CN111951398A - 基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，包括以下步骤：(1)确认工程施工红线范围；(2)规划无人机航测区域并优化飞行路径进行航测倾斜拍摄施工现场实景照片；(3)将拍摄的施工场地实景照片导入三维建模软件生成场地模型；(4)将生成的场地模型导入BIM建模软件进行建筑物建模；(5)拾取模型构件的点位坐标及高程参数导入全息投影仪实现精准放样；或(6)拾取模型构件的坐标及高程参数导入BIM测量机器人实现精准放样。提高工程施工的质量和作业精度。本发明避免了大量重复性的测量数据获取，同时减少了人为因素造成的干扰误差，提高了工程施工的质量和作业精度。
Description
技术领域：
本发明涉及无人机三维建模领域及工程测量放样领域，更具体地，涉及一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法。
背景技术：
工程施工质量控制依赖于精准的施工测量放样，传统的施工放样方式是根据图纸及现场条件，采用普通全站仪进行施工放样。传统的工程测量放样主要分为以下几步：平面控制网的测放；平面控制网的垂直引测；高程传递。
但传统的工程测量放样存在着一定的难度和问题：(1)作业量大，精度要求高；(2)施工场地上工种多，交叉作业频繁、受干扰多，作业精度受人为因素影响较大。
发明内容：
针对传统测量放样的存在以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其目的在于，利用现有的高科技技术，将人工测量获取场地坐标和高程数据的过程和人工测量放样的过程优化为利用无人机航测获取场地数据和利用BIM测量机器人对结构构件进行精确放样，或在施工现场周围选取合适的位置架设全息投影设备，利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络将BIM综合模型中的数据下载后进行全息投影，施工操作人员只需按照全息影像从建筑物中心部位往外部依次施工，即能保证建筑施工的精度要求和质量要求。本发明避免了大量重复性的测量数据获取，同时减少了人为因素造成的干扰误差，提高了工程施工的质量和作业精度。
为实现上述获取场地坐标和高程数据的目的，本发明何用采用以下技术方案：
一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)准备好相关设备在施工红线范围附近选取一个地势较高且较平坦的场地并在基准坐标控制点架设好无人机后，待无人机与卫星联网正常后操作起飞；
(2)事先预设好航拍区域，航拍区域比红线范围大些，按一条垂直拍摄航测路径和五条倾斜拍摄航测路径，设置固定的拍摄时间间隔进行航拍；
(3)将步骤(2)中拍摄完成的六组影像导入计算机三维建模软件，采用一种算法合成所选区域的场地模型；
(4)将步骤(3)中生成的场地模型导入到BIM建模软件，再将设计图纸校对好坐标后导入BIM建模软件，后进行建筑物建模得到BIM综合模型；
(5)将在步骤(4)生成的BIM综合模型中的数据上传至云端服务器并发送到装配式预制构件加工场，在施工现场周围选取合适的位置架设全息投影设备，利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络将BIM综合模型中的数据下载后进行全息投影，施工操作人员只需按照全息影像从建筑物中心部位往外部依次施工，即能保证建筑施工的精度要求和质量要求。
一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)准备好相关设备在施工红线范围附近选取一个地势较高且较平坦的场地并在基准坐标控制点架设好无人机后，待无人机与卫星联网正常后操作起飞；
(2)事先预设好航拍区域，航拍区域比红线范围大些，按一条垂直拍摄航测路径和五条倾斜拍摄航测路径，设置固定的拍摄时间间隔进行航拍；
(3)将步骤(2)中拍摄完成的六组影像导入计算机三维建模软件，采用一种算法合成所选区域的场地模型；
(4)将步骤(3)中生成的场地模型导入到BIM建模软件，再将设计图纸校对好坐标后导入BIM建模软件，后进行建筑物建模得到BIM综合模型；
(6)在步骤(4)生成的BIM综合模型中提取所需点位的坐标和高程数据上传至云端服务器，施工人员利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络传输至BIM测量机器人，即能确定所需点位的精确定位信息，从而保证建筑施工的精度要求和质量要求。
