CN112348949B - 隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 - Google Patents
隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112348949B CN112348949B CN202011102204.8A CN202011102204A CN112348949B CN 112348949 B CN112348949 B CN 112348949B CN 202011102204 A CN202011102204 A CN 202011102204A CN 112348949 B CN112348949 B CN 112348949B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- points
- abnormal body
- graph
- boundary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本公开提供了一种隧道超前地质预报异常体三维标注及绘制方法及系统,对预报体切片进行二维标记;根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形;根据绘制的二维图形寻找图形的边界点;根据二维边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形类型,为下凹,求取下凹的边界点,为凸起,直接求取边界点;将寻找的边界点做极坐标排序,包含所有边界点,并在包含的曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点;将所有的二维切片依次进行上述标注,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体;添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射,立体显示异常体。
Description
技术领域
本公开属于隧道超前地质预报技术领域,涉及一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
目前三维体绘制主要有基于面绘制和体绘制两种绘制方式,主要都是在现有数据的基础上实现的绘制算法,这两种绘制算法只能对比较理想的绘制数据进行绘制,但是在隧道超前地质预报中,由于复杂的地质环境影响及数据采集噪音的影响,我们无法准确的产生非常准确理想的数据,往往需要技术经验丰富的专业地质预报人员进行预测数据的识别,实现最终的地质预报结果。在传统的隧道超前地质预报展示中,通常用二维切面的形式展示隧道预报结果,效果不是很立体直观。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统,本公开能更直观的展示隧道前方的地质异常体,并在专家经验的基础上提高准确性。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法,包括以下步骤:
对预报体切片进行二维标记;
根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形;
根据绘制的二维图形寻找图形的边界点;
根据二维边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹,若为下凹,求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点;
将寻找的边界点做极坐标排序,包含所有边界点,并在包含的曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点;
将所有的二维切片依次进行上述标注,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体;
添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射。
作为可选择的实施方式,对预报体切片进行二维标记的具体过程包括:基于专家经验对预报体切片进行二维标记。
作为可选择的实施方式,利用Delaunay算法将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形。
作为可选择的实施方式,若为下凹,用滚球法求取下凹的边界点。
作为可选择的实施方式,用滚球法求取下凹的边界点具体过程包括:对于任何点集,将这些点想象为钉在平面上的钉子,拿一个半径大于一定值的球去从边界接近这个钉群,用这个球在这些钉子群的边界滚一圈,每次滚动,球都能接触到两个钉子而被卡住,确定的钉子为边界点。
作为进一步的限定,所述半径取方法为:求取所有边界边,并剔除最大的那个边界边,剩下的累加求平均。
作为可选择的实施方式,将寻找的边界点做极坐标排序,并用NURBS算法将所有边界点包含进来,并在包含的曲线上均匀的采集若干点。
一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制系统,包括:
用于根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形的模块;
用于根据绘制的二维图形寻找图形的边界点的模块;
用于根据二维边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹,若为下凹,求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点的模块;
用于将寻找的边界点做极坐标排序,包含所有边界点,并在包含的曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点的模块;
用于将所有的二维切片依次进行上述标注,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体的模块;
用于添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射的模块。
一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法。
一种终端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开计算方法简单,无需大量运算过程;
本公开可以将预报结果的多个切面,通过技术经验丰富的地质预报人员进行地质灾害标注,并将每个标注的切面进行网格化处理,最终将所有标注的切面网格化数据连接成三维体的可视化方法,能更直观的展示隧道前方的地质异常体并在专家经验的基础上提高准确性。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1为本实施例的流程示意图;
图2为极坐标系示意图;
图3为本实施例的NURBS样条插值示意图;
图4为本实施例二维切片标记点示意图;
图5为本实施例离散标记点的网格化示意图;
图6为本实施例网格凸包优化为接近形状的凹包示意图;
图7为本实施例边界点求取及生成NURBS曲线示意图;
图8为本实施例NURBS曲线均匀采点示意图;
图9为本实施例实际效果图;
图10为本实施例实际效果示意图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
基于专家经验标记的隧道超前地质预报三维异常体生成与展示方法,包括以下步骤:
(1)基于专家经验的预报体切片二维标记;
