提高评估精度、降低人工成本的确定砌筑质量的方法、装置、电子设备和存储介质。
[0004]根据本公开的一个方面，提供了一种确定砌筑质量的方法，包括：针对待测墙体包括的至少一个墙面中的每个墙面，基于针对待测墙体的点云数据将每个墙面投影至二维平面，得到每个墙面的二维图像；基于待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定每个墙面的实际深度信息；目标点云数据为投影得到每个墙面的二维图像时所涉及的点云数据；以及根据每个墙面的实际深度信息与每个墙面的理论深度信息之间的差异，确定待测墙体的砌筑质量，其中，理论深度信息是基于待测墙体的预定三维模型确定的。
[0005]根据本公开的另一个方面，提供了一种确定砌筑质量的装置，包括：投影模块，用于针对待测墙体包括的至少一个墙面中的每个墙面，基于针对待测墙体的点云数据将每个墙面投影至二维平面，得到每个墙面的二维图像；深度确定模块，用于基于待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定每个墙面的实际深度信息；目标点云数据为投影得到每个墙面的二维图像时所涉及的点云数据；以及砌筑质量确定模块，用于根据每个墙面的实际深度信息与每个墙面的理论深度信息之间的差异，确定待测墙体的砌筑质量，其中，理论深度信息是基于待测墙体的预定三维模型确定的。
[0006]根据本公开的另一个方面，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能够执行本公开提供的确定砌筑质量的方法。
[0007]根据本公开的另一个方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提供的确定砌筑质量的方法。
[0008]根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令存储于可读存储介质和电子设备其中至少之一上，所述计算机程序/指令在被处理器执行时实现本公开提供的确定砌筑质量的方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1是根据本公开实施例的确定砌筑质量的方法和装置的应用场景示意图；
[0012]图2是根据本公开实施例的确定砌筑质量的方法的流程示意图；
[0013]图3是根据本公开实施例的采集得到点云数据的原理示意图；
[0014]图4是根据本公开实施例的确定待测墙体的墙体点云数据的原理示意图；
[0015]图5是根据本公开实施例的对点云数据进行二维投影的原理示意图；
[0016]图6是根据本公开实施例的体现砌筑质量的效果示意图；
[0017]图7是根据本公开实施例的确定砌筑质量的装置的结构框图；以及
[0018]图8是用来实施本公开实施例的确定砌筑质量的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]传统建筑行业面临诸多制约，例如落后的施工手段和方式、用工荒、工人老龄化、用工成本上升等。随着人工智能和机器人技术的发展，有望可以借助该些技术，将建筑行业的工人从传统的具有“危、繁、脏、重”特点的施工作业和环境中解脱出来，以从事更加需要人工作业的工作。
[0021]为了解决该问题，本公开提供了一种确定砌筑质量的方法、装置、设备和介质。以下先结合图1对本公开提供的方法和装置的应用场景进行描述。
[0022]图1是根据本公开实施例的确定砌筑质量的方法和装置的应用场景示意图。
[0023]如图1所示，该实施例的应用场景100可以包括采集设备110，该采集设备110例如可以为3D扫描设备，具体可以包括激光雷达、RGB双目相机、3D结构光相机或飞行时间深度相机(Time
‑
Of
‑
flightcamera，TOF相机)等。该采集设备110例如可以用于采集其所在环境中任意物体的点云数据。
[0024]在一实施例中，在需要对墙体120的砌筑质量进行评估时，例如可以在墙体120的正前方或根据需求在墙体120周边的任意位置架设采集设备110，以借助采集设备110对墙体120进行点云数据的采集。采集设备110例如还可以与电子设备130有线或无线通信连接，以将采集得到的点云数据传送给电子设备130，以供电子设备对采集的点云数据进行处理。其中，采集设备110的架设位置例如可以根据砌筑质量的评估需求等来确定，本公开对此不做限定。
[0025]其中，电子设备130例如可以为具有处理功能的各种电子设备，包括但不限于膝上型便携计算机、台式计算机和服务器等等。例如，该电子设备130中还可以运行有各种客户端应用，例如可以运行有三维建模类应用、数据处理类应用、质量评估类应用、云平台类应用等(仅为示例)。
[0026]在一实施例中，电子设备130例如可以通过对采集设备110采集的墙体120的点云数据进行处理，来得到墙体120中每个墙面的实际深度信息。并通过将该实际深度信息与每个墙面的理论深度信息比对，来得到表征砌筑质量160的比对结果。其中，例如可以响应于用户的输入操作而获得理论深度信息，或者，还可以根据为墙体120预先构建的三维模型140来获得理论深度信息，本公开对此不做限定。
[0027]在一实施例中，该应用场景100还可以包括服务器150。该服务器150例如可以为数据库服务器、云服务器或者区块链服务器等任意类型的服务器，该服务器150例如也可以为用于支持电子设备130中安装的客户端应用运行的后台管理服务器，本公开对此不做限定。例如，电子设备130例如可以通过网络与服务器150通信连接，以从服务器150中获取为墙体120预先构建的三维模型140，从而获得墙体120的理论深度信息。
