【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及墙面修缮，尤其涉及一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法。
技术介绍
1、在当前建筑维护和修缮领域，尤其是既有保温墙面的修复工作中，面临着准确快速识别墙面损伤和热效率低下区域的挑战。随着建筑能效要求的提高和节能减排政策的推进，对建筑保温墙面的性能提出了更高的要求。
2、传统的墙面检查和评估方法往往依赖于人工视觉检查或是简单的热成像技术，这些方法不仅耗时耗力，而且很难达到高精度和全面性的评估标准。尤其是在识别微小裂缝、隐藏的空洞或是热桥等问题时，传统方法往往力不从心，导致修缮策略无法精准定位损伤区域，无法有效预算修缮成本，也难以确保修缮后的长期性能。此外，由于缺乏精确的数据支持，传统修缮方案往往无法充分考虑到材料和人力资源的优化配置，从而导致资源的浪费和修缮效率的低下。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，用于提高基于三维点云的既有保温墙面修缮的效率及准确率。
2、本专利技术提供了一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，包括：通过预置的激光扫描仪对目标墙面进行点云数据采集，得到初始点云数据；对所述初始点云数据进行预处理，得到目标点云数据；将所述目标点云数据输入预置的缺陷识别模型进行缺陷识别，得到缺陷区域及缺陷类型；对所述目标墙面进行热成像数据采集，得到热成像数据，同时，根据所述热成像数据进行热损失数据分析，得到热损失数据；基于所述缺陷区域、所述缺陷类型以及所述热损失数据对所述目标墙面进行修缮策
3、在本专利技术中，所述通过预置的激光扫描仪对目标墙面进行点云数据采集，得到初始点云数据步骤，包括：对所述目标墙面进行墙面区域标定，得到区域角点坐标；根据所述区域角点坐标生成所述激光扫描仪的扫描角度及扫描位置；根据所述区域角点坐标对所述激光扫描仪进行扫描间隔计算，得到目标扫描间隔；基于所述扫描角度以及所述扫描位置，通过所述激光扫描仪对目标墙面进行点云数据采集，得到初始点云数据。
4、在本专利技术中，所述对所述初始点云数据进行预处理，得到目标点云数据步骤，包括：通过预置的自适应滤波算法对所述初始点云数据进行环境噪声去除，得到第一点云数据；通过频率分析算法对所述第一点云数据进行非目标信号提取，得到非目标信号数据；基于所述非目标信号数据，对所述第一点云数据进行数据剔除，得到第二点云数据；对所述第二点云数据进行背景数据提取，得到点云背景数据；基于所述点云背景数据，对所述第二点云数据进行背景去除，得到第三点云数据；对所述第三点云数据进行数据离群点识别，得到离群点集合，并通过所述离群点集合，对所述第三点云数据进行离群点剔除，得到第四点云数据；对所述第四点云数据进行体素识别，得到体素数据集；根据所述体素数据集，对所述第四点云数据进行下采样处理，得到所述目标点云数据。
5、在本专利技术中，所述将所述目标点云数据输入预置的缺陷识别模型进行缺陷识别，得到缺陷区域及缺陷类型步骤，包括：将所述目标点云数据输入所述缺陷识别模型的卷积神经网络进行墙面裂缝识别，得到墙面裂缝数据；将所述目标点云数据输入所述缺陷识别模型的卷积神经网络进行墙面空洞识别，得到墙面空洞数据；对所述墙面裂缝数据以及所述墙面空洞数据进行数据缺陷融合，得到缺陷融合数据；将所述缺陷融合数据输入所述缺陷识别模型的边缘检测层进行缺陷边界识别，得到缺陷边界数据；对所述目标点云数据进行墙面纹理数据提取，得到墙面纹理数据；基于所述缺陷边界数据对所述目标墙面进行缺陷区域定位，得到所述缺陷区域；基于所述墙面纹理数据对所述目标墙面进行缺陷类型识别，得到所述缺陷类型。