(2)根据专家在二维切片上的标记,利用Delaunay算法将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形;
(3)根据绘制的二维图形寻找图形的边界点;
(4)根据二维边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹;
(5)若为下凹,则用滚球法,求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点;
(6)将寻找的边界点做极坐标排序(如图2所示),并用NURBS算法(如图3所示)将所有边界点包含进来,并在包含的曲线上均匀的采集若干点(本实施例在这里采集了31个点),作为不同截面相连接的点;
(7)将所有的二维切片依次按照步骤(1)-(6)完成;
(8)将所有切面上的31个点相连接,组成三维体;
(9)添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射。
如图9所示,为几个切面通过地质预报经验丰富的人员提取的前方地质预报灾害结果展示。
在工程应用结果展示,如图9和图10所示,可以看出,本实施例的方法,能更直观的展示隧道前方的地质异常体,并在专家经验的基础上提高准确性。
具体的,将超前地质预报的预测体用不同方向切片的形式对预报范围体进行侧面展示,在某一方向选取若干有明显地质异常体的切面,在有代表性的切面上标记点集,如图4所示。
在每个切面上标记的离散点我们通过Delaunay算法,实现对离散点的三角化。
Delaunay三角剖分算法具体实现如下:
假设V是二维实数域上的有限点集,边e是由点集中的点作为端点构成的封闭线段,E为e的集合。那么该点集V的一个三角剖分T=(V,E)是一个平面图G,该平面图满足条件:
除了端点,平面图中的边不包含点集中的任何点。
2)没有相交边。
3)平面图中所有的面都是三角面,且所有三角面的合集是散点集V的凸包。
Delaunay规则定义:
Delaunay边:假设E中的一条边e(两个端点为a,b),e若满足下列条件,则称之为Delaunay边:存在一个圆经过a,b两点,圆内(注意是圆内,圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点,这一特性又称空圆特性。
Delaunay三角剖分:如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边,那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。
假设T为V的任一三角剖分,则T是V的一个Delaunay三角剖分,当前仅当T中的每个三角形的外接圆的内部不包含V中任何的点。
具体实现效果如图5所示。
根据离散点三角剖分后的结果,我们用滚球法剔除求取凹包的最优网格集合,对于任何点集,我们把这些点想象为钉在平面上的钉子。假如拿一个半径大于一定值的球去从边界接近这个钉群,我们可以用这个球在这些钉子群的边界滚一圈,每次滚动,球都能接触到两个钉子而被卡住。该方法需要找到合适的半径,我们的半径取方法为:求取所有边界边,并剔除最大的那个边界边,剩下的累加求平均。求取结果如图6所示。
从优化好的凹包网格化三角形集合中找到边界点,做极坐标排序,并生成包围所有边界点的NURBS曲线,如图7所示,在NURBS曲线上自动均匀采集若干点(我们采集了31个点),如图8所示,每个切面重复上述步骤,完成NURBS曲线的点集。
将相邻的两切片的点集按照极坐标的顺序逐一三角网格连接,形成网格体,将生成的网格体贴上纹理,三维异常体的绘制完成。
还提供以下产品实施例:
一种隧道超前地质预报异常体三维标注及绘制系统,包括:
用于根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形的模块;
用于根据绘制的二维图形寻找图形的边界点的模块;
用于根据二维边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹,若为下凹,求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点的模块;
用于将寻找的边界点做极坐标排序,包含所有边界点,并在包含的曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点的模块;
用于将所有的二维切片依次进行上述标注,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体的模块;
用于添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射的模块。
一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注及绘制方法。
一种终端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注及绘制方法。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (6)
1.一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法,其特征是:包括以下步骤:
S1.对预报异常体切片进行二维标记;
S2.根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形;
S3.根据绘制的二维图形寻找图形的边界点;
S4.根据二维图形边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹,若为下凹,用滚球法求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点;
S5.将寻找的边界点做极坐标排序,并用NURBS算法将所有边界点包含进来,并在NURBS曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点;
S6.将所有的二维切片依次进行上述步骤S1-S5,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体;
S7.添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射。
2.如权利要求1所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法,其特征是:对预报异常体切片进行二维标记的具体过程包括:基于专家经验对预报异常体切片进行二维标记。
3.如权利要求1所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法,其特征是:利用Delaunay算法将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形。
4.一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制系统,其特征是:包括:
用于步骤S1对预报异常体切片进行二维标记的模块;
用于步骤S2根据二维切片上的标记,将所标记的离散点连接绘制出由三角面片组成的二维图形的模块;
用于步骤S3根据绘制的二维图形寻找图形的边界点的模块;
用于步骤S4根据二维图形边界点对应的三角形边长,自动判断出二维图形是凸起还是下凹,若为下凹,用滚球法求取下凹的边界点,若为凸起,直接求取边界点的模块;
用于步骤S5将寻找的边界点做极坐标排序,并用NURBS算法将所有边界点包含进来,并在NURBS曲线上均匀的采集若干点,作为不同截面相连接的点的模块;
用于步骤S6将所有的二维切片依次进行上述步骤S1-S5,将所有切面上的各个不同截面相连接的点相连接,组成三维体的模块;
