CN108663029A - 一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端 - Google Patents

一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端，其中，方法包括步骤：采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。本发明提供的方法精确，快速，安全并且可得到难以测量且位于水下圆柱基桩的精确模型，避免浪费大量人力物力，解决了难以测量水下物体的难题，使在已有建筑物周围的新建，扩建或重建等建筑作业可安全顺利进行。

Description

一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端
技术领域
本发明涉及基础建设领域，尤其涉及一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端。
背景技术
随着国家经济的快速增长，对海洋资源的持续开发与合理利用的需求不断上升，同时围绕着海岸地区展开经济与基础设施溅射已成为城市与国家经济发展中的重要一环。基础设施建设的扩建、修缮、重修等工作通常是围绕已有大型建筑区域展开，建筑施工的必然要求使我们不得不对已有建筑进行精准的测绘与建模。
通常情况下，近海或近水域地区，老码头，桥梁等都属于常见的需要获得精准测绘的已有建筑物类型。这类建筑物在测绘建模过程中的常见问题大都由水下结构部分不可见，物体结构位置复杂不适于简单的传统测量方法，难以用常用测绘工具进行测量。三维激光测量技术的发展对建筑领域的贡献日益增加，提供了安全快捷准确的测量信息，减少了大量人力物力引起的浪费。三维技术的运用，使传统建筑测量不断升级，并可得到三维可视化的测量结果，这为建筑规划设计，研究计算，场景模拟仿真等工作提供了大量便捷数据，被广泛的用于城市基础建设领域。
然而，通过三维激光测量技术只能测得水域附近露出水面部分的建筑基桩点云数据，无法测得埋于水下建筑基桩数据，这给基础设施建设的扩建、修缮、重修等工作带来了较大的阻碍。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端，旨在解决现有技术无法测得埋于水下建筑基桩数据，这给基础设施建设的扩建、修缮、重修等工作带来了较大阻碍的问题。
本发明的技术方案如下：
一种获取水下圆柱形基桩信息的方法，其中，包括步骤：
采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其中，所述水下圆柱形基桩信息包括圆柱形基桩的斜率、水下部分基桩尾端的位置坐标和高程。
所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其中，所述步骤根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息，具体包括：
设立圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；
利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其中，所述优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0的具体表达如下所示：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝z0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其中，在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
一种存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：
采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
设立圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；
利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，
其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝z0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
一种获取水下圆柱形基桩信息的终端，其中，包括处理器，适于实现各指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述获取水下圆柱形基桩信息的方法的步骤。
有益效果：本发明提供的获取水下圆柱形基桩信息的方法，通过采用三维激光测量技术获取圆柱基桩露出水面部分的点云数据，再用对基桩的圆柱形几何特征进行数学拟合，得到圆柱形基桩的斜率以及水下部分基桩尾端的位置坐标和高程。本发明提供的方法精确，快速，安全并且可得到难以测量且位于水下圆柱基桩的精确模型，避免浪费大量人力物力，解决了难以测量水下物体的难题，使在已有建筑物周围的新建，扩建或重建等建筑作业可安全顺利进行。
附图说明
图1为本发明一种获取水下圆柱形基桩信息的方法较佳实施例的流程图。
图2为本发明圆柱体模型较佳实施例的示意图。
图3为本发明一种获取水下圆柱形基桩信息的终端较佳实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1为本发明提供的一种获取水下圆柱形基桩信息的方法较佳实施例的流程图，如图所示，其中，包括步骤：
S10、采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
S20、对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
S30、根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
具体来说，本实施方式利用圆柱形基桩在退潮时部分裸露在水面以上的特点，在水位处于一天中较为低潮的时候，用船载三维扫描仪器对裸露在水面上的圆柱形基桩部分进行全方位扫描，获得裸露在水面上部分的原始点云模型数据。
进一步地，对所述原始点云模型数据进行预处理，优选对所述原始点云模型数据进行裁剪，只保留圆柱面点云数据；最后根据所述圆柱面点云数据以及圆柱形的基本几何原理对所述圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
优选地，所述水下圆柱形基桩信息包括圆柱形基桩的斜率、水下部分基桩尾端的位置坐标和高程。
下面通过具体实施例对如何根据水上圆柱面点云数据来计算获取圆柱形基桩的斜率、水下部分基桩尾端的位置坐标和高程等几何参数。
如图2所示，首先设定圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
然后建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；优化函数的具体表达如下：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，
其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝z0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算公式如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
最后，利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
进一步地，在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
