【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑测绘，尤其涉及一种建筑工程的测绘智能规划方法及系统。
技术介绍
1、相较于传统测绘技术而言，三维激光扫描技术的高精度、全覆盖、灵活性、立体性优势更为突出，利用该技术能够直接对建筑表面进行扫描并获取其电源数据。从而在有效提升建筑测绘工作精准度的同时减轻相关工作人员的工作强度与作业难度，实现建筑测绘工作效率与质量的全面提升。三维激光扫描技术属于20 世纪90 年代诞生的一项高新技术，其基本原理为，利用高频速激光扫描测量仪器，实现对待测表面三维空间点信息的有效获取。三维激光扫描仪主要是由激光发射器、激光接收器、鉴相器、相机、滤光镜、微处理器以及与其相衔接的软件等组成。应用三维激光扫描技术进行建筑测绘的工作原理为：激光发射器向被测绘对象表面发射具有规则几何形状特征的激光束，而后激光束通过旋转反射镜对被测绘物体进行立面扫描，借助鉴相器获取不同点位反射激光束的时间差推测激光与被测量点之间的距离，再利用编码器便可以计算出被测绘物体表面上每个扫描点的实际三维坐标，再由微处理器对相关数据进行整合与计算后便可得到被测对象表面的采样点集合，即“点云数据”。点云数据包含了目标物表面的三维信息、rgb 信息、反射强度信息。而如今，高层建筑通常通过无人机载激光扫描仪进行对测区进行空对地全面扫描，最终通过内业计算实现各种数据信息的全面获取。然而，激光扫描仪也容易受到环境的影响，如由于激光束在不同环境特征（如温度、湿度、能见度、雾霾度等）情况之下的穿透性是不一致的，导致了在不同环境特征之下所拍摄的图像清晰度存在一定的差异性，当不调整时，就可能
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种建筑工程的测绘智能规划方法及系统。
2、为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面提供了一种建筑工程的测绘智能规划方法，包括以下步骤：
4、获取待测绘建筑的测绘任务数据信息以及建筑图纸信息，并根据待测绘建筑的测绘任务数据信息以及建筑图纸信息构建若干个测绘点；
5、获取每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息，并根据测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息预测出每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息；
6、基于每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息获取异常的测绘点以及正常的测绘点，并对每个正常的测绘点配置最优的激光扫描仪工作参数；
7、获取异常的测绘点所在的地理位置信息，并根据异常的测绘点所在的地理位置信息进行测绘点优化。
8、进一步的，在本方法中，根据待测绘建筑的测绘任务数据信息以及建筑图纸信息构建若干个测绘点，具体包括：
9、根据建筑图纸信息通过三维建模软件构建建筑三维模型图，并基于待测绘建筑的测绘任务数据信息获取待测绘的区域位置信息以及待测绘的拍摄区域面积信息，引入遗传算法，根据遗传算法设置遗传代数；
10、初始化若干个激光扫描仪的位置信息以及拍摄点的数量，并根据激光扫描仪的位置信息通过三维建模软件进行拍摄区域模拟，获取激光扫描仪的位置信息所对应的拍摄区域面积信息；
11、统计激光扫描仪的位置信息所对应的拍摄区域面积信息，并获取总的拍摄区域面积信息，若不大于，根据遗传代数调整激光扫描仪的位置信息以及拍摄点的数量，若大于，输出激光扫描仪的位置信息以及拍摄点的数量，并随机选取待测绘建筑中一个基准点；
12、获取基准点在世界坐标系中的一个坐标点数据以及基准点在建筑三维模型图的坐标点数据，根据基准点在世界坐标系中的一个坐标点数据以及基准点在建筑三维模型图的坐标点数据构建坐标关系；
13、根据坐标关系将激光扫描仪的位置信息转换为在世界坐标系中的坐标点数据信息，获取转换后的坐标点数据信息，并将转换后的坐标点数据信息所对应的点位作为测绘点，并输出若干个测绘点。
14、进一步的，在本方法中，获取每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息，并根据测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息预测出每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息，具体包括：
15、通过大数据获取在各环境特征数据信息以及不同激光扫描仪工作参数之下激光扫描仪所采集图像的图像清晰度特征数据信息，引入图神经网络，将环境特征数据信息作为图神经网络的第一图节点；
16、将图像清晰度特征数据信息作为图神经网络的第二图节点，将激光扫描仪工作参数作为第三图节点，并构建无向边描述关系，基于无向边描述关系将第一图节点、第二图节点以及第三图节点连接，生成拓扑结构图；
17、根据拓扑结构图获取相关的邻接矩阵，并构建知识图谱，将相关的邻接矩阵依次输入到知识图谱中进行存储，并获取每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息以及激光扫描仪的工作参数范围阈值；
18、将每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息以及激光扫描仪的工作参数范围阈值输入到知识图谱中进行数据匹配，获取每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息。
19、进一步的，在本方法中，基于每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息获取异常的测绘点以及正常的测绘点，具体包括：
20、预设图像清晰度阈值数据，并判断测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息是否存在至少一个图像清晰度特征数据信息大于图像清晰度阈值数据；
21、当测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息中存在至少一个图像清晰度特征数据信息大于图像清晰度阈值数据时，则将对应的测绘点作为正常的测绘点；
22、当测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息中不存在任何一个图像清晰度特征数据信息大于图像清晰度阈值数据时，则将对应的测绘点作为异常的测绘点；
23、将正常的测绘点以及异常的测绘点作为输出结果进行输出。
24、进一步的，在本方法中，对每个正常的测绘点配置最优的激光扫描仪工作参数，具体包括：
25、获取每个正常的测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息，并构建图像清晰度排序表；
26、将正常的测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息输入到图像清晰度排序表中排序；
27、根据图像清晰度排序表获取每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下图像清晰度排序结果，获取图像清晰度排序结果中最大图像清晰度所对应的激光扫描仪工作参数；
28、将图像清晰度排序结果中最大图像清晰度所对应的激光扫描仪工作参数作为每个测绘点的最优的激光扫描仪工作参数，并按照最优的激光扫描仪工作参数对激光扫描仪进行参数控制。
29、进一步的，在本方法中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，根据所述待测绘建筑的测绘任务数据信息以及建筑图纸信息构建若干个测绘点，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，获取每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息，并根据所述测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息预测出每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，基于所述每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息获取异常的测绘点以及正常的测绘点，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，对每个所述正常的测绘点配置最优的激光扫描仪工作参数，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，获取异常的测绘点所在的地理位置信息，并根据所述异常的测绘点所在的地理位置信息进行测绘点优化
7.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，还包括以下步骤：
8.一种建筑工程的测绘智能规划系统，其特征在于，所述建筑工程的测绘智能规划系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包括建筑工程的测绘智能规划方法程序，所述建筑工程的测绘智能规划方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，根据所述待测绘建筑的测绘任务数据信息以及建筑图纸信息构建若干个测绘点，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，获取每个测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息，并根据所述测绘点在预设范围之内的环境特征数据信息预测出每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种建筑工程的测绘智能规划方法，其特征在于，基于所述每个测绘点在不同激光扫描仪工作参数之下的图像清晰度特征数据信息获取异常的测绘点以及正常的测绘点...
【专利技术属性】
技术研发人员：武丽兵，刘森，谭龙，
申请(专利权)人：山东建勘集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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