步骤(2)具体包括以下子步骤：
(2.1)事先设置好航测区域，比红线范围每侧多45-55m；
(2.2)将无人机升高至场地垂直高度90-110m的位置后，按照“弓”字形航测路径进行拍摄，无人机起飞速度设置为10m/s，飞行速度设置为5m/s，拍摄时间间隔为2s；
(2.3)第一条航测路径按照垂直拍摄的方式进行航拍，即无人机上升到预定高度后保持镜头垂直向下，并按照设定路线进行拍摄；
(2.4)第二至第五条航测路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，分别按东南西北四个固定拍摄方向沿着设定的飞行路线进行拍摄；
(2.5)第六条航测路径路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，选取任一个与正交方向夹角为45°的固定拍摄方向沿设定的飞行路线进行拍摄。
第一条至第五条航测路径每条路径航拍完成后，直接调转方向进行下一条航测路径的航拍；相比于普通无人机倾斜摄影过程而言，减少了由上一条航测路径的终点飞至下一条航测路径起点的过程，节省了航拍时间。
相比与传统倾斜摄影生成三维模型的方法而言，本发明增加1-4条与XY轴呈45°的航拍路径(根据需求或生成三维模型质量确定增加航拍路径的数量)，用来优化空三运算，减少生成三维模型中空洞的数量，提高模型精度。
步骤(3)中算法合成所选区域的场地模型具体步骤为：
(3.1)倾斜拍摄的六组影像获取的影像数据包含垂直影像数据和大量的侧视影像数据，以倾斜摄影瞬间POS系统提供的多角度影像的外方位元素作为初始值，通过构建影像金字塔，采用金字塔由粗到细的匹配策略，在每一等级的影像上进行自动连接点提取，提取后进行光束法区域网平差，获得更好的匹配效果；同时加入POS辅助数据、控制点坐标建立多视影像之间的平差方程，联合解算后保证平差结果精度；
(3.2)多视影像匹配：在影像匹配的过程中充分利用同一地物会对应多个不同视角影像的冗余信息，采用多视影像密集匹配模型快速提取多视影像上特征点坐标，实现多视影像之间特征点的自动匹配，进而获取地物的三维信息；
(3.3)在经过多视影像密集匹配模型后得到精度及分辨率较高的数字表面模型，数字表面模型能真实反映地面物体起伏状况，是构成空间基础框架数据的重要内容；多视影像经过步骤(3.1)光束法区域网平差联合解算后，自动解算出每张影像精确的外方位元素，在此基础上选择合适的多视影像匹配单元进行逐像素的密集匹配，获取成像区域地物的超高密度点云，然后经过点云构网即能完成高精度高分辨率的DSM自动提取；
(3.4)利用多视影像密集匹配模型获取的超高密度点云，同样构建不同层次细节度下的三维TIN模型；根据地物的复杂程度自动调节三角网的网格密度，对于地面相对平坦的区域，对其三角网进行优化，以降低数据的冗余度，三角网创建完成后即形成场地三维模型的三维TIN模型矢量结构；
(3.5)在建立的三维TIN模型矢量结构基础上，基于倾斜影像对场地地形白模进行自动纹理映射，由于倾斜摄影是多角度摄影，获取的影像具有数量多、重叠度高的特点，同一地物会在多张影像上重复出现，而且每张影像中所包含的纹理信息又不尽相同，因此选择一张最佳纹理影像显得尤为重要，在影像数据源中选择最适合纹理时，通过设置一定筛选条件的方法对影像进行选择，这样在三维TIN模型中每个三角面都会唯一对应一张目标影像，然后计算出每个三角形面与影像对应区域之间的几何关系，找到每个三角面对应的实际纹理区域，实现纹理影像与三维TIN模型的配准，最后进行纹理映射，将对应纹理贴至建筑物模型表面完成场地三维建模。
步骤(5)具体包括以下子步骤：
(5.1)将BIM综合模型的数据发送到装配式预制构件加工场，将建筑物分割为利于装配施工的结构单元并完成预制加工，同时在施工现场完成全息投影设备的架设及调试工作；
(5.2)将云服务器上的三维BIM综合模型的数据下载或传输至全息投影设备，该全息投影设备集成有多种数据传输通道的处理模块，能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收BIM综合模型的数据，全息投影设备的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频方式接收数据信息；
(5.3)全息投影设备的全息影像构建完成后按照由下至上由内之外的顺序进行预制构件的拼装，然后对预制构件拼接处进行后注浆连接；按上述顺序依次装配完成建筑物施工。
(5.4)施工完成后进行现场成品数据点采集，采集的信息包含数据点的坐标及高程，采集的坐标点信息会自动同步到BIM综合模型，通过云端实现自动多终端同步，同步后在电脑上进行放施工度检查。