[0028]在一实施例中，电子设备130例如还可以将采集设备110针对墙体120所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定砌筑质量的方法，包括：针对待测墙体包括的至少一个墙面中的每个墙面，基于针对所述待测墙体的点云数据将所述每个墙面投影至二维平面，得到所述每个墙面的二维图像；基于所述待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定所述每个墙面的实际深度信息；所述目标点云数据为投影得到所述每个墙面的二维图像时所涉及的点云数据；以及根据所述每个墙面的实际深度信息与所述每个墙面的理论深度信息之间的差异，确定所述待测墙体的砌筑质量，其中，所述理论深度信息是基于所述待测墙体的预定三维模型确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其中：所述基于所述待测墙体的点云数据将所述每个墙面投影至二维平面，得到所述每个墙面的二维图像包括：基于针对所述待测墙体的点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据；将所述待测墙体的墙体点云数据变换至标准化设备坐标系中，得到第一点云数据；以及将所述第一点云数据投影至与所述每个墙面对应的二维平面，得到所述每个墙面的二维图像；所述根据所述待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定所述每个墙面的实际深度信息包括：确定所述第一点云数据中与所述目标点云数据对应的第二点云数据；以及根据所述第二点云数据包括的沿所述每个墙面的法线方向的坐标值，确定所述待测墙体的实际深度信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：获取采集设备在至少两个采集参数下针对所述待测墙体采集到的原始点云数据；根据针对所述采集设备构建的坐标系与目标坐标系之间的变换关系，将所述原始点云数据变换至所述目标坐标系下，得到变换后点云数据；拼接所述变换后点云数据，得到针对所述待测墙体的点云数据，其中，所述目标坐标系为任意的预定三维坐标系。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述原始点云数据包括相对于所述待测墙体固定设置的参考物的点云数据；所述方法还包括：根据所述参考物与所述采集设备之间的相对位置关系，确定针对所述采集设备构建的坐标系与针对所述参考物构建的所述目标坐标系之间的变换关系。5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其中，针对所述待测墙体的点云数据包括相对于所述待测墙体固定设置的参考物的点云数据；基于所述待测墙体的点云数据将所述每个墙面投影至二维平面，得到所述每个墙面的二维图像包括：通过以下方式来基于针对所述待测墙体的点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据：基于所述待测墙体的目标三维尺寸和所述参考物与所述待测墙体之间的相对位置信息，对针对所述待测墙体的点云数据进行分割，得到分割后点云数据；以及基于所述分割后点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据；以及
基于所述墙体点云数据将所述每个墙面投影至与所述每个墙面对应的二维平面，得到所述每个墙面的二维图像，其中，所述目标三维尺寸是基于所述待测墙体的预定三维模型确定的。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述分割后点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据包括：基于对所述分割后点云数据进行离群点滤波处理得到的点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据。7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述基于所述分割后点云数据，确定所述待测墙体的墙体点云数据包括：确定所述分割后点云数据中描述所述每个墙面的点云数据；基于所述每个墙面的预定纹理厚度和描述所述每个墙面的点云数据，确定在所述每个墙面的法线方向上的分割阈值；以及基于所述分割后点云数据，根据在所述至少一个墙面的法线方向上的分割阈值对点云数据进行分割处理，得到所述待测墙体的墙体点云数据，其中，所述每个墙面的预定纹理厚度是基于所述预定三维模型确定的。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述每个墙面的预定纹理厚度和描述所述每个墙面的点云数据，确定在所述每个墙面的法线方向上的分割阈值包括：根据描述所述每个墙面的点云数据，确定所述每个墙面在所述每个墙面的法线方向上的位置信息；根据所述位置信息和所述每个墙面的预定纹理厚度，确定在所述每个墙面的法线方向上的查找范围；在所述查找范围内查找描述所述每个墙面的点云数据，确定在所述每个墙面的法线方向上的极值点云数据；以及根据所述极值点云数据包括的沿所述每个墙面的法线方向的坐标值，确定针对所述每个墙面的分割阈值。9.一种确定砌筑质量的装置，包括：投影模块，用于针对待测墙体包括的至少一个墙面中的每个墙面，基于针对所述待测墙体的点云数据将所述每个墙面投影至二维平面，得到所述每个墙面的二维图像；深度确定模块，用于基于所述待测墙体的点云数据中的目标点云数据，确定所述每个墙面的实际深度信息；所述目标点云数据为投影得到所述每个墙面的二维图像时所...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜禾，卢飞翔，李龙腾，张良俊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：