CN112508071B - 基于bim的桥梁病害标记方法和装置 - Google Patents

基于bim的桥梁病害标记方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112508071B
CN112508071B CN202011375596.5A CN202011375596A CN112508071B CN 112508071 B CN112508071 B CN 112508071B CN 202011375596 A CN202011375596 A CN 202011375596A CN 112508071 B CN112508071 B CN 112508071B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bridge
disease
point
projection
image
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
Application number
CN202011375596.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112508071A (zh
Inventor
董元帅
侯芸
张艳红
樊永伟
闫旭亮
钱振宇
仝鑫隆
李宇轩
周晶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Checsc Highway Maintenance And Test Technology Co ltd
China Highway Engineering Consultants Corp
Original Assignee
Checsc Highway Maintenance And Test Technology Co ltd
China Highway Engineering Consultants Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Checsc Highway Maintenance And Test Technology Co ltd, China Highway Engineering Consultants Corp filed Critical Checsc Highway Maintenance And Test Technology Co ltd
Priority to CN202011375596.5A priority Critical patent/CN112508071B/zh
Publication of CN112508071A publication Critical patent/CN112508071A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112508071B publication Critical patent/CN112508071B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/757—Matching configurations of points or features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置，所述方法包括：获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型；提取桥梁病害图像中的多个病害特征点；基于桥梁病害图像的拍摄位置信息，将桥梁病害图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原点建立桥梁BIM模型的投影空间，基于投影空间，对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；基于所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记。本发明提供的一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置，通过桥梁BIM模型可以直观显示桥梁病害信息，有利于提升桥梁病害的可视化管理水平。

Description

基于BIM的桥梁病害标记方法和装置
技术领域
本发明涉及桥梁养护管理信息化应用技术领域，尤其涉及一种基 于BIM的桥梁病害标记方法和装置。
背景技术
桥梁是公路交通基础设施的重要组成部分，在公路运输事业中有 着举足轻重的地位，一旦桥梁出现质量问题，会造成严重的安全事故， 因此，需要对桥梁的桥梁病害进行定期检查、实时监控，以确保道路 交通安全。
现有技术中通常是依靠养护人员现场采集桥梁病害的信息，获得 桥梁病害在桥梁BIM模型中的位置信息，然后用电脑软件绘制出桥 梁病害的具体样式并进行三维可视化显示。现有技术中需要养护人员 手动测量桥梁病害的具体位置和大小等信息，操作繁琐，耗时耗力， 而且难以在桥梁BIM模型中对桥梁病害进行定位展示和可视化表达， 无法从桥梁BIM模型中直观获取桥梁病害的信息，不便于观察桥梁病害的发展以及养护数据的积累。
发明内容
本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置，用以解 决现有技术中桥梁BIM模型中无法对桥梁病害进行可视化表达的缺 陷。
本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，包括：
获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型；
提取所述桥梁病害图像中的多个病害特征点；
基于所述桥梁病害图像的拍摄位置信息，将所述桥梁病害图像的 拍摄点作为所述桥梁BIM模型的视点，并以所述视点为原点建立所 述桥梁BIM模型的投影空间，基于所述投影空间，对所述桥梁病害 图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到所述桥梁病害 图像中每一病害特征点在所述桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；
