一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法技术

本发明专利技术涉及形变测量技术领域，提出了一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，包括：获取目标建筑点云和初始目标建筑点云；根据目标建筑点云和初始目标建筑点云获取时邻形变向量

【技术实现步骤摘要】
一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法


[0001]本专利技术涉及形变测量
，具体涉及一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法
。

技术介绍

[0002]建筑形变是指建筑在荷载作用下产生的形状或位置变化的现象，可分为位移和沉降两大类
。
其中，沉降是指竖向的形变，包括下沉和上升；位移是除沉降外所有形变的统称，包括水平位移
、
倾斜
、
挠度
、
风振形变
、
日照形变等
。
随着城市化建设的高速发展，现有建筑物的数量非常庞大，且落成速度比以往更快，将来会有更多的高层建筑，一旦建筑出现形变，将会对建筑物的使用者造成安全隐患，所以，对建筑物的形变进行测量具有重要的意义
。
[0003]对建筑形变进行测量可使用
ICP
匹配算法，通过对建筑点云数据进行匹配检测建筑形变，简单直观，易于实现，且匹配精度较高，可实现对建筑形变较准确的测量
。
为了满足人们日益增长的需求，建筑物的结构越来越复杂，高层建筑也越来越多，结构复杂的建筑物和高层建筑对应的点云数据量较大，会导致
ICP
匹配算法的计算量较大，且
ICP
算法对初值较为敏感，当建筑点云的初值估计效果不佳时，会导致建筑形变的检测精度降低
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，以解决建筑形变测量精度对建筑点云数据匹配时初值敏感的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，该方法包括以下步骤：采集目标建筑点云并进行预处理，获取初始目标建筑点云；根据目标建筑点云和初始目标建筑点云获取时邻形变向量，对时邻形变向量进行分解，获取初始目标建筑点云中的点与实时目标建筑点云中的点分别在垂直方向和水平方向上的沉降向量与位移向量；根据初始目标建筑点云与实时目标建筑点云的形变程度获取时邻形变指数，根据时邻形变指数获取时邻形变指数矩阵，获取点对匹配组，根据点对匹配组对应的时邻形变指数和邻形变指数矩阵中时邻形变指数的相同排列方式，获取一次时邻形变指数矩阵，根据一次时邻形变指数矩阵获取第一目标函数，根据第一目标函数获取实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果；根据实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果获取匹配结果，根据匹配结果获取目标建筑形变量，实现对建筑物的形变测量
。
[0005]进一步，所述采集目标建筑点云并进行预处理，获取初始目标建筑点云，包括的具体方法为：使用激光雷达系统获取需要进行形变测量的建筑的点云，对目标建筑点云进行去
噪，将去噪后的需要进行形变测量的建筑的点云记为目标建筑点云；提取建筑建成时的点云，将建筑建成时的点云记为初始目标建筑点云
。
[0006]进一步，所述根据目标建筑点云和初始目标建筑点云获取时邻形变向量，包括的具体方法为：分别将实时目标建筑点云中的每个点记为一级点，分别将初始目标建筑点云中的每个点记为二级点；将一级点与二级点的横坐标差值记为第一位置差值，将一级点与二级点的纵坐标差值记为第二位置差值，将一级点与二级点的竖坐标差值记为第三位置差值；将第一位置差值
、
第二位置差值和第三位置差值的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点的时邻形变向量
。
[0007]进一步，所述对时邻形变向量进行分解，获取初始目标建筑点云中的点与实时目标建筑点云中的点分别在垂直方向和水平方向上的沉降向量与位移向量，包括的具体方法为：将一级点与二级点在垂直方向的形变量记为第一形变量；将一级点与二级点的连线与垂直方向的形变角记为第二形变量；将第一形变量和第二形变量的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点所构成时邻形变向量经过分解后所得的沉降向量；将一级点与二级点在水平方向的形变量记为第三形变量；将一级点与二级点的连线与水平方向的形变角记为第四形变量；将第三形变量和第四形变量的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点所构成时邻形变向量经过分解后所得的位移向量
。
[0008]进一步，所述根据初始目标建筑点云与实时目标建筑点云的形变程度获取时邻形变指数，包括的具体方法为：将一级点与二级点的沉降向量内包含的所有元素的值的和记为第一和值；将一级点与二级点的位移向量内包含的所有元素的值的和记为第二和值；将第一和值
、
第二和值与第一调节因子的和的归一化值记为一级点与二级点的时邻形变指数，其中，时邻形变指数与第一和值
、
第二和值与第一调节因子的和呈负相关关系
。
[0009]进一步，所述获取点对匹配组，包括的具体方法为：在初始目标建筑点云中随机选取第一预设阈值个点，将一级点与初始目标建筑点云中随机选取第一预设阈值个点分别进行匹配，获取第一预设阈值个点对匹配组
。
