CN109523595B - 一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，通过双目摄像的方式测量三维物体的直线棱角尺寸。本发明将双目摄像机左右平行固定安装，先通过三角形原理计算得到物体的三维空间位置，然后通过计算ORB特征值和三维点方法求取图像三维边缘特征，并通过贝叶斯法则方程提供初始值，接着通过列文伯格－马夸尔特优化相机位姿和P点空间数据。其次，计算图像空间直线间距测量模型，并通过相机激光尺来校准视觉测量距离，比较图纸设计数值与实际图像测量尺寸的误差，并自动标出超出误差的直线棱角。本发明快速即时构建建筑物三维数据，方便无接触测量施工现场尺寸，并实时与设计数据比对，在现场拍摄图像上标出实际与设计数据尺寸的施工误差。

Description

一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法

技术领域

本发明公开了一种建筑工程中直线棱角间距视觉测量方法，具体涉及建筑工程测量技术领域。

背景技术

目前在建筑工程测量中，传统测量手段如尺、经纬仪、全站仪等一般一次只能测一个尺寸或几个尺寸，并且一般只能测直线尺寸，无法同时观测到的建筑物棱角多个尺寸；同时，对于人工测量手段来说，对于楼板顶部、基坑等位置，传统人工测量手段也不方便做到。

对于该问题，有研究提出了三维激光扫描建模的测量方案，但是这类方案成本高、数据处理计算慢，不能在拍摄现场即时处理显示测量结果，所以无法即时将测量结果与设计值比对，实时标记出施工尺寸误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提出了一种准确、快速测量并及时与设计尺寸比对误差的建筑物棱角直线的方法。通过双目摄像的方式，通过视觉空间里程计算获取拍摄物的3维空间尺寸，并通过激光三角形测量原理矫正视觉计算的准确率，来测量三维物体的尺寸。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提出一种建筑工程中直线棱角间距视觉测量方法，具体步骤包括：

步骤1、计算得到建筑物被观测点的三维空间位置；

步骤2、求取单幅图像特征关键点和其BRIEF描述子特征值，去除同一平面上光线阴影关键点，求取图像三维边缘特征；

步骤3、以被观测点在相邻两张图像的像素尺寸为观测值构建观测约束方程，通过贝叶斯法则估计状态变量点条件分布，来计算被观测点在两张图像的最大似然估算出相机位姿作为优化初始值；

步骤4、对同一物体用双目相机在不同位置拍摄多幅图像，通过图像三维边缘关键点多图匹配并利用列文伯格-马夸尔特非线性最小二乘优化，比较相机在不同三维旋转和三维空间共6维位姿的状态下得到的被观测点不同的成像空间数据,通过信赖区域方法求取非线性优化，得到并进一步优化相机位姿和被观测点空间数据；

步骤5、根据空间图像三维尺寸建立空间直线测量图像模型，测量空间物两直线之间的距离，并通过在相机本体固定位置固定角度发射两束激光到被观测点，通过边边角三角形原理测出显示在被测物体上两激光点的距离，比对校正物体上两激光点的激光测距距离与摄像测量距离，以进一步校正三维空间的直线数据；

步骤6、闭环监测：拼接多次拍摄点图像，在下一次拍摄时形成闭环检测进一步优化整体图像；

步骤7、在显示屏上同时显示现场实际摄像图像、图像测量尺寸的三维图像，通过调用并比较同一建筑物被测尺寸中理论设计数值与实际图像测量尺寸的误差，将大于建筑物施工国家标准的误差进行标记。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明集机器视觉、激光点云和数字建筑设计融合于一体专门解决建筑物棱角直线测量的方法。发挥机器视觉拍照形成三维图像一次性成像面大、成像快的原理，通过在关键字中通过三维点云圆周半径空间夹角算法去除同一平面中的关键点，只计算有棱角的建筑物尺寸，减少了视觉计算量，可以在显示终端快速计算图像三维空间；本发明利用激光测距准确度高的原理，用激光校正视觉测量的准确度，不仅可以现场构建传统的尺、水准仪、全站仪、激光尺等难以完成的三维数字模型，快速方便地实时测量。

附图说明

图1是本发明的方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。

本发明首先将双目摄像机左右平行固定安装，并使相机的光圈中心都位于x轴上，考虑空间点P,在左右两个相机都各成一像，这样空间点P，两个相机上点成像像素点，以及两个相机左右光圈中心组成三角形，根据三角形原理得到空间点P在相机座标下的三维空间位置。

