CN112652015A - 基于bim的路面病害标记方法和装置 - Google Patents
基于bim的路面病害标记方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112652015A CN112652015A CN202011373465.3A CN202011373465A CN112652015A CN 112652015 A CN112652015 A CN 112652015A CN 202011373465 A CN202011373465 A CN 202011373465A CN 112652015 A CN112652015 A CN 112652015A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- disease
- road
- pavement
- point
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/75—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30236—Traffic on road, railway or crossing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法和装置,所述方法包括:获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;提取路面病害图像中的多个病害特征点;基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点;基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记。本发明提供的基于BIM的路面病害标记方法和装置,将BIM技术应用于公路养护领域,方法简便,可最大程度利用社会公众及养护人员采集的病害图片,能够将路面病害准确标记在道路BIM模型中,通过道路BIM模型可以直观显示路面病害信息,有利于提升公路养护可视化管理水平。
Description
技术领域
本发明涉及公路养护管理信息化应用技术领域,尤其涉及一种基于BIM的路面病害标记方法和装置。
背景技术
由于公路的车流量大、车速快、超重车多,加上受外界气候因素的影响,路面病害现象发生频繁,并会随时间的延长日趋严重,进而影响到车辆的正常行驶。因此,需要对公路的路面病害进行定期检查、实时监控,以及时确定路面状况,保证公路的正常运行。
建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)是应用在建筑全生命周期管理的信息模型,其以建筑工程项目的各项相关信息数据为基础,建筑在设计、施工、运营等每个阶段的数据都可存储于BIM中,以实现建筑业精细化、信息化管理。
随着BIM在基础设施工程中的应用越来越广泛,采用BIM技术对路面病害进行分析,有利于提升公路的可视化管理水平。现有的路面病害标记方法通常是采用文本或表格的形式表达路面病害的信息,一般通过语言文字描述路面病害的位置信息,难以在道路BIM模型中对路面病害进行定位展示和可视化表达,无法从道路BIM模型中直观获取路面病害的信息。
发明内容
本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法和装置,用以解决现有技术中道路BIM模型中无法对路面病害进行可视化表达的缺陷。
本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,包括:
获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;
提取所述路面病害图像中的多个病害特征点;
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中每一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点;
基于所有匹配特征点,在所述道路BIM模型中进行路面病害标记。
根据本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,所述基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中每一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点,包括:
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息以及所述道路BIM模型,确定所述路面病害图像的拍摄角度,并将所述路面病害图像旋转所述拍摄角度,以使所述路面病害图像中的路面与所述道路BIM模型中的路面方向一致;
基于所述任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定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的路面病害标记方法,所述基于所述路面病害图像的拍摄位置信息以及所述道路BIM模型,确定所述路面病害图像的拍摄角度,包括:
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述道路BIM模型中距离所述路面病害图像的拍摄点最近的路面中心点;
基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点;
基于所述投影点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄角度。
根据本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,所述基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点,包括:
确定所述道路BIM模型中路面的法线;
基于所述路面中心点和所述投影点的连线与所述法线的垂直关系,以及所述拍摄点与所述投影点的连线与所述法线的平行关系,确定所述投影点的位置信息。