基于所有匹配特征点，在所述桥梁BIM模型中进行桥梁病害标 记。
根据本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，所述基于 所述投影空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换 和坐标变换，包括：
基于任一病害特征点在所述桥梁病害图像中位置信息，确定所述 任一病害特征点在所述投影空间中对应的投影特征点；
基于所述任一病害特征点对应的投影特征点，确定所述任一病害 特征点在地理空间中对应的三维特征点；
对所述任一病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到所 述任一病害特征点对应的匹配特征点。
根据本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，所述基于 所述任一病害特征点对应的投影特征点，确定所述任一病害特征点在 地理空间中对应的三维特征点，包括：
基于所述任一病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征 点和所述视点三点的共线关系，确定所述任一病害特征点对应的三维 特征点的位置信息。
根据本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，所述基于 所述任一病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征点和所述 视点三点的共线关系，确定所述任一病害特征点对应的三维特征点的 位置信息，包括：
基于所述投影特征点的位置信息以及所述视点的位置信息，确定 所述投影特征点与所述视点的连线的方向向量；
基于所述三维特征点和所述视点之间的垂直距离，以及所述方向 向量，确定所述三维特征点的位置信息。
根据本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，所述基于 任一病害特征点在所述桥梁病害图像中位置信息，确定所述任一病害 特征点在所述投影空间中对应的投影特征点，包括：
确定所述桥梁病害图像中桥梁构件的图像构件中心点，以及所述 桥梁BIM模型中所述桥梁构件的模型构件中心点；
基于所述任一病害特征点与所述图像构件中心点的相对位置关 系，以及所述模型构建中心点的位置信息，确定所述任一病害特征点 在所述投影空间中对应的投影特征点的位置信息。
根据本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法，所述对所 述任一病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到所述任一病 害特征点对应的匹配特征点，包括：
基于所述投影空间中视域体的几何信息，确定透视投影矩阵；
基于所述三维特征点的位置信息和所述透视投影矩阵，确定所述 匹配特征点的位置信息。
本发明还提供一种基于BIM的桥梁病害标记装置，包括：
数据获取单元，用于获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM 模型；
特征点提取单元，用于提取所述桥梁病害图像中的多个病害特征 点；
特征点匹配单元，用于基于所述桥梁病害图像的拍摄位置信息， 将所述桥梁病害图像的拍摄点作为所述桥梁BIM模型的视点，并以 所述视点为原点建立所述桥梁BIM模型的投影空间，基于所述投影 空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变 换，得到所述桥梁病害图像中每一病害特征点在所述桥梁BIM模型 中对应的匹配特征点；
桥梁病害标记单元，用于基于所有匹配特征点，在所述桥梁BIM 模型中进行桥梁病害标记。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储 器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时 实现如上述任一种所述基于BIM的桥梁病害标记方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于 BIM的桥梁病害标记方法的步骤。
本发明提供的一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置，基于 桥梁病害图像的拍摄位置信息，确定桥梁病害图像中每一病害特征点 在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点，并基于所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记，提高了桥梁病害采集的效率， 降低了桥梁管理的成本，能够将桥梁病害准确标记在桥梁BIM模型 中，通过桥梁BIM模型可以直观显示桥梁病害信息，有利于桥梁病 害的信息化管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见 地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术 人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得 其他的附图。
图1为本发明提供的基于BIM的桥梁病害标记方法的流程示意 图之一；
图2为本发明提供的投影空间的示意图；
图3为本发明提供的基于BIM的桥梁病害标记方法的流程示意 图之二；
图4为本发明提供的基于BIM的桥梁病害标记装置的结构示意 图；
图5是本发明提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结 合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有 作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的基于BIM的桥梁病害标记方法的流 程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤110，获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型。