通过FAST关键点法求取单幅空间点P图像特征关键点和BRIEF描述子ORB特征值，并通过三维点方法去除同一平面上光线阴影关键点而求取图像三维边缘特征。

以物体在相邻两张图像的像素尺寸为观测值构建观测约束方程，通过贝叶斯法则估计状态变量点条件分布来计算空间点在两张图像的最大似然估算出相机位姿作为初始值。

对同一物体用双目相机在不同位置拍摄多幅图像，通过图像三维边缘关键点多图匹配通过列文伯格-马夸尔特非线性最小二乘优化，比较相机在不同三维旋转和三维空间共6 维位姿的状态下得到的不同空间点P成像空间数据,通过信赖区域方法求取非线性优化，得到并进一步优化相机位姿和P点空间数据。

根据空间图像三维尺寸建立空间直线测量图像模型，测量空间物两直线之间的距离，并通过固定在相机本体上发射的两束激光尺来校准视觉测量距离。即通过在相机本体固定位置固定角度发射两束激光到被测物，并通过边边角三角形原理测出显示在被测物体上两激光点的距离，比对校正物体上两激光点的激光测距距离与摄像测量距离，以进一步校正三维空间的直线数据。

拼接多次拍摄点图像，在下一次拍摄时形成闭环检测进一步优化整体图像。

通过在显示屏上同时显示现场实际摄像图像、图像测量的尺寸和建筑工程设计的BIM 或CAD等三维图像，通过调用并比较同一建筑物被测尺寸中理论设计数值与实际图像测量尺寸的误差，将大于建筑物施工国家标准的误差标记为“超出标准误差。”。

如图1所示，本发明提出通过双目摄像的方式测量三维物体的直线棱角尺寸的方法，包括以下步骤：

步骤1、通过三角形原理计算得到物体的三维空间位置。

双目机构光相机模型原理：将左右相机水平放置，两个相机光圈中心位于一个轴，根据三角形相似原理，建筑物被观测点p的深度z＝fb/d。其中，f为相机焦距，b为两相机光圈中心O_L与O_R的距离，d为左右横座标的时差，d＝u_L-u_R。双目相机三维空间刚体运动的约束方程为：

其中，f为相机焦距，b为左、右相机光圈中心O_L与O_R的距离，d为左、右横座标 u_L与u_R的视差，d＝u_L-u_R，u_L为左相机光圈中心O_L与左成像点P_L之间的视差，u_R为右相机光圈中心O_R与右成像点P_R之间的视差，u_l为左相机光圈中心OL与左成像点PL之间x 方向座标，v_l为左相机光圈中心OL与左成像点PL之间y方向座标。

步骤2、用点云距离+FAST关键点法求取单幅图像特征的ORB关键点和描述子特征值，具体如下：

1)计算出灰度角点

通过设置阀值亮度的15％，计算像素p中心半径为3的园上的16个像素点，圆上有连续的亮度超过阀值的点为12个连续点，视为灰度特征点。

2)通过Harris响应值，计算局部像素灰度变化求出角点集合，

求取图像块质心描述子

在一个图像块B中，定义图像块矩其中I(x,y)是图像点p的亮度值。

质心

连接图像块几何中心O与质心C的方向向量

特征点的方向可以定义为：θ＝arctan(m₀₁/m₁₀)。

3)在相机像素上由灰度角点组成的关键点中，计算点云p为中心的圆周上互成对角线的两条半径三维空间夹角。

在二维像素平面上以p点为半径在圆周上均匀取36个点p_(1，36)，计算由半径p-p_(i)与半径p-p_(i+18)组成的18组空间半径的夹角θ_(i)。

设定夹角阀值为δ(一般取夹角θ_(i)≤δ＝5％＊90°)，循环计算夹角θ_(i)，取超过 16对以上的夹角θ_(i)≤δ，则认为三维空间直线p-p_(i)与三维空间直线p-p_(i+18)位于同一平面，空间点云p为建筑物平面关键点，不是棱角关键点。