根据本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,所述基于所述任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点,包括:
基于所述旋转后的路面病害图像中路面的最小包围框,对所述旋转后的路面病害图像进行裁剪,将裁剪得到的所述最小包围框的区域作为标准路面病害图像;
以所述标准路面病害图像的中心为原点建立坐标系,基于所述任一病害特征点在所述坐标系中的位置信息,以及所述投影点的位置信息和所述道路BIM模型中路面的宽度,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息。
根据本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,所述基于所述任一病害特征点在所述坐标系中的位置信息,以及所述投影点的位置信息和所述道路BIM模型中路面的宽度,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息,包括:
基于如下公式确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息:
Li=Lt+xi*W
Bi=Bt+yi*W
Hi=Ht
式中,xi、yi为第i个病害特征点在所述坐标系中的横纵坐标,Lt、Bt、Ht分别为所述投影点的经度、纬度和高度,Li、Bi、Hi分别为第i个病害特征点对应的匹配特征点的经度、纬度和高度,W为所述道路BIM模型中路面的宽度。
根据本发明提供一种基于BIM的路面病害标记方法,还包括:
基于所述路面病害图像中多个病害特征点的分布情况,确定所述路面病害图像对应的病害类型。
本发明还提供一种基于BIM的路面病害标记装置,包括:
数据获取单元,用于获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;
特征点提取单元,用于提取所述路面病害图像中的多个病害特征点;
特征点匹配单元,用于基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中任一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点;
路面病害标记单元,用于基于所述道路BIM模型中的所有匹配特征点,在所述道路BIM模型中进行路面病害标记。
本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述基于BIM的路面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,所述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的路面病害标记方法的步骤。
本发明提供的一种基于BIM的路面病害标记方法和装置,基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点,并基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记,降低了路面管理的成本,能够将路面病害准确标记在道路BIM模型中,通过道路BIM模型可以直观显示路面病害信息,有利于提升公路的可视化管理水平。
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是本发明提供的基于BIM的路面病害标记方法的流程示意图之一;
图2是本发明提供的基于BIM的路面病害标记方法的流程示意图之二;
图3是本发明提供的基于BIM的路面病害标记装置的结构示意图;
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明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的路面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,获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型。
具体地,待测路面可以为需要进行路面病害检测的路面,待测路面的路面病害图像可以为包含待标记的路面病害的图像,路面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,在获取路面病害图像时,可以通过调整拍摄角度,尽量使得路面病害图像中的路面的行车方向与拍摄的待测路面的行车方向平行。
待测路面的道路BIM模型可以为基于待测路面所处路段构建得到的BIM模型,也可以为基于包含待测路面所处路段的公路构建得到的BIM模型。此处,可以基于待建模路段的起始经纬度、终点经纬度、路面类型、路面宽度、里程和所在地区等信息建立道路BIM模型。
步骤120,提取路面病害图像中的多个病害特征点。
具体地,在得到路面病害图像之后,可以对路面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路面病害图像进行预处理。预处理后的路面病害图像中路面病害处会出现灰度突变,路面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,提取出路面病害图像中的多个病害特征点。路面病害图像中多个病害特征点的位置可以表示路面病害的位置,多个病害特征点的分布情况可以表示路面病害的病害类型。
步骤130,基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点。
具体地,为在道路BIM模型中进行路面病害标记,需要将路面病害图像中每一病害特征点匹配至道路BIM模型,可以基于路面病害图像的拍摄位置信息,即路面病害图像的拍摄点的位置,确定路面病害图像的拍摄点在道路BIM模型中的位置,并基于路面病害图像的拍摄点的实际位置与其在道路BIM模型中的位置之间的转换关系,将路面病害图像中每一病害特征点进行转换,进而得到每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点。其中,路面病害图像的拍摄位置信息可以包括路面病害图像的拍摄点的经度、纬度和高度。