步骤(6)具体步骤为：
在步骤(4)生成的BIM综合模型中提取所需点位的坐标和高程数据上传至云端服务器，云服务器将BIM综合模型中提取的带有海量点位信息的数据下载或传输至BIM放样机器人上，该BIM放样机器人集成有多种数据传输通道的处理模块，BIM放样机器人的处理模块能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收点位数据；BIM放样机器人的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频方式接收点位数据。
本发明避免了大量重复性的测量数据获取，同时减少了人为因素造成的干扰误差，提高了工程施工的质量和作业精度。
附图说明：
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的步骤(2)中第一条航测路径示意图。
图3是本发明的步骤(2)中第二条航测路径示意图。
图4是本发明的步骤(2)中第三条航测路径示意图。
图5是本发明的步骤(2)中第四条航测路径示意图。
图6是本发明的步骤(2)中第五条航测路径示意图。
图7是本发明的步骤(2)中第六条航测路径示意图。
具体实施方式：
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，包括以下步骤：(1)准备好相关设备在施工红线范围附近选取一个地势较高且较平坦的场地并在基准坐标控制点架设好无人机后，待无人机与卫星联网正常后操作起飞；
(2)事先预设好航拍区域，航拍区域比红线范围大些，按一条垂直拍摄航测路径和五条倾斜拍摄航测路径，设置固定的拍摄时间间隔进行航拍；
实施步骤(2)中，无人机航拍实施方法包括以下步骤：
(2.1)事先设置好航测区域，比红线范围每侧多50m左右即可；
(2.2)将无人机升高至场地垂直高度100m的位置后，按照“弓”字形航测路径进行拍摄，无人机起飞速度设置为10m/s，飞行速度设置为5m/s，拍摄时间间隔为2s；
(2.3)第一条航测路径按照垂直拍摄的方式进行航拍，即无人机上升到预定高度后保持镜头垂直向下，并按照设定路线进行拍摄；第一条航测路线如图2所示，主航线间距50m；
(2.4)第二至第五条航测路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，分别按东南西北四个固定拍摄方向沿着设定的飞行路线进行拍摄；
第二条航测路线如图3所示，无人机镜头保持正北方向进行拍摄，主航线间距为垂直拍摄航测路线间距的1.5倍，即75m；
第三条航测路线如图4所示，无人机镜头保持正南方向进行拍摄，主航线间距为垂直拍摄航测路线间距的1.5倍，即75m；
第四条航测路线如图5所示，无人机镜头保持正西方向进行拍摄，主航线间距为垂直拍摄航测路线间距的1.5倍，即75m；
第五条航测路线如图6所示，无人机镜头保持正东方向进行拍摄，主航线间距为垂直拍摄航测路线间距的1.5倍，即75m；
(2.5)第六条航测路径路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，选取任一个与正交方向夹角为45°的固定拍摄方向沿设定的飞行路线进行拍摄。具体描述：
第六条航测路线如图7所示，无人机镜头保持北偏东45°方向(具体角度根据现场实际情况选取)进行拍摄，主航线间距为垂直拍摄航测路线间距的1.5倍，即75m；
第一条至第五条航测路径每条路径航拍完成后可直接调转方向进行下一条航测路径的航拍，相比于普通无人机倾斜摄影过程而言，减少了由上一条航测路径的终点飞至下一条航测路径起点的过程，节省了航拍时间。
相比与传统倾斜摄影生成三维模型的方法而言，本发明增加1-4条与XY轴呈45°的航拍路径(根据需求或生成三维模型质量确定增加航拍路径的数量)，用来优化空三运算，减少生成三维模型中空洞的数量，提高模型精度。
(3)将步骤(2)中拍摄完成的六组影像导入计算机三维建模软件，采用一种算法合成所选区域的场地模型；
实施步骤(3)中，算法合成场地模型方法包括以下步骤：
(3.1)倾斜拍摄的六组影像获取的影像数据包含垂直影像数据和大量的侧视影像数据，现有的同名点自动量测算法大多适用于近似垂直的影像数据，对于倾斜影像的处理无法较好的实现。在进行多视影像联合平差时需要考虑大视角变化所引起的几何变形和遮挡的问题。以倾斜摄影瞬间POS系统提供的多角度影像的外方位元素作为初始值，通过构建影像金字塔，采用金字塔由粗到细的匹配策略，在每一等级的影像上进行自动连接点提取，提取后进行光束法网区域网平差，可获得更好的匹配效果。同时加入POS辅助数据、控制点坐标可建立多视影像之间的平差方程，联合解算后可保证平差结果精度。