4)在FAST关键点中，去除第3)步所述平面关键点p，得到用于测量计算的ORB 特征值的关键点。

5)根据角点位置计算二进制描述子BRIEF：

a)使用FAST角点位置图A点(像素为a)、B点(像素为b)；

b)在A、B点附近各取128个关键点，分别比较A、B两点附近关键点像素a、b 大小关系，a>b＝1,a<b＝0；

c)求取汉明(HANNING)距离匹配图像，即不同位数的个数；

d)找出所有匹配之间的最大与最小距离；

e)去除描述子之间距离大于两倍最小距离的特征点；

f)计算特征匹配结果；

汇总所有特征点。

步骤3、设立相邻两张图像最大似然估计求解方程提供优化初始值，具体为：

设定三维空间刚体运动的观测方程为：

其中，f函数是在相机处于上k-1位姿、相机位姿变化为u_k的情况下相机的位姿估算值；这里，x是相机的位置，u_k是相机位置变化值，w_k为噪音，y_j是建筑物被观测点路标，v_k,j是观测噪声，z_k,j是相机在x_k位置上看到y_j的观测数据对应到的相机像素值；h函数是相机位姿处于x_k，在观测第j个目标状态下相机像素观测值。

利用贝叶斯法则估计状态变量的条件分布来重建三维空间结构：

其中，P(x/z)是后验概率，P(z/x)是似然概率，P(x)是先验概率，P(z)代表空间点对应到图像上像素位置的观测数据概率。

三维空间：x_k＝[R_x R_y R_z,t_x t_y t_z]

这里Rx,Ry,Rz指相机位姿x分别在座标系x，y，z三个轴上的单位分向量；tx，ty，tz指相机位姿原点在坐标系中的三维空间点x，y，z数据。

求解相机位姿x的最大似然估计:

x的最大似然估计是

使用最小化负对数方式，相当于求最小化噪声项(即误差)的平方，即：

设噪声e_v,k＝x_k-f(x-1,v_k)

观测误差e_y,j,k＝z_k,j-h(x_k,y_j)

并得到误差的平方和；

其中，噪声v_k满足均值高斯分布v_k～N(0,Q_k,j)，R^-1代表矩阵相机位姿旋转R矩阵的逆矩阵，Q^-1为高斯分布概率密度函数方差参数矩阵Q的逆矩阵。

步骤4、具体如下：

其中，f(x+Δx)-f(x)是实际函数下降值，J(x)Δx是近似模型下降值；

在x附近泰勒近似展开

其中，关于x的导数雅可比矩阵J(x)是关于Δx的导数，x的二阶导数海塞Hessian矩阵H是/>关于Δx的二阶导数。

用拉格朗日乘子转化列文伯格法，求

简化D＝I，相当于求解(H+λI)Δx＝g

其中，λ是拉格朗日乗子，H＝J(x)^TJ(x)Δx，g＝-J(x)^Tf(x)

简化为高斯牛顿方程：J(x)^TJ(x)Δx＝-J(x)^Tf(x)

高斯牛顿方程求解过程为：(1)、给定数值x₀，(2)、迭代k次，求出J(x_k)和误差f(x_k)， (3)、求HΔx_k＝g，(4)、当Δx_k足够小时，结束；

其中，列文伯格法过程程序为：

δ是循环时阈值

①给定初值x₀，δ

②迭代k次求解min公式最小值

③计算

④当ρ＞0.75，取δ＝2δ，当ρ＜0.25，取δ＝0.5δ

⑤继续迭代k，δ，当ρ＞设定阈值时，近似认定程序通过，设x_k+1＝x_k+△x_k。

步骤5、建图与直线视觉尺寸测量，具体如下：

1)在显示屏上实时显示现场图像特征值的点云集

P_i(x_i,y_i,z_i)i＝1,n。

2)设特征点云集N中，过点P_i(x_i,y_i,z_i)，i＝1，n的直线n矢量方程

计算特征点归一化矢量a1,b1,c1直线方程

直线方程是

3)设特征点云集M中，过点P_j(x_j,y_j,z_j)j＝1,m的直线m矢量方程

计算特征点归一化矢量a2,b2,c2直线方程

4)计算直线n与直线m的距离

计算点直线n上点x(i＝1,n)到直线m的平均距离D_XM

距离XM＝点x距离均值

计算直线m上点x(j＝1,m)到直线n到距离D_XN

距离XN＝点x距离均值

两直线距离

5)用激光尺校正测量距离

通过固定在照相机上的激光发射源O点上发射两束激光分别打在建筑物上A点、B点。其中，(a_x,a_y,a_z)是A激光点的视觉测量坐标，(b_x,b_y,b_z)是B激光点视觉测量坐标，两束激光夹角为a,|OA|＝A,|OB|＝B，