具体地，待测桥梁可以为需要进行桥梁病害检测的桥梁，桥梁 BIM模型可以是通过对待测桥梁进行BIM建模得到的，桥梁BIM模 型中包括待测桥梁中各个构件精准的地理位置信息和三维几何信息。 在得到桥梁BIM模型之后，还可以采用统一规范对待测桥梁中所有 构件，包括桥桩、横梁、桥面等进行编码。
待测桥梁的桥梁病害图像可以为包含待标记的桥梁病害的图像， 桥梁病害图像可以通过相机、手机、摄像头或平板电脑等图像采集设 备拍摄得到。此处，获取的桥梁病害图像需要包含完整的桥梁病害所 在的桥梁构件，且保持桥梁构件处于图像的中央。在此基础上，还可 以获取桥梁病害图像包含的桥梁构件在桥梁BIM模型中对应的编码。
步骤120，提取桥梁病害图像中的多个病害特征点。
具体地，在得到桥梁病害图像之后，可以对桥梁病害图像进行图 像预处理，例如，通过图像灰度化、图像降噪、图像锐化和图像灰度 拉伸等对桥梁病害图像进行预处理。预处理后的桥梁病害图像中桥梁 病害处会出现灰度突变，桥梁病害处的颜色会比周围区域的颜色更深， 在此基础上，可以基于边缘检测算法和阈值分割算法，例如Canny 边缘检测算法和OSTU阈值分割算法，提取出桥梁病害图像中的多个 病害特征点。桥梁病害图像中多个病害特征点的位置可以表示桥梁病 害的位置。
步骤130，基于桥梁病害图像的拍摄位置信息，将桥梁病害图像 的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原点建立桥梁BIM 模型的投影空间，基于投影空间，对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到桥梁病害图像中每一病害特征点在桥 梁BIM模型中对应的匹配特征点。
具体地，为在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记，需要将桥梁 病害图像中每一病害特征点匹配至桥梁BIM模型。由于桥梁是一个 三维立体的结构，计算机在屏幕上显示桥梁BIM模型时需要建立一 个投影空间，可以基于桥梁病害图像的拍摄位置信息，即桥梁病害图 像的拍摄点的位置，将桥梁病害图像的拍摄点为视点构建桥梁BIM 模型的投影空间，使得桥梁BIM模型和桥梁病害图像具有一致的视 角，进而基于投影空间，对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，确定桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM 模型中对应的匹配特征点，其中，桥梁病害图像的拍摄位置信息可以 包括桥梁病害图像的拍摄点的经度、纬度和高度。
图2为本发明实施例提供的投影空间的示意图，如图2所示，O 为视点，投影空间中包括视平面200、近截面210、远截面230以及 模型220，近截面210和远截面230所构成的空间即为视域体，模型 220处于视域体之中。
在执行步骤130之前，还可以基于桥梁病害图像，获取桥梁病害 图像的拍摄位置信息，此处，桥梁病害图像的格式可以为EXIF(Exchangeable Image File Format，可交换图像文件格式)，EXIF是 专门为数码相机的照片设定的，可以记录数码照片的属性信息和拍摄 数据，属性信息可以包括拍摄的时间和位置。
在此基础上，还可以对位置信息进行换算，例如，桥梁病害图像 的属性中位置信息为：经度(30；14；20.5043)，纬度(120；9；35.1647)， 高度88.666，根据x＝x[0]+x[1]/60+x[2]/3600，y＝y[0]+y[1]/60+y[2]/3600， 其中，x[0]、x[1]、x[2]分别为位置信息中经度的度、分、秒，y[0]、 y[1]、y[2]分别为位置信息中纬度的度、分、秒，得到桥梁病害图像的拍摄位置信息(120.15977，30.23902，88.666)，分别对应拍摄点 的经度、纬度和高度。
步骤140，基于所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病 害标记。
具体地，在得到所有匹配特征点之后，可以通过在桥梁BIM模 型中绘制和连接所有匹配特征点，进行桥梁病害标记。
此外，由于获取的桥梁病害图像的属性信息中可以包括拍摄时间， 还可以将桥梁病害图像的拍摄时间与标记的桥梁病害同步展示，在桥 梁BIM模型中不仅直观显示桥梁病害，而且可以获取桥梁病害产生 的时间，有利于分析桥梁病害随时间的变化规律，以为制定桥梁养护计划提供参考。
本发明实施例基于桥梁病害图像的拍摄位置信息，将桥梁病害图 像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原点建立桥梁BIM 模型的投影空间，并对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换 和坐标变换，确定每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特 征点，使得二维桥梁病害图像中每一病害特征点能够准备地匹配到三维桥梁BIM模型中，提高了桥梁病害在桥梁BIM模型中定位的准确 性，进而能够将桥梁病害准确标记在桥梁BIM模型中，通过桥梁BIM 模型可以直观显示桥梁病害的位置、分布和形状等信息，有利于桥梁 病害的信息化管理。
此外，由于仅需要桥梁病害图像的位置信息即可在桥梁BIM模 型中完成桥梁病害标记，可以广泛征集行人使用手机拍摄的桥梁病害 照片，或者调用布设的摄像头的监控图像，无需养护人员进行现场采 集，大大提高了桥梁病害采集的效率，降低了桥梁管理的成本。