(3.2)影像匹配是数字图像处理的核心问题，在摄影测量技术领域也会涉及到影像匹配，影像匹配结果直接决定空三质量。传统的方法一般采用单一的匹配基元，这样很容易出现“病态解”，使得匹配的精度和可靠性降低。多视影像具有覆盖范围大、分辨率高的特点，，在影像匹配的过程中可充分利用同一地物会对应多个不同视角影像的冗余信息，采用多视影像密集匹配模型快速提取多视影像上特征点坐标，实现多视影像之间特征点的自动匹配，进而获取地物的三维信息。随着计算机视觉技术的发展，基于多基元、多视角的影像匹配逐渐成为广大学者研究的热点，而且部分成果己经应用到实际生产当中。
(3.3)在经过多视影像密集匹配模型后可以得到精度及分辨率较高的数字表面模型，数字表面模型能真实反映地面物体起伏状况，是构成空间基础框架数据的重要内容。多视影像经过步骤(3.1)光束法区域网平差联合解算后，可自动解算出每张影像精确的外方位元素，在此基础上选择合适的多视影像匹配单元进行逐像素的密集匹配，获取成像区域地物的超高密度点云，然后经过点云构网即能完成高精度高分辨率的DSM自动提取。
(3.4)利用多视影像密集匹配模型获取的超高密度点云，同样可以构建不同层次细节度下的三维TIN模型。根据地物的复杂程度可以自动调节三角网的网格密度，对于地面相对平坦的区域，可对其三角网进行优化，以降低数据的冗余度。三角网创建完成后即形成了场地三维模型的三维TIN模型矢量结构。
(3.5)在建立的三维TIN模型矢量结构基础上，基于倾斜影像对场地地形白模进行自动纹理映射。由于倾斜摄影是多角度摄影，获取的影像具有数量多、重叠度高的特点，同一地物会在多张影像上重复出现，而且每张影像中所包含的纹理信息又不尽相同，因此选择一张最佳纹理影像显得尤为重要。在影像数据源中选择最适合纹理时，通过设置一定筛选条件的方法对影像进行选择，这样在三维TIN模型中每个三角面都会唯一对应一张目标影像，然后计算出每个三角形面与影像对应区域之间的几何关系，找到每个三角面对应的实际纹理区域，实现纹理影像与三维TIN模型的配准。最后进行纹理映射，将对应纹理贴至建筑物模型表面完成场地三维建模。
(4)将步骤(3)中生成的场地模型导入到BIM建模软件，再将设计图纸校对好坐标后导入BIM建模软件后进行建筑物建模得到BIM综合模型；
(5)将在步骤(4)生成的BIM综合模型中的数据上传至云端服务器并发送到装配式预制构件加工场，在施工现场周围选取合适的位置架设全息投影设备，利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络将BIM综合模型中的数据下载后进行全息投影，施工操作人员只需按照全息影像从建筑物中心部位往外部依次施工，即能保证建筑施工的精度要求和质量要求。
步骤(5)具体包括以下子步骤：
(5.1)将BIM综合模型的数据发送到装配式预制构件加工场，将建筑物分割为利于装配施工的结构单元并完成预制加工，同时在施工现场完成全息投影设备的架设及调试工作；
(5.2)将云服务器上的三维BIM综合模型的数据下载或传输至全息投影设备，该全息投影设备集成有多种数据传输通道的处理模块，能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收BIM综合模型的数据，全息投影设备的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频方式接收数据信息；
(5.3)全息投影设备的全息影像构建完成后按照由下至上由内之外的顺序进行预制构件的拼装，然后对预制构件拼接处进行后注浆连接；按上述顺序依次装配完成建筑物施工。
(5.4)施工完成后进行现场成品数据点采集，采集的信息包含数据点的坐标及高程，采集的坐标点信息会自动同步到BIM综合模型，通过云端实现自动多终端同步，同步后在电脑上进行放施工度检查。
或，(6)在步骤(4)生成的BIM综合模型中提取所需点位的坐标和高程数据上传至云端服务器，施工人员利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络传输至BIM测量机器人，即可确定所需点位的精确定位信息，从而保证了建筑施工的精度要求和质量要求。
实施步骤(6)中，提取所需点位的坐标和高程数据上传至云端服务器，并利用BIM测量机器人精确放样方法包括以下步骤：