在执行步骤130之前,还可以基于路面病害图像,获取路面病害图像的拍摄位置信息,此处,路面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,路面病害图像的属性中位置信息为:经度(30;14;32.387),纬度(120;14;17.548),高度28.339,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,得到路面病害图像的拍摄位置信息(120.238207,30.242329,28.339),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,在道路BIM模型中进行路面病害标记。
具体地,在得到所有匹配特征点之后,可以通过在道路BIM模型中绘制和连接所有匹配特征点,进行路面病害标记。
此外,由于获取的路面病害图像的属性信息中可以包括拍摄时间,还可以将路面病害图像的拍摄时间与标记的路面病害同步展示,在道路BIM模型中不仅直观显示路面病害,而且可以获取路面病害产生的时间,有利于分析路面病害随时间的变化规律,以为制定道路养护计划提供参考。
本发明实施例基于路面病害图像的拍摄位置信息,将路面病害图像中每一病害特征点匹配至道路BIM模型,进而能够将路面病害准确标记在道路BIM模型中,通过道路BIM模型可以直观显示路面病害的位置、分布和形状等信息,有利于公路的信息化管理。此外,由于仅需要路面病害图像的位置信息即可在道路BIM模型中完成路面病害标记,可以广泛征集行人使用手机拍摄的路面病害照片,或者调用布设的摄像头的监控图像,本发明实施例对路面病害图片的采集来源不作具体限定,因此可最大程度利用社会公众及养护人员采集的病害图片,降低了路面养护管理的成本。
本发明实施例提供的方法,基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点,并基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记,降低了路面管理的成本,能够将路面病害准确标记在道路BIM模型中,通过道路BIM模型可以直观显示路面病害信息,实现了路面病害在道路BIM模型中的可视化表达,有利于提升公路养护可视化管理水平。
基于上述实施例,步骤130包括:
基于路面病害图像的拍摄位置信息以及道路BIM模型,确定路面病害图像的拍摄角度,并将路面病害图像旋转拍摄角度,以使路面病害图像中的路面与道路BIM模型中的路面方向一致;
基于该病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定该病害特征点对应的匹配特征点。
具体地,由于拍摄路面病害图像存在一定的拍摄角度,使得路面病害图像中路面的方向与道路BIM模型中路面的方向并不一致,为将路面病害图像中的多个病害特征点匹配至道路BIM模型中,需要将路面病害图像中路面的行车方向与道路BIM模型中路面的行车方向调整为一致。
此处,可以基于路面病害图像的拍摄位置信息,即路面病害图像的拍摄点的位置,可以确定路面病害图像的拍摄点在道路BIM模型中的位置,并基于拍摄点在道路BIM模型中的位置,可以确定拍摄点与道路BIM中与其距离最近的路面中心点的连线的方向,进而可以确定路面病害图像的拍摄角度。将路面病害图像旋转拍摄角度,即可使得路面病害图像中的路面与道路BIM模型中的路面的行车方向一致。
将路面病害图像进行旋转后,将任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中位置信息进行坐标转换,可以确定该病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点。
基于上述任一实施例,所述基于路面病害图像的拍摄位置信息以及道路BIM模型,确定路面病害图像的拍摄角度,包括:
基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定道路BIM模型中距离路面病害图像的拍摄点最近的路面中心点;
基于拍摄点的位置信息和路面中心点的位置信息,确定拍摄点在道路BIM模型中对应的投影点;
基于投影点的位置信息和路面中心点的位置信息,确定拍摄角度。
具体地,道路BIM模型包含模型中每一点的位置信息,任一点的位置信息包括该点的经度、纬度和高度,基于路面病害图像的拍摄位置信息,将拍摄点与道路BIM模型中的点进行匹配,得到道路BIM模型中距离拍摄点最近的路面中心点。
将拍摄点在道路BIM模型中对应的点作为拍摄点对应的投影点,基于拍摄点、投影点和路面中心点三点之间的几何关系,可以确定投影点的位置信息。基于投影点和路面中心点的位置信息,可以确定投影点与路面中心点之间的连线的方向向量,计算该方向向量与垂直方向的夹角,可以得到路面病害图像的拍摄角度。
基于上述任一实施例,所述基于拍摄点的位置信息和路面中心点的位置信息,确定拍摄点在道路BIM模型中对应的投影点,包括:
确定道路BIM模型中路面的法线;
基于路面中心点和投影点的连线与法线的垂直关系,以及拍摄点与投影点的连线与法线的平行关系,确定投影点的位置信息。
具体地,由于路面中心点和投影点均在道路BIM模型中的路面上,且拍摄点和投影点的连线与道路BIM模型中路面的垂直,因此,可以基于道路BIM模型,确定道路BIM模型中路面的法线,并基于路面中心点和投影点的连线与法线的垂直关系,以及拍摄点与投影点的连线与法线的平行关系,确定投影点的位置信息。
此处,可以基于路面中心点和投影点的连线与法线的垂直关系,以及拍摄点与投影点的连线与法线的平行关系构建如下方程:
as(Lt-Lc)+bs(Bt-Bc)+cs(Ht-Hc)=0
式中,(as,bs,cs)为法线的方向向量,(Lt,Bt,Ht)分别为投影点的经度、纬度和高度,(Lc,Bc,Hc)分别为路面中心点的经度、纬度和高度,(Lp,Bp,Hp)分别为拍摄点的经度、纬度和高度。
基于上述方程可以求解出投影点的位置信息。
基于上述任一实施例,所述基于该病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定该病害特征点对应的匹配特征点,包括:
基于旋转后的路面病害图像中路面的最小包围框,对旋转后的路面病害图像进行裁剪,将裁剪得到的最小包围框的区域作为标准路面病害图像;