通过三角形OAB计算,激光AB之间的距离为

通过照相机视觉测量A、B点之间的视觉距离为

则比例因子

最终测量显示尺寸为：

步骤6、闭环监测具体如下：

1)构建ORB特征值字典

通过无监督学习，用K-means均值算法归类k个点：

1)随机选取k个中心点，2)对每一个样本，计算其中心点距离，取最小的作为归类3)重新计算，收敛回归；

v_A表示图像A中含有哪些单词的向量，v_B表示图像B中含有哪些单词的向量。

2)通过词袋模型计算字典相似性,使用L1范数计算图像A与图像B的相似性，

其中，单词w_i的相似权重δ_i＝TF_i×IDF_i，TF_i是特征值在单幅图中频率，IDF_i是某节点w_i中特征数量相对于所有特征数量比例，/>

3)比较当前图像帧与某一图像帧的相似性，如果超过当前图像与上一图像相似性的3 倍，默认为存在闭环。

S(v_t,v_tj)'＝S(v_t,v_tj)/S(v_t,v_t-t)

其中，v_t,v_tj为归一化分值，S(v_t,v_t-t)为先验相似度。

拼接多次拍摄点图像，在下一次拍摄时判断是否形成闭环检测进一步优化整体图像。

步骤7、在显示屏上同时显示现场实际摄像图像、图像测量尺寸的三维图像：

1)以建筑施工工程三维数字图纸中项目基点的位置作为施工测量座标系原点O，将建筑设计的数字矢量图纸转化为空间三维点云图像，记为矩阵J；

2)以施工测量座标系原点O，将拍摄得到的实际三维图像变换为施工测量座标系下，记为矩阵W；

3)获取在施工测量座标系下相机拍摄时的实际位姿R；

4)以相机实际位姿R的相机成像光心作为三维图像的立体显示观察点，分别显示出在当前相机位姿R的建筑物设计三维图像矩阵P_J，和实际拍摄图像矩阵P_W；

5)比较同一建筑物被测尺寸中理论设计图像P_J中的尺寸f(P_J)与实际图像P_W测量尺寸f(P_W)的误差，并将误差记为σ＝f(P_J)-f(P_W)；

6)将建筑物国家标准误差设为阀值μ，if(σ>μ)，则将大于阀值μ的尺寸标记为“超出标准误差。”。

本发明未涉及部分均有现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细地说明，但是本发明并不局限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (8)

1.一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，在对双目相机参数设定好后，具体执行步骤包括：

步骤1、计算得到建筑物被观测点的三维空间位置；

步骤2、求取单幅图像特征关键点和其BRIEF描述子特征值，去除同一平面上光线阴影关键点，求取图像三维边缘特征；

步骤3、以被观测点的观测数据对应到的相机像素值为观测值构建观测约束方程，通过贝叶斯法则估计状态变量条件分布，求解相机位置的最大似然估计作为优化初始值；

步骤4、对同一物体用双目相机在不同位置拍摄多幅图像，通过图像三维边缘关键点多图匹配并利用列文伯格－马夸尔特非线性最小二乘优化，比较相机在不同三维旋转和三维空间共6维位姿的状态下得到的被观测点不同的成像空间数据，通过信赖区域方法求取非线性优化，得到并进一步优化相机位姿和被观测点空间数据；

步骤5、根据空间图像三维尺寸建立空间直线测量图像模型，测量空间物两直线之间的距离，并通过在相机本体固定位置固定角度发射两束激光到被观测点，通过边边角三角形原理测出显示在被测物体上两激光点的距离，比对校正物体上两激光点的激光测距距离与摄像测量距离，以进一步校正三维空间的直线数据；

步骤6、闭环监测：拼接多次拍摄点图像，在下一次拍摄时形成闭环检测进一步优化整体图像；

步骤7、在显示屏上同时显示现场实际摄像图像、图像测量尺寸的三维图像，通过调用并比较同一建筑物被测尺寸中理论设计数值与实际图像测量尺寸的误差，将大于建筑物施工国家标准的误差进行标记。

2.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤1是通过三角形原理计算得到物体的三维空间位置，具体为：

首先将双目摄像机左右平行固定安装，并使左、右相机的光圈中心都位于x轴上，被观测点p以及左、右两个相机光圈中心组成三角形，根据三角形相似原理，得知建筑物被观测点p的深度z_p＝fb/d，建立双目相机三维空间刚体运动的约束方程为：