6、在本专利技术中，所述对所述目标墙面进行热成像数据采集，得到热成像数据，同时，根据所述热成像数据进行热损失数据分析，得到热损失数据步骤，包括：对所述目标墙面进行热成像数据采集，得到热成像数据；根据所述热成像数据对所述目标墙面进行热传导模型构建，得到目标传导模型；对所述目标传导模型进行热传导模拟，得到传导模拟数据；对所述传导模拟数据进行热桥识别，得到热桥数据；对所述传导模拟数据进行热损失区域，得到热损失区域数据；基于所述热桥数据以及所述热损失区域数据对所述目标墙面进行热效率计算，得到墙面热效率数据；基于所述墙面热效率数据对所述目标墙面进行保温性能分析，得到保温性能数据；将所述热损失区域数据、所述热桥识别以及所述保温性能数据合并为所述热损失数据。
7、在本专利技术中，所述基于所述缺陷区域、所述缺陷类型以及所述热损失数据对所述目标墙面进行修缮策略构建，得到目标修缮策略步骤，包括：基于所述缺陷区域、所述缺陷类型对所述目标墙面进行缺陷程度分析，得到目标缺陷程度；基于所述目标缺陷程度对所述目标墙面进行修缮路径构建，得到初始修缮路径；对所述热损失数据进行墙面损失面积分析，得到墙面损失面积；基于所述墙面损失面积对所述目标墙面进行损失程度分集，得到热损失程度；基于所述热损失程度对所述初始修缮路径进行路径修正，得到目标修缮路径；提取修缮资源数据，并基于所述目标修缮路径以及所述修缮资源数据对所述目标墙面进行修缮策略构建，得到目标修缮策略。
8、在本专利技术中，所述提取修缮资源数据，并基于所述目标修缮路径以及所述修缮资源数据对所述目标墙面进行修缮策略构建，得到目标修缮策略步骤，包括：提取修缮资源数据，并对所述目标修缮路径进行路径节点构建，得到多个修缮路径节点；基于所述修缮资源数据对每个所述修缮路径节点进行节点资源分配，得到每个所述修缮路径节点的节点资源数据；基于每个所述修缮路径节点的节点资源数据对所述目标墙面进行修缮策略构建，得到目标修缮策略。
9、与现有技术相比，本专利技术有如下有益效果：本专利技术提供的技术方案中，通过激光扫描仪进行的点云数据采集步骤确保了对目标墙面的全面和详细记录，这种高精度的空间数据捕获为后续的缺陷识别和热损失分析提供了可靠的基础。其次，通过对初始点云数据进行一系列的预处理，包括环境噪声去除、非目标信号剔除等，确保了数据的准确性和清晰度，为缺陷识别模型提供了高质量的输入数据。这种精细的数据预处理过程大大提高了缺陷识别的准确率和效率，使得缺陷区域及类型的识别更为精准。在缺陷识别的基础上，结合热成像数据进行的热损失分析，进一步深入了解了墙面的热效率问题，这对于指导针对性的修缮措施至关重要。通过综合考虑缺陷信息和热损失数据，构建的修缮策略更加科学合理，能够针对性地解决墙面存在的问题，不仅提高了修缮的效果，而且优化了资源的分配和利用。此外，提取修缮资源数据，并基于明确的修缮路径进行资源分配的步骤，进一步确保了修缮工作的顺利进行，使得整个修缮过程更加高效。
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1.一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，所述通过预置的激光扫描仪对目标墙面进行点云数据采集，得到初始点云数据步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，所述对所述初始点云数据进行预处理，得到目标点云数据步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，所述将所述目标点云数据输入预置的缺陷识别模型进行缺陷识别，得到缺陷区域及缺陷类型步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，所述对所述目标墙面进行热成像数据采集，得到热成像数据，同时，根据所述热成像数据进行热损失数据分析，得到热损失数据步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于三维点云的既有保温墙面修缮方法，其特征在于，所述基于所述缺陷区域、所述缺陷类型以及所述热损失数据对所述目标墙面进行修缮策略构建，得到目标修缮策略步骤，包括：
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