本发明实施例提供的方法，基于桥梁病害图像的拍摄位置信息， 将桥梁病害图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原 点建立桥梁BIM模型的投影空间，并对桥梁病害图像中每一病害特 征点进行投影变换和坐标变换，确定每一病害特征点在桥梁BIM模 型中对应的匹配特征点确定桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点，并基于所有匹配特征点，在桥梁BIM 模型中进行桥梁病害标记，提高了桥梁病害采集的效率，降低了桥梁 管理的成本，能够将桥梁病害准确标记在桥梁BIM模型中，通过桥梁BIM模型可以直观显示桥梁病害信息，实现了桥梁病害在桥梁BIM 模型中的可视化表达，有利于提升桥梁病害的可视化管理水平。
基于上述任一实施例，步骤130包括：
基于任一病害特征点在桥梁病害图像中位置信息，确定该病害特 征点在投影空间中对应的投影特征点；
基于该病害特征点对应的投影特征点，确定该病害特征点在地理 空间中对应的三维特征点；
对该病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到该病害特 征点对应的匹配特征点。
具体地，基于任一病害特征点在桥梁病害图像中的位置信息，可 以确定该病害特征点在桥梁病害图像包含的桥梁构件的相对位置，基 于桥梁病害图像中桥梁构件的编码，可以确定桥梁BIM模型中对应 的桥梁构件，基于桥梁病害图像中该病害特征点与其所在的桥梁构件的相对位置，可以确定该病害特征点在屏幕显示的桥梁BIM模型中 对应的点，此处，将屏幕作为投影空间中的视平面，则该病害特征点 在屏幕显示的桥梁BIM模型中对应的点即为该病害特征点在投影空 间中对应的投影特征点。
基于该病害特征点在投影空间中对应的投影特征点，根据透视投 影原理，可以确定该病害特征点在地理空间中的三维特征点，此处， 地理空间表示真实世界的三维空间，将得到的三维特征点进行进一步 的坐标变换，可以得到该病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点。
以图2为例，图2中p0为任一病害特征点在投影空间中视平面上 对应的投影特征点，以视点O为起点发出一条经过p0的射线，与近 截面、模型和远截面分别相交于p1、p2和p3。其中，模型为桥梁BIM 模型，与模型相交所得的p2即为该病害特征点在地理空间中对应的三 维特征点。
基于上述任一实施例，所述基于该病害特征点对应的投影特征点， 确定该病害特征点在地理空间中对应的三维特征点，包括：
基于该病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征点和视 点三点的共线关系，确定该病害特征点对应的三维特征点的位置信息。
具体地，在得到该病害特征点在投影空间中对应的投影特征点之 后，基于透视投影原理，视点、视平面上的投影特征点以及模型上的 三维特征点位于一条直线上，因此，可以基于投影特征点和视点的位 置信息，以及三点之间的共线关系，确定三维特征点的位置信息，其 中，三维特征点的位置信息可以为三维特征点的三维坐标。以图2为 例，图2中视点O、投影特征点p0，以及三维特征点p2位于一条直线 上，基于p0在投影空间中的三维坐标，可以确定p2在投影空间中的三 维坐标。
基于上述任一实施例，所述基于该病害特征对应的投影特征点及 其对应的三维特征点和视点三点的共线关系，确定该病害特征点对应 的三维特征点的位置信息，包括：
基于投影特征点的位置信息以及视点的位置信息，确定投影特征 点与视点的连线的方向向量；
基于三维特征点和视点之间的垂直距离，以及方向向量，确定三 维特征点的位置信息。
具体地，如图2所示，在投影空间的三维坐标系中，视点O的 坐标为(0,0,0)，投影特征点p0的坐标为(x0，y0，z0)，其中x0，y0为p0在 屏幕上的横纵坐标，可以基于对应病害特征点在桥梁病害图像中的位 置信息确定，z0为投影特征点与视点之间的垂直距离，即投影特征点 在z轴上的坐标，可以根据模型展示中计算机内置的算法直接确定。 需要说明的是，在投影空间的三维坐标系中，通常将图像采集设备的 拍摄方向为z轴的负方向。基于视点O的坐标和投影特征点p0的坐标， 可以确定视点和投影特征点之间的连线的方向向量为
在此基础上，可以根据模型展示中计算机内置的算法确定三维特 征点p2在z轴上的坐标z2，基于视点和投影特征点之间的连线的方向 向量，可以确定三维特征点p2的坐标为
基于上述任一实施例，所述基于任一病害特征点在桥梁病害图像 中位置信息，确定该病害特征点在投影空间中对应的投影特征点，包 括：
确定桥梁病害图像中桥梁构件的图像构件中心点，以及桥梁BIM 模型中桥梁构件的模型构件中心点；
基于该病害特征点与图像构件中心点的相对位置关系，以及模型 构建中心点的位置信息，确定该病害特征点在投影空间中对应的投影 特征点的位置信息。
具体地，首先确定桥梁病害图像中该特征点所在的桥梁构件的图 像构件中心点，以及该桥梁构件在桥梁BIM模型中的模型构件中心 点。随即，基于该病害特征点在桥梁病害图像中的位置信息和图像构 件中心点在桥梁病害图像中的位置信息，可以确定该病害特征点与图 像构件中心点的相对位置关系，基于该病害特征点与图像构件中心点 的相对位置关系，以及图像构件中心点在桥梁BIM模型中对应的模型构件中心点的位置信息，可以确定该病害特征点在桥梁BIM模型 中对应的点，即该病害特征点在投影空间中对应的投影特征点，基于 投影特征点在屏幕上的坐标，可以确定投影特征点的位置信息。
基于上述任一实施例，所述对该病害特征点对应的三维特征点进 行坐标变换，得到该病害特征点对应的匹配特征点，包括：
基于投影空间中视域体的几何信息，确定透视投影矩阵；
基于三维特征点的位置信息和透视投影矩阵，确定匹配特征点的 位置信息。
具体地，如图2所示，投影空间中的视域体为棱台，视域体为由 近截面和远截面构成的空间，基于投影空间中视域体的几何信息，可 以确定透视投影矩阵，透视投影矩阵具体可以如下式所示：
式中，[l，r]为视域体在x轴方向的范围，[b，t]为视域体在y轴 方向的范围，[n，f]为视域体在z轴方向的范围。
在得到透视投影矩阵之后，可以基于透视投影矩阵对三维特征点 进行坐标变换，进而得到对应的匹配特征点的位置信息。
匹配特征点的坐标(x3，y3，z3)具体可以通过下式计算得到：
基于上述任一实施例，图3为本发明实施例提供的基于BIM的 桥梁病害标记方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括以下步骤：