其中，f为相机焦距，b为左、右相机光圈中心O_L与O_R的距离，d＝u_L-u_R，u_L为左相机光圈中心O_L与左成像点P_L之间的视差，u_R为右相机光圈中心O_R与右成像点P_R之间的视差，u_l为左相机光圈中心O_L与左成像点P_L之间x方向坐标，v_l为左相机光圈中心O_L与左成像点P_L之间y方向坐标。

3.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤2是采用点云距离+FAST关键点法求取单幅图像特征关键点和BRIEF描述子特征值，具体如下：

1)计算出灰度角点：

通过设置阀值亮度的15％，计算以被观测点p为中心、半径为3的圆周上的16个像素点，若圆周上有12个连续的亮度超过阀值的点，则将其视为灰度角点；

2)通过Harris响应值，计算局部像素灰度变化求出角点集合，包括：

201)、求取图像块质心描述子

在一个图像块B中，定义图像块矩p^b,q^b＝{0,1}，其中I(x,y)是图像点p的亮度值；

202)、设质心

连接图像块几何中心O与质心C的方向向量

将特征点的方向定义为：θ＝arctan(m₀₁/m₁₀)；

3)在相机像素上由灰度角点组成的关键点中，计算以点云p为中心的圆周上互成对角线的两条半径的三维空间夹角，具体为：

301)、在二维像素平面上以p点为半径在圆周上均匀取36个点p₁，p₂，…，p₃₆，计算由半径p-p(i)与半径p-p_(i+18)组成的18组空间半径的夹角θ_(i)；

302)、设定夹角阀值为δ，循环计算夹角θ_(i)，取超过16对以上θ_(i)≤δ的夹角，则认为三维空间直线p-p_(i)与三维空间直线p-p_(i+18)位于同一平面，空间点云p为建筑物平面关键点；

4)在FAST关键点中，去除第3)步所述平面关键点p，得到用于测量计算的ORB特征值的关键点；

5)根据角点位置计算二进制描述子BRIEF，具体为：

a)使用FAST角点位置图A点、B点；

b)在A、B点附近各取128个关键点，分别比较A、B两点附近关键点像素a、b大小关系，a>b＝1,a<b＝0；

c)求取汉明距离匹配图像，即不同位数的个数；

d)找出所有匹配之间的最大与最小汉明距离；

e)去除描述子之间汉明距离大于两倍最小汉明距离的特征点；

f)计算特征匹配结果；

6)汇总所有特征点。

4.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤3具体过程如下：

以被观测点的观测数据对应到的相机像素值为观测值构建观测约束方程，设定三维空间刚体运动的观测约束方程为：

其中，f函数是在相机处于k-1位姿、相机位置变化值为u_k的情况下相机的位姿估算值；x是相机的位置，u_k是相机位置变化值，w_k为噪音，y_j是建筑物被观测点路标，v_k,j是观测噪声，z_k,j是相机在x_k位置上看到y_j的观测数据对应到的相机像素值；h函数是相机位置处于x_k、在观测第j个目标状态下相机像素观测值；

利用贝叶斯法则估计状态变量的条件分布来重建三维空间结构：

其中，P(x/z)是后验概率，P(z/x)是似然概率，P(x)是先验概率，P(z)代表空间点对应到图像上像素位置的观测数据概率；

三维空间：x_k＝[R_x R_y R_z,t_x t_y t_z]

其中，R_x,R_y,R_z指相机位置x分别在坐标系x，y，z三个轴上的单位分向量；t_x，t_y，t_z指相机位姿原点在坐标系中的三维空间点数据；

求解相机位置x的最大似然估计:

x的最大似然估计是

使用最小化负对数方式，相当于求最小化噪声项的平方，即：

设噪声e_v,k＝x_k-f(x-1,v_k)

观测误差e_y,j,k＝z_k,j-h(x_k,y_j)

并得到误差的平方和；

其中，噪声v_k满足均值高斯分布v_k～N(0,Q_k,j)，R^-1代表矩阵相机位姿旋转R矩阵的逆矩阵，Q^-1为高斯分布概率密度函数方差参数矩阵Q的逆矩阵。

5.根据权利要求4所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤4具体如下：

设

其中，f(x+Δx)-f(x)是实际函数下降值，J(x)Δx是近似模型下降值；

在x附近泰勒近似展开

f(x+Δx)≈f(x)+J(x)Δx

其中，雅可比矩阵J(x)是f(x)关于x的导数，寻求下降矢量Δx，使得||f(x+Δx)||²达到最小；

用拉格朗日乘子转化列文伯格法，求

简化D＝I，相当于求解(H+λI)Δx＝g

其中，λ是拉格朗日乗子，H＝J(x)^TJ(x)Δx，g＝-J(x)^Tf(x)