(6.1)将云服务器上带有海量点位信息的数据下载或传输至BIM放样机器人上，该BIM放样机器人集成有多种数据传输通道的处理模块，能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收点位数据。BIM放样机器人的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频等方式接收点位数据。
(6.2)将BIM放样机器人和棱镜分别架设在已知的项目控制点上。通过设站程序,BIM放样机器人自动照准棱镜完成定位工作。
(6.3)通过免棱镜放样时,BIM放样机器人可以自动照准放样点,也可以通过微调仪器照准指定点。通过跟踪棱镜放样时,操作者将棱镜安装固定在对中杆上,通过终端设备指示移动模型，直到移动到需放样的点上；
(6.4)通过免棱镜放样时,操作者用端头涂抹油漆的长杆画点；通过跟踪棱镜放样时,操作者利用事先固定在对中杆上的油漆笔画点；
(6.5)施工完成后进行现场成品数据点采集，采集的信息包含数据点的坐标及高程等，采集的坐标点信息会自动同步到BIM综合模型，通过云端实现自动多终端同步，同步后可在电脑上进行放样精度检查。
Claims (6)
1.一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)准备好相关设备在施工红线范围附近选取一个地势较高且较平坦的场地并在基准坐标控制点架设好无人机后，待无人机与卫星联网正常后操作起飞；
(2)事先预设好航拍区域，航拍区域比红线范围大些，按一条垂直拍摄航测路径和五条倾斜拍摄航测路径，设置固定的拍摄时间间隔进行航拍；
(3)将步骤(2)中拍摄完成的六组影像导入计算机三维建模软件，采用一种算法合成所选区域的场地模型；
(4)将步骤(3)中生成的场地模型导入到BIM建模软件，再将设计图纸校对好坐标后导入BIM建模软件，后进行建筑物建模得到BIM综合模型；
(5)将在步骤(4)生成的BIM综合模型中的数据上传至云端服务器并发送到装配式预制构件加工场，在施工现场周围选取合适的位置架设全息投影设备，利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络将BIM综合模型中的数据下载后进行全息投影，施工操作人员只需按照全息影像从建筑物中心部位往外部依次施工，即能保证建筑施工的精度要求和质量要求。
2.一种基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)准备好相关设备在施工红线范围附近选取一个地势较高且较平坦的场地并在基准坐标控制点架设好无人机后，待无人机与卫星联网正常后操作起飞；
(2)事先预设好航拍区域，航拍区域比红线范围大些，按一条垂直拍摄航测路径和五条倾斜拍摄航测路径，设置固定的拍摄时间间隔进行航拍；
(3)将步骤(2)中拍摄完成的六组影像导入计算机三维建模软件，采用一种算法合成所选区域的场地模型；
(4)将步骤(3)中生成的场地模型导入到BIM建模软件，再将设计图纸校对好坐标后导入BIM建模软件，后进行建筑物建模得到BIM综合模型；
(6)在步骤(4)生成的BIM综合模型中提取所需点位的坐标和高程数据上传至云端服务器，施工人员利用施工现场建立的5G网络或WiFi网络传输至BIM测量机器人，即能确定所需点位的精确定位信息，从而保证建筑施工的精度要求和质量要求。
3.根据权利要求1或2所述的基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下子步骤：
(2.1)事先设置好航测区域，比红线范围每侧多45-55m；
(2.2)将无人机升高至场地垂直高度90-110m的位置后，按照“弓”字形航测路径进行拍摄，无人机起飞速度设置为10m/s，飞行速度设置为5m/s，拍摄时间间隔为2s；
(2.3)第一条航测路径按照垂直拍摄的方式进行航拍，即无人机上升到预定高度后保持镜头垂直向下，并按照设定路线进行拍摄；
(2.4)第二至第五条航测路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，分别按东南西北四个固定拍摄方向沿着设定的飞行路线进行拍摄；
(2.5)第六条航测路径按照俯角60°进行航拍，即无人机上升到预定高度后调整镜头按俯角60°，选取任一个与正交方向夹角为45°的固定拍摄方向沿设定的飞行路线进行拍摄。
4.根据权利要求1或2所述的基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，步骤(3)中算法合成所选区域的场地模型具体步骤为：