首先采集待测桥梁的桥梁病害图像，并提取出桥梁病害图像的拍 摄时间和拍摄位置，同时对桥梁病害图像经过图像灰度化、图像降噪、 图像锐化和图像灰度拉伸等过程进行预处理，并基于边缘检测算法和 阈值分割算法对预处理后的图像进行特征提取，得到桥梁病害图像中 多个病害特征点，将桥梁病害图像的拍摄时间、拍摄位置以及多个病害特征点组成桥梁病害信息。
此外，还可以对待测桥梁进行BIM建模，得到桥梁BIM模型， 并采用统一的规范对桥梁BIM模型中各个桥梁构件进行编码，确定 桥梁病害图像包含的桥梁构件的编码。
随即，将桥梁病害信息匹配至桥梁BIM模型，实现桥梁病害的 三维展示。此处，可以基于桥梁病害图像的拍摄位置，以桥梁病害图 像的拍摄点为视点构建桥梁BIM模型的投影空间，并得到桥梁病害图像中每一病害特征点在投影空间中对应的投影特征点，基于透视投 影原理，基于投影特征点的坐标确定该投影特征点在桥梁BIM模型 中对应的三维特征点在地理空间中的三维坐标，并通过对三维特征点 进行坐标变换，确定桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点。
例如，投影特征点的坐标为(－1.51,1.12,10.98)，投影特征点和 视点的连线的方向向量为(0.138,－0.102，－1)，根据模型展示的计 算机的内置算法得到模型上的三维特征点在z轴的坐标为36.26，则 模型上的三维特征点的坐标为(－4.987,3.697,36.62)，通过透视投影 矩阵将得到的坐标进行坐标变换，使其能准确的在模型上绘制出来， 因为构件的中心点在屏幕中心，且默认近投影面贴近屏幕，则可得 f＝100，n＝0.1，r＝150，l＝－150，t＝120，b＝－120，基于上述参数可 以得到的透视投影矩阵，得到桥梁BIM模型中对应的匹配特征点的坐标为(－7480.5,4436.4,40.64)。
基于所有匹配点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记，同时 将桥梁病害图像的拍摄时间与标记的桥梁病害同步展示，在桥梁BIM 模型中不仅可以直观显示桥梁病害，而且可以获取桥梁病害产生的时间，基于拍摄时间可以分析桥梁病害随时间的变化规律，以为制定桥 梁养护计划提供参考。
基于上述任一实施例，图4为本发明实施例提供的基于BIM的 桥梁病害标记装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：
数据获取单元410，用于获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁 BIM模型；
特征点提取单元420，用于提取所述桥梁病害图像中的多个病害 特征点；
特征点匹配单元430，用于基于所述桥梁病害图像的拍摄位置信 息，将所述桥梁病害图像的拍摄点作为所述桥梁BIM模型的视点， 并以所述视点为原点建立所述桥梁BIM模型的投影空间，基于所述 投影空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐 标变换，得到所述桥梁病害图像中每一病害特征点在所述桥梁BIM 模型中对应的匹配特征点；
桥梁病害标记单元440，用于基于所有匹配特征点，在所述桥梁 BIM模型中进行桥梁病害标记。
本发明实施例提供的装置，基于桥梁病害图像的拍摄位置信息， 确定桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配 特征点，并基于所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害 标记，提高了桥梁病害采集的效率，降低了桥梁管理的成本，能够将 桥梁病害准确标记在桥梁BIM模型中，通过桥梁BIM模型可以直观 显示桥梁病害信息，有利于提升桥梁病害的可视化管理水平。
基于上述任一实施例，特征点匹配单元430包括：
投影特征点确定子单元，用于基于任一病害特征点在所述桥梁病 害图像中位置信息，确定所述任一病害特征点在所述投影空间中对应 的投影特征点；
三维特征点确定子单元，用于基于所述任一病害特征点对应的投 影特征点，确定所述任一病害特征点在地理空间中对应的三维特征点；
坐标变换子单元，用于对所述任一病害特征点对应的三维特征点 进行坐标变换，得到所述任一病害特征点对应的匹配特征点。
基于上述任一实施例，三维特征点确定子单元用于：
基于所述任一病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征 点和所述视点三点的共线关系，确定所述任一病害特征点对应的三维 特征点的位置信息。
基于上述任一实施例，三维特征点确定子单元具体用于：
基于所述投影特征点的位置信息以及所述视点的位置信息，确定 所述投影特征点与所述视点的连线的方向向量；
基于所述三维特征点和所述视点之间的垂直距离，以及所述方向 向量，确定所述三维特征点的位置信息。
基于上述任一实施例，投影特征点确定子单元用于：
确定所述桥梁病害图像中桥梁构件的图像构件中心点，以及所述 桥梁BIM模型中所述桥梁构件的模型构件中心点；
基于所述任一病害特征点与所述图像构件中心点的相对位置关 系，以及所述模型构建中心点的位置信息，确定所述任一病害特征点 在所述投影空间中对应的投影特征点的位置信息。
基于上述任一实施例，坐标变换子单元用于：
基于所述投影空间中视域体的几何信息，确定透视投影矩阵；