[0010]进一步，所述根据一次时邻形变指数矩阵获取第一目标函数，包括的具体方法为：将一次时邻形变指数矩阵中每个元素分别记为第一元素；将第一元素对应的点对匹配组中两个匹配点在垂直高度上与元素的高度的差值的绝对值的均值记为第一均值；将一次时邻形变指数矩阵中包含的所有时邻形变指数的均值记为第二均值；将第一元素的数值与第一均值的比值与第二均值的差值记为第一元素的第一数值；将一次时邻形变指数矩阵中所有第一元素的第一数值的均值记为第一目标函数
。
[0011]进一步，所述根据第一目标函数获取实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果，包括的具体方法为：将第一目标函数作为优化算法的目标函数，使用优化算法对实时目标建筑点云与初始目标建筑点云进行粗匹配，获取实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果
。
[0012]进一步，所述根据实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果获取匹配结果，包括的具体方法为：将实时目标建筑点云作为目标点云，将初始目标建筑点云作为参考点云，对参考点云与目标点云使用点云匹配算法，将参考点云与目标点云粗匹配结果之间的欧式距离作为点云匹配算法的度量距离，获取参考点云与目标点云的匹配结果
。
[0013]进一步，所述根据匹配结果获取目标建筑形变量，实现对建筑物的形变测量，包括的具体方法为：将所有匹配成功点对的空间坐标的欧氏距离的均值记为第三均值；将初始目标建筑点云数据中的数据总数与实时目标建筑点云中的数据总数的和记为第三和值；将第三和值与匹配成功点对内包含的点的数量的差值记为第一差值；将第三均值与第一差值的乘积记为目标建筑形变量；目标建筑形变量即为建筑物的形变测量的数值
。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过分析实时目标建筑点云数据与初始目标建筑点云数据的形变特征，构建时邻形变向量，并根据形变分类，将时邻形变向量分解为沉降向量与位移向量，其中，沉降向量与位移向量分别反映实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的垂直形变与位移形变；然后，以沉降向量与位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集目标建筑点云并进行预处理，获取初始目标建筑点云；根据目标建筑点云和初始目标建筑点云获取时邻形变向量，对时邻形变向量进行分解，获取初始目标建筑点云中的点与实时目标建筑点云中的点分别在垂直方向和水平方向上的沉降向量与位移向量；根据初始目标建筑点云与实时目标建筑点云的形变程度获取时邻形变指数，根据时邻形变指数获取时邻形变指数矩阵，获取点对匹配组，根据点对匹配组对应的时邻形变指数和邻形变指数矩阵中时邻形变指数的相同排列方式，获取一次时邻形变指数矩阵，根据一次时邻形变指数矩阵获取第一目标函数，根据第一目标函数获取实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果；根据实时目标建筑点云与初始目标建筑点云的粗匹配结果获取匹配结果，根据匹配结果获取目标建筑形变量，实现对建筑物的形变测量
。2.
根据权利要求1所述的一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，其特征在于，所述采集目标建筑点云并进行预处理，获取初始目标建筑点云，包括的具体方法为：使用激光雷达系统获取需要进行形变测量的建筑的点云，对目标建筑点云进行去噪，将去噪后的需要进行形变测量的建筑的点云记为目标建筑点云；提取建筑建成时的点云，将建筑建成时的点云记为初始目标建筑点云
。3.
根据权利要求1所述的一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，其特征在于，所述根据目标建筑点云和初始目标建筑点云获取时邻形变向量，包括的具体方法为：分别将实时目标建筑点云中的每个点记为一级点，分别将初始目标建筑点云中的每个点记为二级点；将一级点与二级点的横坐标差值记为第一位置差值，将一级点与二级点的纵坐标差值记为第二位置差值，将一级点与二级点的竖坐标差值记为第三位置差值；将第一位置差值
、
第二位置差值和第三位置差值的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点的时邻形变向量
。4.
根据权利要求3所述的一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，其特征在于，所述对时邻形变向量进行分解，获取初始目标建筑点云中的点与实时目标建筑点云中的点分别在垂直方向和水平方向上的沉降向量与位移向量，包括的具体方法为：将一级点与二级点在垂直方向的形变量记为第一形变量；将一级点与二级点的连线与垂直方向的形变角记为第二形变量；将第一形变量和第二形变量的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点所构成时邻形变向量经过分解后所得的沉降向量；将一级点与二级点在水平方向的形变量记为第三形变量；将一级点与二级点的连线与水平方向的形变角记为第四形变量；将第三形变量和第四形变量的数值依次排列构成的向量记为一级点与二级点所构成时邻形变向量经过分解后所得的位移向量
。5.
根据权利要求4所述的一种面向建筑设计的建筑物形变测量方法，其特征在于，所述根据初始目...

【专利技术属性】
技术研发人员：芦美兰，朴顺梅，
申请(专利权)人：延边大学，
类型：发明
国别省市：