以标准路面病害图像的中心为原点建立坐标系,基于该病害特征点在坐标系中的位置信息,以及投影点的位置信息和道路BIM模型中路面的宽度,确定该病害特征点对应的匹配特征点的位置信息。
具体地,在完成路面病害图像的旋转之后,可以对旋转后的路面病害图像进行裁剪,使得路面病害图像刚好显示整个路面。此处,可以首先确定路面病害图像中路面的最小包围框,并基于最小包围框对路面病害图像进行裁剪,将路面病害图像中最小包围框的区域的图像作为标准路面病害图像。
在得到标准路面病害图像之后,以标准路面病害图像的中心为原点建立二维直角坐标系,以标准路面病害图像中路面的宽度为单位1,由于标准路面病害图像刚好显示路面,标准路面病害图像中点的纵坐标的取值范围为[-0.5,0.5],若标准路面病害图像的宽度为W0,高度为H0,则横坐标的取值范围为[-W0/(2*H0),W0/(2*H0)]。
此处,标准路面病害图像的中心,即坐标系的原点,可以表示拍摄点,由于投影点是拍摄点在道路BIM模型中对应的点,基于投影点的位置信息,可以对标准路面病害图像中坐标系进行平移变换,由于标准路面病害图像中坐标系的范围是以路面宽度为单位1确定的,基于道路BIM模型中路面的宽度,可以对标准路面病害图像中坐标系进行伸缩变换。
通过对标准路面病害图像中坐标系与道路BIM模型中坐标系的转换关系,可以对每一病害特征点在标准路面病害图像中的位置信息进行坐标转换,进而得到每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点的位置信息。
基于上述任一实施例,所述基于该病害特征点在坐标系中的位置信息,以及投影点的位置信息和道路BIM模型中路面的宽度,确定该病害特征点对应的匹配特征点的位置信息,包括:
基于如下公式确定该病害特征点对应的匹配特征点的位置信息:
Li=Lt+xi*W
Bi=Bt+yi*W
Hi=Ht
式中,xi、yi为第i个病害特征点在坐标系中的横纵坐标,Lt、Bt、Ht分别为投影点的经度、纬度和高度,Li、Bi、Hi分别为第i个病害特征点对应的匹配特征点的经度、纬度和高度,W为道路BIM模型中路面的宽度。
具体地,第i个病害特征点在标准路面病害图像的坐标系中的坐标为(xi,yi),基于投影点的位置信息(Lt,Bt,Ht),以及道路BIM模型中路面的宽度W,可以基于如下公式计算第i个病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点的位置信息(Li,Bi,Hi):
Li=Lt+xi*W
Bi=Bt+yi*W
Hi=Ht
基于上述任一实施例,该方法还包括:
基于路面病害图像中多个病害特征点的分布情况,确定路面病害图像对应的病害类型。
具体地,在提取得到路面病害图像中多个病害特征点之后,还可以基于多个病害特征点的分布情况,确定路面病害图像对应的病害类型。例如,若多个病害特征点连线与道路行车方向接近垂直分布,则可以确定对应的病害类型为横向裂缝;若多个病害特征点连线与道路行车方向接近水平分布,则可以确定对应的病害类型为纵向裂缝;若多个病害特征点呈环状分布,且存在两个位置几近重合的特征点使得多个病害特征点首尾相连,则可以确定对应的病害类型为网裂或者坑槽、松散、沉陷。
此外,还可以将路面病害图像对应的病害类型与标记的路面病害同步展示,在道路BIM模型中不仅可以直观显示路面病害,而且可以获取路面病害的病害类型,有利于分析路面病害的成因,以为制定道路养护计划提供参考。
基于上述任一实施例,图2为本发明实施例提供的基于BIM的路面病害标记方法的流程示意图,如图2所示,该方法包括以下步骤:
首先采集待测路面的路面病害图像,并提取出路面病害图像的拍摄时间和拍摄位置,同时对路面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,得到路面病害图像中多个病害特征点,并基于多个病害特征点的分布情况,得到路面病害图像对应的病害类型,将路面病害图像的拍摄时间、拍摄位置、病害类型以及多个病害特征点组成路面病害信息。
此外,还可以基于待测路面所处的公路的起始经纬度、终点经纬度、路面类型、路面宽度、里程和所在地区等信息建立道路BIM模型。
随即,将路面病害信息匹配至道路BIM模型,实现路面病害的三维展示。此处,可以基于路面病害图像的拍摄位置,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点,并基于所有匹配点,在道路BIM模型中进行路面病害标记,同时将路面病害图像的拍摄时间和病害类型与标记的路面病害同步展示,在道路BIM模型中不仅可以直观显示路面病害,而且可以获取路面病害产生的时间以及病害类型,基于拍摄时间可以分析路面病害随时间的变化规律,基于病害类型可以分析路面病害的产生原因,以为制定道路养护计划提供参考。
基于上述任一实施例,图3为本发明实施例提供的基于BIM的路面病害标记装置的结构示意图,如图3所示,该方法包括:
数据获取单元310,用于获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;
特征点提取单元320,用于提取所述路面病害图像中的多个病害特征点;
特征点匹配单元330,用于基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中任一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点;
路面病害标记单元340,用于基于所述道路BIM模型中的所有匹配特征点,在所述道路BIM模型中进行路面病害标记。
本发明实施例提供的装置,基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点,并基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记,提高了路面病害采集的效率,降低了路面管理的成本,能够将路面病害准确标记在道路BIM模型中,通过道路BIM模型可以直观清楚获取路面病害信息,有利于提升公路的可视化管理水平。
基于上述任一实施例,特征点匹配单元330包括:
拍摄角度确定子单元,用于基于所述路面病害图像的拍摄位置信息以及所述道路BIM模型,确定所述路面病害图像的拍摄角度,并将所述路面病害图像旋转所述拍摄角度,以使所述路面病害图像中的路面与所述道路BIM模型中的路面方向一致;