基于所述三维特征点的位置信息和所述透视投影矩阵，确定所述 匹配特征点的位置信息。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电 子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510， 通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处 理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行基于BIM的桥 梁病害标记方法，该方法包括：获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁 BIM模型；提取桥梁病害图像中的多个病害特征点；基于桥梁病害图 像的拍摄位置信息，将桥梁病害图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的 视点，并以视点为原点建立桥梁BIM模型的投影空间，基于投影空 间，对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得 到桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特 征点；基于所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可 读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品 的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若 干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而 前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算 机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序， 所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计 算机能够执行上述各方法实施例所提供的基于BIM的桥梁病害标记 方法，该方法包括：获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型； 提取桥梁病害图像中的多个病害特征点；基于桥梁病害图像的拍摄位 置信息，将桥梁病害图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原点建立桥梁BIM模型的投影空间，基于投影空间，对桥梁 病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到桥梁病害 图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；基于 所有匹配特征点，在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记。
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上 述各实施例提供的基于BIM的桥梁病害标记方法，该方法包括：获 取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型；提取桥梁病害图像中 的多个病害特征点；基于桥梁病害图像的拍摄位置信息，将桥梁病害 图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点，并以视点为原点建立桥梁 BIM模型的投影空间，基于投影空间，对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到桥梁病害图像中每一病害特征点 在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；基于所有匹配特征点，在桥 梁BIM模型中进行桥梁病害标记。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部 件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的 部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解 到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然 也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现 有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软 件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光 盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而 非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领 域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技 术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修 改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于BIM的桥梁病害标记方法，其特征在于，包括：
获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型；
提取所述桥梁病害图像中的多个病害特征点；
基于所述桥梁病害图像的拍摄位置信息，将所述桥梁病害图像的拍摄点作为所述桥梁BIM模型的视点，并以所述视点为原点建立所述桥梁BIM模型的投影空间，基于所述投影空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到所述桥梁病害图像中每一病害特征点在所述桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；
基于所有匹配特征点，在所述桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记；
所述基于所述投影空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，包括：
基于任一病害特征点在所述桥梁病害图像中位置信息，确定所述任一病害特征点在所述投影空间中对应的投影特征点；