(3.1)倾斜拍摄的六组影像获取的影像数据包含垂直影像数据和大量的侧视影像数据，以倾斜摄影瞬间POS系统提供的多角度影像的外方位元素作为初始值，通过构建影像金字塔，采用金字塔由粗到细的匹配策略，在每一等级的影像上进行自动连接点提取，提取后进行光束法区域网平差，获得更好的匹配效果；同时加入POS辅助数据、控制点坐标建立多视影像之间的平差方程，联合解算后保证平差结果精度；
(3.2)多视影像匹配：在影像匹配的过程中充分利用同一地物会对应多个不同视角影像的冗余信息，采用多视影像密集匹配模型快速提取多视影像上特征点坐标，实现多视影像之间特征点的自动匹配，进而获取地物的三维信息；
(3.3)在经过多视影像密集匹配模型后得到精度及分辨率较高的数字表面模型，数字表面模型能真实反映地面物体起伏状况，是构成空间基础框架数据的重要内容；多视影像经过步骤(3.1)光束法区域网平差联合解算后，自动解算出每张影像精确的外方位元素，在此基础上选择合适的多视影像匹配单元进行逐像素的密集匹配，获取成像区域地物的超高密度点云，然后经过点云构网即能完成高精度高分辨率的DSM自动提取；
(3.4)利用多视影像密集匹配模型获取的超高密度点云，同样构建不同层次细节度下的三维TIN模型；根据地物的复杂程度自动调节三角网的网格密度，对于地面相对平坦的区域，对其三角网进行优化，以降低数据的冗余度，三角网创建完成后即形成场地三维模型的三维TIN模型矢量结构；
(3.5)在建立的三维TIN模型矢量结构基础上，基于倾斜影像对场地地形白模进行自动纹理映射，由于倾斜摄影是多角度摄影，获取的影像具有数量多、重叠度高的特点，同一地物会在多张影像上重复出现，而且每张影像中所包含的纹理信息又不尽相同，因此选择一张最佳纹理影像显得尤为重要，在影像数据源中选择最适合纹理时，通过设置一定筛选条件的方法对影像进行选择，这样在三维TIN模型中每个三角面都会唯一对应一张目标影像，然后计算出每个三角形面与影像对应区域之间的几何关系，找到每个三角面对应的实际纹理区域，实现纹理影像与三维TIN模型的配准，最后进行纹理映射，将对应纹理贴至建筑物模型表面完成场地三维建模。
5.根据权利要求1所述的基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，步骤(5)具体包括以下子步骤：
(5.1)将BIM综合模型的数据发送到装配式预制构件加工场，将建筑物分割为利于装配施工的结构单元并完成预制加工，同时在施工现场完成全息投影设备的架设及调试工作；
(5.2)将云服务器上的三维BIM综合模型的数据下载或传输至全息投影设备，该全息投影设备集成有多种数据传输通道的处理模块，能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收BIM综合模型的数据，全息投影设备的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频方式接收数据信息；
(5.3)全息投影设备的全息影像构建完成后按照由下至上由内之外的顺序进行预制构件的拼装，然后对预制构件拼接处进行后注浆连接；按上述顺序依次装配完成建筑物施工。
(5.4)施工完成后进行现场成品数据点采集，采集的信息包含数据点的坐标及高程，采集的坐标点信息会自动同步到BIM综合模型，通过云端实现自动多终端同步，同步后在电脑上进行放施工度检查。
6.根据权利要求2所述所述的基于无人机倾斜影像技术的智能放样施工方法，其特征在于，步骤(6)具体步骤为：
(6.1)将云服务器上带有海量点位信息的数据下载或传输至BIM放样机器人上，该BIM放样机器人集成有多种数据传输通道的处理模块，能保障于各种复杂场地条件下均能稳定接收点位数据。BIM放样机器人的处理模块能通过5G网络、4G网络、WiFi、蓝牙或无线射频方式接收点位数据；
(6.2)将BIM放样机器人和棱镜分别架设在已知的项目控制点上，通过设站程序,BIM放样机器人自动照准棱镜完成定位工作。
(6.3)通过免棱镜放样时,BIM放样机器人自动照准放样点,或通过微调仪器照准指定点，通过跟踪棱镜放样时,操作者将棱镜安装固定在对中杆上,通过终端设备指示移动模型，直到移动到需放样的点上；
(6.4)通过免棱镜放样时,操作者用端头涂抹油漆的长杆画点，通过跟踪棱镜放样时,操作者利用事先固定在对中杆上的油漆笔画点；
(6.5)施工完成后进行现场成品数据点采集，采集的信息包含数据点的坐标及高程等，采集的坐标点信息会自动同步到BIM综合模型，通过云端实现自动多终端同步，同步后可在电脑上进行放样精度检查。
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