匹配特征点确定子单元,用于基于所述任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定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,拍摄角度确定子单元具体用于:
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述道路BIM模型中距离所述路面病害图像的拍摄点最近的路面中心点;
基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点;
基于所述投影点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄角度。
基于上述任一实施例,所述基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点,包括:
确定所述道路BIM模型中路面的法线;
基于所述路面中心点和所述投影点的连线与所述法线的垂直关系,以及所述拍摄点与所述投影点的连线与所述法线的平行关系,确定所述投影点的位置信息。
基于上述任一实施例,匹配特征点确定子单元包括:
标准路面病害图像确定模块,用于基于所述旋转后的路面病害图像中路面的最小包围框,对所述旋转后的路面病害图像进行裁剪,将裁剪得到的所述最小包围框的区域作为标准路面病害图像;
匹配特征点确定模块,用于以所述标准路面病害图像的中心为原点建立坐标系,基于所述任一病害特征点在所述坐标系中的位置信息,以及所述投影点的位置信息和所述道路BIM模型中路面的宽度,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息。
基于上述任一实施例,匹配特征点确定模块用于:
基于如下公式确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息:
Li=Lt+xi*W
Bi=Bt+yi*W
Hi=Ht
式中,xi、yi为第i个病害特征点在所述坐标系中的横纵坐标,Lt、Bt、Ht分别为所述投影点的经度、纬度和高度,Li、Bi、Hi分别为第i个病害特征点对应的匹配特征点的经度、纬度和高度,W为所述道路BIM模型中路面的宽度。
基于上述任一实施例,该装置还包括:
病害类型确定单元,用于基于所述路面病害图像中多个病害特征点的分布情况,确定所述路面病害图像对应的病害类型。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图,如图4所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440,其中,处理器410,通信接口420,存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令,以执行如下方法,例如:获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;提取路面病害图像中的多个病害特征点;基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点;基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记。
此外,上述的存储器430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所提供的方法,例如包括:获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;提取路面病害图像中的多个病害特征点;基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点;基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记。
又一方面,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以执行上述各提供的方法,例如包括:获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;提取路面病害图像中的多个病害特征点;基于路面病害图像的拍摄位置信息,确定路面病害图像中每一病害特征点在道路BIM模型中对应的匹配特征点;基于所有匹配特征点,在道路BIM模型中进行路面病害标记。
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 (10)
1.一种基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,包括:
获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;
提取所述路面病害图像中的多个病害特征点;
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中每一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点;
基于所有匹配特征点,在所述道路BIM模型中进行路面病害标记。
2.根据权利要求1所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,所述基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中每一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点,包括:
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息以及所述道路BIM模型,确定所述路面病害图像的拍摄角度,并将所述路面病害图像旋转所述拍摄角度,以使所述路面病害图像中的路面与所述道路BIM模型中的路面方向一致;
基于所述任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点。
3.根据权利要求2所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,所述基于所述路面病害图像的拍摄位置信息以及所述道路BIM模型,确定所述路面病害图像的拍摄角度,包括:
基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述道路BIM模型中距离所述路面病害图像的拍摄点最近的路面中心点;
基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点;
基于所述投影点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄角度。
4.根据权利要求3所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,所述基于所述拍摄点的位置信息和所述路面中心点的位置信息,确定所述拍摄点在所述道路BIM模型中对应的投影点,包括:
确定所述道路BIM模型中路面的法线;
基于所述路面中心点和所述投影点的连线与所述法线的垂直关系,以及所述拍摄点与所述投影点的连线与所述法线的平行关系,确定所述投影点的位置信息。
5.根据权利要求2所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,所述基于所述任一病害特征点在旋转后的路面病害图像中的位置信息,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点,包括:
基于所述旋转后的路面病害图像中路面的最小包围框,对所述旋转后的路面病害图像进行裁剪,将裁剪得到的所述最小包围框的区域作为标准路面病害图像;
以所述标准路面病害图像的中心为原点建立坐标系,基于所述任一病害特征点在所述坐标系中的位置信息,以及所述投影点的位置信息和所述道路BIM模型中路面的宽度,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息。
6.根据权利要求5所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,所述基于所述任一病害特征点在所述坐标系中的位置信息,以及所述投影点的位置信息和所述道路BIM模型中路面的宽度,确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息,包括:
基于如下公式确定所述任一病害特征点对应的匹配特征点的位置信息:
Li=Lt+xi*W
Bi=Bt+yi*W
Hi=Ht
式中,xi、yi为第i个病害特征点在所述坐标系中的横纵坐标,Lt、Bt、Ht分别为所述投影点的经度、纬度和高度,Li、Bi、Hi分别为第i个病害特征点对应的匹配特征点的经度、纬度和高度,W为所述道路BIM模型中路面的宽度。
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于BIM的路面病害标记方法,其特征在于,还包括:
基于所述路面病害图像中多个病害特征点的分布情况,确定所述路面病害图像对应的病害类型。
8.一种基于BIM的路面病害标记装置,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取待测路面的路面病害图像和道路BIM模型;
特征点提取单元,用于提取所述路面病害图像中的多个病害特征点;
特征点匹配单元,用于基于所述路面病害图像的拍摄位置信息,确定所述路面病害图像中任一病害特征点在所述道路BIM模型中对应的匹配特征点;
路面病害标记单元,用于基于所述道路BIM模型中的所有匹配特征点,在所述道路BIM模型中进行路面病害标记。
9.一种电子设备,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7任一项所述基于BIM的路面病害标记方法的步骤。
10.一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7任一项所述基于BIM的路面病害标记方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011373465.3A CN112652015B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 基于bim的路面病害标记方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011373465.3A CN112652015B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 基于bim的路面病害标记方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112652015A true CN112652015A (zh) | 2021-04-13 |
CN112652015B CN112652015B (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=75351058
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011373465.3A Active CN112652015B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 基于bim的路面病害标记方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112652015B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113420732A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-09-21 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害检测方法、装置和存储介质 |
CN113435420A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-09-24 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害尺寸检测方法、装置和存储介质 |
CN114004950A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 深圳大学 | 一种基于BIM与LiDAR技术的路面病害智能识别与管理方法 |
CN114119567A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 深圳大学 | 一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法 |
CN115168975A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-10-11 | 中国建筑第二工程局有限公司 | 一种基于bim技术的路面平整度质量控制方法及装置 |
CN115422418A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-12-02 | 新誉时代工程咨询有限公司 | 基于bim的公路建设数据监测方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104766154A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-07-08 | 上海同筑信息科技有限公司 | 基于bim的快照图像应用于智能化工程管理的系统和方法 |
CN106441286A (zh) * | 2016-06-27 | 2017-02-22 | 上海大学 | 基于bim技术的无人机隧道巡检系统 |
CN109685124A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-26 | 斑马网络技术有限公司 | 基于神经网络的道路病害识别方法及装置 |
CN109697326A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-30 | 深圳高速工程信息有限公司 | 道路病害的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US20190325089A1 (en) * | 2018-04-18 | 2019-10-24 | Reconstruct Inc. | Computation of point clouds and joint display of point clouds and building information models with project schedules for monitoring construction progress, productivity, and risk for delays |
CN110700056A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 长安大学 | 一种沥青路面病害监控系统及监测方法 |
CN111192321A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-22 | 武汉市城建工程有限公司 | 目标物三维定位方法与装置 |
CN111553236A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 福建农林大学 | 基于道路前景图像的路面病害目标检测与实例分割方法 |
-
2020
- 2020-11-30 CN CN202011373465.3A patent/CN112652015B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104766154A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-07-08 | 上海同筑信息科技有限公司 | 基于bim的快照图像应用于智能化工程管理的系统和方法 |
CN106441286A (zh) * | 2016-06-27 | 2017-02-22 | 上海大学 | 基于bim技术的无人机隧道巡检系统 |
US20190325089A1 (en) * | 2018-04-18 | 2019-10-24 | Reconstruct Inc. | Computation of point clouds and joint display of point clouds and building information models with project schedules for monitoring construction progress, productivity, and risk for delays |
CN109685124A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-26 | 斑马网络技术有限公司 | 基于神经网络的道路病害识别方法及装置 |
CN109697326A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-30 | 深圳高速工程信息有限公司 | 道路病害的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110700056A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 长安大学 | 一种沥青路面病害监控系统及监测方法 |
CN111192321A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-22 | 武汉市城建工程有限公司 | 目标物三维定位方法与装置 |
CN111553236A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 福建农林大学 | 基于道路前景图像的路面病害目标检测与实例分割方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113420732A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-09-21 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害检测方法、装置和存储介质 |
CN113420732B (zh) * | 2021-08-23 | 2022-02-01 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害检测方法、装置和存储介质 |
CN113435420A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-09-24 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害尺寸检测方法、装置和存储介质 |
CN113435420B (zh) * | 2021-08-26 | 2022-02-01 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种路面病害尺寸检测方法、装置和存储介质 |
CN114004950A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 深圳大学 | 一种基于BIM与LiDAR技术的路面病害智能识别与管理方法 |
CN114004950B (zh) * | 2021-10-29 | 2024-01-19 | 深圳大学 | 一种基于BIM与LiDAR技术的路面病害智能识别与管理方法 |
CN114119567A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 深圳大学 | 一种人机交互式高层建筑外墙病害智能检测方法 |
CN115168975A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-10-11 | 中国建筑第二工程局有限公司 | 一种基于bim技术的路面平整度质量控制方法及装置 |
CN115168975B (zh) * | 2022-08-17 | 2024-02-09 | 中国建筑第二工程局有限公司 | 一种基于bim技术的路面平整度质量控制方法及装置 |
CN115422418A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-12-02 | 新誉时代工程咨询有限公司 | 基于bim的公路建设数据监测方法、系统、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112652015B (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112652015B (zh) | 基于bim的路面病害标记方法和装置 | |
US20210319561A1 (en) | Image segmentation method and system for pavement disease based on deep learning | |
CN107633516B (zh) | 一种识别路面变形类病害的方法和装置 | |
CN112508071B (zh) | 基于bim的桥梁病害标记方法和装置 | |
CN109815865B (zh) | 一种基于虚拟水尺的水位识别方法及系统 | |
Qin et al. | 3D change detection at street level using mobile laser scanning point clouds and terrestrial images | |
CN109598794B (zh) | 三维gis动态模型的构建方法 | |
CN103208123B (zh) | 图像分割方法与系统 | |
Li et al. | An improved building boundary extraction algorithm based on fusion of optical imagery and LIDAR data | |
CN102708385B (zh) | 用于视频监控场景的三维车型比对识别的方法和系统 | |
CN110570435B (zh) | 用于对车辆损伤图像进行损伤分割的方法及装置 | |
CN103679147A (zh) | 手机型号的识别方法与装置 | |
CN107220647B (zh) | 一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统 | |
JP4058293B2 (ja) | レーザスキャナデータと空中写真画像を用いた高精度都市モデルの生成方法及び高精度都市モデルの生成システム並びに高精度都市モデルの生成のプログラム | |
CN116229007B (zh) | 利用bim建模的四维数字图像构建方法、装置、设备及介质 | |
CN111339989A (zh) | 一种水体提取方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111640116B (zh) | 基于深层卷积残差网络的航拍图建筑物分割方法及装置 | |
CN117041484B (zh) | 基于物联网的人流密集区域监控方法及系统 | |
CN113762229B (zh) | 一种建筑场地内建筑器材的智能识别方法及系统 | |
CN114677435A (zh) | 一种点云全景融合要素提取方法和系统 | |
Zhang et al. | A framework for automated construction of building models from airborne Lidar measurements | |
CN116051980B (zh) | 基于倾斜摄影的建筑识别方法、系统、电子设备及介质 | |
CN110276290B (zh) | 基于tof模组的快速人脸脸模采集方法以及快速人脸脸模采集装置 | |
CN109920049B (zh) | 边缘信息辅助精细三维人脸重建方法及系统 | |
CN115880643B (zh) | 一种基于目标检测算法的社交距离监测方法和装置 |
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 |