基于所述任一病害特征点对应的投影特征点，确定所述任一病害特征点在地理空间中对应的三维特征点；
对所述任一病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到所述任一病害特征点对应的匹配特征点；
所述对所述任一病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到所述任一病害特征点对应的匹配特征点，包括：
基于所述投影空间中视域体的几何信息，确定透视投影矩阵；
基于所述三维特征点的位置信息和所述透视投影矩阵，确定所述匹配特征点的位置信息。
2.根据权利要求1所述的基于BIM的桥梁病害标记方法，其特征在于，所述基于所述任一病害特征点对应的投影特征点，确定所述任一病害特征点在地理空间中对应的三维特征点，包括：
基于所述任一病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征点和所述视点三点的共线关系，确定所述任一病害特征点对应的三维特征点的位置信息。
3.根据权利要求2所述的基于BIM的桥梁病害标记方法，其特征在于，所述基于所述任一病害特征对应的投影特征点及其对应的三维特征点和所述视点三点的共线关系，确定所述任一病害特征点对应的三维特征点的位置信息，包括：
基于所述投影特征点的位置信息以及所述视点的位置信息，确定所述投影特征点与所述视点的连线的方向向量；
基于所述三维特征点和所述视点之间的垂直距离，以及所述方向向量，确定所述三维特征点的位置信息。
4.根据权利要求1所述的基于BIM的桥梁病害标记方法，其特征在于，所述基于任一病害特征点在所述桥梁病害图像中位置信息，确定所述任一病害特征点在所述投影空间中对应的投影特征点，包括：
确定所述桥梁病害图像中桥梁构件的图像构件中心点，以及所述桥梁BIM模型中所述桥梁构件的模型构件中心点；
基于所述任一病害特征点与所述图像构件中心点的相对位置关系，以及所述模型构建中心点的位置信息，确定所述任一病害特征点在所述投影空间中对应的投影特征点的位置信息。
5.一种基于BIM的桥梁病害标记装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型；
特征点提取单元，用于提取所述桥梁病害图像中的多个病害特征点；
特征点匹配单元，用于基于所述桥梁病害图像的拍摄位置信息，将所述桥梁病害图像的拍摄点作为所述桥梁BIM模型的视点，并以所述视点为原点建立所述桥梁BIM模型的投影空间，基于所述投影空间，对所述桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换，得到所述桥梁病害图像中每一病害特征点在所述桥梁BIM模型中对应的匹配特征点；
桥梁病害标记单元，用于基于所有匹配特征点，在所述桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记；
所述特征点匹配单元包括：
投影特征点确定子单元，用于基于任一病害特征点在所述桥梁病害图像中位置信息，确定所述任一病害特征点在所述投影空间中对应的投影特征点；
三维特征点确定子单元，用于基于所述任一病害特征点对应的投影特征点，确定所述任一病害特征点在地理空间中对应的三维特征点；
坐标变换子单元，用于对所述任一病害特征点对应的三维特征点进行坐标变换，得到所述任一病害特征点对应的匹配特征点；
所述坐标变换子单元具体用于：
基于所述投影空间中视域体的几何信息，确定透视投影矩阵；
基于所述三维特征点的位置信息和所述透视投影矩阵，确定所述匹配特征点的位置信息。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于BIM的桥梁病害标记方法的步骤。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于BIM的桥梁病害标记方法的步骤。
CN202011375596.5A 2020-11-30 2020-11-30 基于bim的桥梁病害标记方法和装置 Active CN112508071B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011375596.5A CN112508071B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 基于bim的桥梁病害标记方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011375596.5A CN112508071B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 基于bim的桥梁病害标记方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112508071A CN112508071A (zh) 2021-03-16
CN112508071B true CN112508071B (zh) 2023-04-18

Family

ID=74969474

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011375596.5A Active CN112508071B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 基于bim的桥梁病害标记方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112508071B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113128122A (zh) * 2021-04-22 2021-07-16 中国雄安集团基础建设有限公司 基于bim的市政公路检测方法
CN114880742B (zh) * 2022-04-27 2024-06-11 垒知(成都)科技研究院有限公司 一种面向webgl引擎的Revit模型轻量化方法
CN116295020B (zh) * 2023-05-22 2023-08-08 山东高速工程检测有限公司 一种桥梁病害定位方法及定位装置