简化为高斯牛顿方程：J(x)^TJ(x)Δx＝-J(x)^Tf(x)

上述高斯牛顿方程求解过程为：(1)、给定数值x₀，(2)、迭代k次，求出J(x_k)和误差f(x_k)，(3)、求HΔx_k＝g，(4)、当Δx_k足够小时，结束；

其中，列文伯格法过程程序为：

δ是循环时阈值，

①给定初值x₀，δ

②迭代k次求解min公式最小值

③计算

④当ρ＞0.75，取δ＝2δ，当ρ＜0.25，取δ＝0.5δ

⑤继续迭代k，δ，当ρ＞设定阈值时，近似认定程序通过，设x_k+1＝x_k+Δx_k。

6.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤5具体如下：

1)在显示屏上实时显示现场图像特征值的点云集：P_i(x_i,y_i,z_i)，i＝1,...,n；

2)设特征点云集N中，过点P_i(x_i,y_i,z_i)的直线n矢量方程

计算特征点归一化矢量a₁,b₁,c₁直线方程

3)设j＝1,…,m，在特征点云集M中，过点P_j(x_j,y_j,z_j)的直线m矢量方程

计算特征点归一化矢量a₂,b₂,c₂直线方程

4)计算直线n与直线m的距离

计算点直线n上点x_i到直线m的平均距离D_XM

计算直线m上点x_j到直线n到距离D_XN

两直线距离

5)用激光尺校正测量距离

通过固定在照相机上的激光发射源O点上发射两束激光分别打在建筑物上A点、B点；其中，(a_x,a_y,a_z)是A激光点的视觉测量坐标，(b_x,b_y,b_z)是B激光点视觉测量坐标，两束激光夹角为a,|OA|＝A,|OB|＝B，

通过三角形OAB计算,激光AB之间的距离为

通过照相机视觉测量A、B点之间的视觉距离为

则比例因子

最终测量显示尺寸为：

7.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤6所述闭环监测具体如下：

1)构建ORB特征值字典

通过无监督学习，用K-means均值算法归类k个点，具体为：

a)随机选取k个中心点；

b)对每一个样本，计算其中心点距离，取最小的作为归类；

c)重新计算，收敛回归；

v_A表示图像A中所含有单词的向量，v_B表示图像B中所含有单词的向量；

2)通过词袋模型计算字典相似性,使用L1范数计算图像A与图像B的相似性，

其中，单词w_i的相似权重δ_i＝TF_i×IDF_i，TF_i是特征值在单幅图中频率，IDF_i是某节点w_i中特征数量n_i相对于所有特征数量n比例，/>

3)比较当前图像帧与某一图像帧的相似性，如果超过当前图像与上一图像相似性的3倍，默认为存在闭环；

S(v_t,v_tj)'＝S(v_t,v_tj)/S(v_t,v_t-t)

其中，v_t,v_tj为归一化分值，S(v_t,v_t-t)为先验相似度；

拼接多次拍摄点图像，在下一次拍摄时判断是否形成闭环检测进一步优化整体图像。

8.根据权利要求1所述的一种建筑工程直线棱角间距视觉测量方法，其特征在于，步骤7所述在显示屏上同时显示现场实际摄像图像、图像测量尺寸的三维图像，具体如下：

1)以建筑施工工程三维数字图纸中项目基点的位置作为施工测量坐标系原点O，将建筑设计的数字矢量图纸转化为空间三维点云图像，记为矩阵J，

2)以施工测量坐标系原点O，将拍摄得到的实际三维图像变换为施工测量坐标系下，记为矩阵W；

3)获取在施工测量坐标系下相机拍摄时的实际位姿R；

4)以相机实际位姿R的相机成像光心作为三维图像的立体显示观察点，分别显示出在当前相机位姿R的建筑物设计三维图像矩阵P_J，和实际拍摄图像矩阵P_W；

5)比较同一建筑物被测尺寸中理论设计数值P_J与实际图像P_W测量尺寸的误差，并将误差记为σ；

6)将建筑物国家标准误差设为阀值μ，将大于阀值μ的尺寸进行标记。