进一步地，迭代次数可根据实际情况进行调整，优选所述预定次数为50-100次。当迭代终止后，利用求解出来的圆柱体参数即可结算水下圆柱体水下圆柱形基桩信息。
显然，本发明提供了在位于水下的圆柱形基桩类建筑的测绘建模新思路，可以快速准确地得水下基桩的测量建模，特别适用于用传统方法难以测量的上方有覆盖物，大部分时间处于水下的，离岸超过300米的物体测绘。根据其几何特性推算整体数据，对水域边的基础建设带来新的解决方案。
进一步地，本发明提供的方法可适用各类有简单几何特征的物体，比如长方体等。
本发明还提供一种存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：
采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
设立圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；
利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，
其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝y0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
所述存储介质，其中，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
基于上述方法，本发明还提供一种获取水下圆柱形基桩信息的终端，如图3所示，其中，包括处理器10，适于实现各指令；以及存储设备20，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述获取水下圆柱形基桩信息的方法的步骤。
具体来说，所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储设备20中存储的程序代码或处理数据。
所述存储设备20在一些实施例中可以是所述装置的内部存储单元，例如该装置的硬盘或内存。所述存储设备20在另一些实施例中也可以是所述装置的外部存储器，例如所述装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
进一步地，所述存储设备20还可以既包括所述装置的内部存储单元也包括外部存储装置。所述存储设备20用于存储安装于所述装置的应用软件及各类数据。所述存储设备20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
综上所述，本发明提供的获取水下圆柱形基桩信息的方法，通过采用三维激光测量技术获取圆柱基桩露出水面部分的点云数据，再用对基桩的圆柱形几何特征进行数学拟合，得到圆柱形基桩的斜率以及水下部分基桩尾端的位置坐标和高程。本发明提供的方法精确，快速，安全并且可得到难以测量且位于水下圆柱基桩的精确模型，避免浪费大量人力物力，解决了难以测量水下物体的难题，使在已有建筑物周围的新建，扩建或重建等建筑作业可安全顺利进行。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种获取水下圆柱形基桩信息的方法，其特征在于，包括步骤：
采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
2.根据权利要求1所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其特征在于，所述水下圆柱形基桩信息包括圆柱形基桩的斜率、水下部分基桩尾端的位置坐标和高程。
3.根据权利要求1所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其特征在于，所述步骤根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息，具体包括：
设立圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；
利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
4.根据权利要求3所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其特征在于，所述优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0的具体表达如下所示：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，
其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝z0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算公式如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
5.根据权利要求3所述的获取水下圆柱形基桩信息的方法，其特征在于，在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
6.一种存储介质，其特征在于，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：
采用三维激光扫描仪器对露出水面的圆柱形基桩进行扫描，获取原始点云模型数据；
对所述原始点云模型数据进行裁剪，保留圆柱面点云数据；
根据所述圆柱面点云数据对圆柱形基桩进行拟合，获取水下圆柱形基桩信息。
7.根据权利要求6所述存储介质，其特征在于，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
设立圆柱体模型的基本参数，包括基圆圆心(x0,y0,z0)、基圆半径r、圆柱柱面方向矢量(nx,ny,nz)；
建立优化函数f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝0，其中，(X，Y，Z)为点云的三维坐标；
利用高斯牛顿迭代法进行优化求解，求算函数f对每个参数β{x0，y0，z0，r，nx，ny，nz}的偏导，建立雅可比矩阵：其中，i代表第i个点云，j代表第j个参数；设置初始参数β1，第s+1次迭代结果表示如下：βs+1＝βs+(JTJ)-1JTf(βs)，其中，f(βs)为第s次迭代时优化函数的值。
8.根据权利要求6所述存储介质，其特征在于，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
f(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)＝R(X，Y，Z，x0，y0，z0，r，nx，ny，nz)-r，
其中，R为根据点坐标和其他六个模型参数计算的圆柱体基圆半径，dx、dy、dz分别为点(X，Y，Z)距离其所在截面圆心的三维坐标距离，计算公式如下：
dx＝x0+nxD-X，
dy＝y0+nyD-Y，
dz＝z0+nzD-Z，其中，D为点(X，Y，Z)所在截面距离基圆界面的距离，计算公式如下：D＝nx(X-x0)+ny(Y-y0)+nz(Z-z0)。
9.根据权利要求6所述存储介质，其特征在于，存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并具体执行：
在利用高斯牛顿迭代法进行优化求解时，当迭代次数超过预定次数或|βs+1-βs|的值小于1％βs时，则迭代终止。
10.一种获取水下圆柱形基桩信息的终端，其特征在于，包括处理器，适于实现各指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述权利要求1-5任意一项获取水下圆柱形基桩信息的方法的步骤。
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