CN116597125B (zh) * 2023-05-24 2023-11-21 中国公路工程咨询集团有限公司 一种基于图像识别的桥梁拼接遥感控制系统及方法
CN117333824B (zh) * 2023-12-01 2024-02-13 中铁十九局集团第三工程有限公司 基于bim的桥梁施工安全监测方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102306088A (zh) * 2011-06-23 2012-01-04 北京北方卓立科技有限公司 一种实体投影虚实配准装置及方法
CN102801994A (zh) * 2012-06-19 2012-11-28 西北工业大学 一种信息物理图像融合装置与方法
CN106447601A (zh) * 2016-08-31 2017-02-22 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种基于投影‑相似变换的无人机遥感影像拼接方法
CN108734306A (zh) * 2018-04-03 2018-11-02 四川隧唐科技股份有限公司 一种数据处理方法、装置、道路维护系统及存储介质
CN110825234A (zh) * 2019-11-11 2020-02-21 江南大学 一种面向工业场景的投影式增强现实跟踪显示方法和系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10423850B2 (en) * 2017-10-05 2019-09-24 The Climate Corporation Disease recognition from images having a large field of view

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102306088A (zh) * 2011-06-23 2012-01-04 北京北方卓立科技有限公司 一种实体投影虚实配准装置及方法
CN102801994A (zh) * 2012-06-19 2012-11-28 西北工业大学 一种信息物理图像融合装置与方法
CN106447601A (zh) * 2016-08-31 2017-02-22 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种基于投影‑相似变换的无人机遥感影像拼接方法
CN108734306A (zh) * 2018-04-03 2018-11-02 四川隧唐科技股份有限公司 一种数据处理方法、装置、道路维护系统及存储介质
CN110825234A (zh) * 2019-11-11 2020-02-21 江南大学 一种面向工业场景的投影式增强现实跟踪显示方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112508071A (zh) 2021-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112508071B (zh) 基于bim的桥梁病害标记方法和装置
CN112652015B (zh) 基于bim的路面病害标记方法和装置
Qin et al. 3D change detection at street level using mobile laser scanning point clouds and terrestrial images
EP3557522A1 (en) Method and device for fusing panoramic video images
JP4958497B2 (ja) 位置姿勢測定装置及び位置姿勢測定方法、複合現実感提示システム、コンピュータプログラム及び記憶媒体
CN112686877B (zh) 基于双目相机的三维房屋损伤模型构建测量方法及系统
CN110009561A (zh) 一种监控视频目标映射到三维地理场景模型的方法及系统
CN109255808B (zh) 基于倾斜影像的建筑物纹理提取方法和装置
CN111307039A (zh) 一种物体长度识别方法、装置、终端设备和存储介质
CN110969592B (zh) 图像融合方法、自动驾驶控制方法、装置和设备
CN112802208B (zh) 一种航站楼内三维可视化方法及装置
CN111986214B (zh) 一种地图中人行横道的构建方法和电子设备
CN114677435A (zh) 一种点云全景融合要素提取方法和系统
CN113762229B (zh) 一种建筑场地内建筑器材的智能识别方法及系统
CN112422653A (zh) 基于位置服务的场景信息推送方法、系统、存储介质及设备
CN115375857A (zh) 三维场景重建方法、装置、设备及存储介质
CN114037934A (zh) 一种工服穿戴行为的识别方法、终端设备和存储介质
US9031281B2 (en) Identifying an area of interest in imagery
CN109740458B (zh) 一种基于视频处理的体貌特征测量方法及系统
CN116503538A (zh) 基于倾斜摄影的单体建模方法、系统、终端及存储介质
CN116823966A (zh) 相机的内参标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112818865B (zh) 车载领域图像识别方法、识别模型建立方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN112562060A (zh) 三维人脸建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN117372427B (zh) 基于视频分析的工程施工监管方法及系统
CN113884099B (zh) 一种路端移动物体位置测量方法及装置

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