用于步骤S7添加纹理映射,将三维立体顶点通过平面展开,并映射到二维平面上,实现三维异常体纹理映射的模块。
5.一种计算机可读存储介质,其特征是:其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-3中任一项所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法。
6.一种终端设备,其特征是:包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-3中任一项所述的一种隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011102204.8A CN112348949B (zh) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011102204.8A CN112348949B (zh) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112348949A CN112348949A (zh) | 2021-02-09 |
CN112348949B true CN112348949B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=74361889
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011102204.8A Active CN112348949B (zh) | 2020-10-15 | 2020-10-15 | 隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112348949B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103985155A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-08-13 | 北京理工大学 | 基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分曲面重构方法 |
CN110349262A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-18 | 山东省交通规划设计院 | 一种基于bim的隧道超前地质预报三维建模方法及系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101276484A (zh) * | 2008-03-31 | 2008-10-01 | 浙江大学 | 基于调和映射的网格生成方法 |
CN111007067A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-14 | 山东大学 | 岩体结构面自动识别方法及系统 |
-
2020
- 2020-10-15 CN CN202011102204.8A patent/CN112348949B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103985155A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-08-13 | 北京理工大学 | 基于映射法的散乱点云Delaunay三角剖分曲面重构方法 |
CN110349262A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-10-18 | 山东省交通规划设计院 | 一种基于bim的隧道超前地质预报三维建模方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112348949A (zh) | 2021-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108537814B (zh) | 一种基于ViBe的三维声纳点云图像分割方法 | |
US20210174121A1 (en) | Method for extracting robot processing boundary of thin-walled part with small curvature based on three-dimensional point cloud | |
CN104036544B (zh) | 一种基于机载LiDAR数据的建筑物屋顶重建方法 | |
CN103870845B (zh) | 点云聚类去噪过程中新的k值优化方法 | |
CN101393644B (zh) | 一种肝门静脉血管树建模方法及其系统 | |
CN111696210A (zh) | 一种基于三维点云数据特征轻量化的点云重构方法及系统 | |
CN103310481B (zh) | 一种基于模糊熵迭代的点云精简方法 | |
CN108280852B (zh) | 一种基于激光点云数据的门窗点云形状检测方法及系统 | |
CN102881047B (zh) | 一种自动的非封闭隐式曲面重建方法 | |
US9070203B2 (en) | Identification and quantification of microtextured regions in materials with ordered crystal structure | |
CN108664733A (zh) | 棱边特征曲面拓扑逼近重建方法 | |
CN104299241A (zh) | 基于 Hadoop 的遥感图像显著性目标检测方法及系统 | |
CN109102538B (zh) | 利用等值线数据提取槽脊特征点与槽脊特征线的方法、天气图分析方法 | |
CN112395516A (zh) | 空间区域分析处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN104463825B (zh) | 用于在三维体积图像中检测对象的设备和方法 | |
CN113012259A (zh) | 一种基于三角剖分算法对凹多边形填充处理的方法 | |
CN111145328B (zh) | 三维文字表面纹理坐标计算方法、介质、设备及装置 | |
CN112241676A (zh) | 一种地形杂物自动识别的方法 | |
CN113808276A (zh) | 一种基于外接球策略区域增长的点云表面重建方法及系统 | |
CN112348949B (zh) | 隧道超前地质预报异常体三维标注绘制方法及系统 | |
Ananth et al. | A geodesic active contour level set method for image segmentation | |
CN111210452B (zh) | 一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法 | |
CN114255352A (zh) | 一种河道提取方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN112687008B (zh) | 基于地质构造散点数据自动求取含烃面积的方法 | |
Rahim et al. | Evaluation of adaptive subdivision method on mobile device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |