CN113313761B - 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统 - Google Patents

用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113313761B
CN113313761B CN202110855381.1A CN202110855381A CN113313761B CN 113313761 B CN113313761 B CN 113313761B CN 202110855381 A CN202110855381 A CN 202110855381A CN 113313761 B CN113313761 B CN 113313761B
Authority
CN
China
Prior art keywords
scanning
vertex
closed
closed area
station
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
CN202110855381.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113313761A (zh
Inventor
陈鸿群
李辉
许津玉子
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.)
Angrui Changzhou Information Technology Co ltd
Original Assignee
Angrui Changzhou Information Technology Co ltd
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 Angrui Changzhou Information Technology Co ltd filed Critical Angrui Changzhou Information Technology Co ltd
Priority to CN202110855381.1A priority Critical patent/CN113313761B/zh
Publication of CN113313761A publication Critical patent/CN113313761A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113313761B publication Critical patent/CN113313761B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00—Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • 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
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统，涉及一种用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统的技术领域，站点获取方法包括：获取一二维户型图；将二维户型图划分为若干封闭区域；查找封闭区域中的凹多边形，将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域；对于每一凸多边形的封闭区域，根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，站点为扫描装置在二维户型图对应实际场地的扫描位置；获取所述站点对应于所述二维户型图的位置。本发明能够利用对建筑户型图进行分析，获取建筑户型图对应场地的推荐扫描站点，方便用户操作及使用，提高工作效率，并且能够使获取到的扫描数据成像效果更好。

Description

用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统
技术领域
本发明涉及一种用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统。
背景技术
适用于室内环境扫描的3D激光扫描仪多采用ToF（Time-of-flight）测距技术，其中最常用的是LiDAR（light detection and ranging）。它是一种通过测量发送和收到的脉冲信号的时间差来计算物体距离的光学遥感技术。它的优势在于精度高、距离远；但它也受限于一切光的物理特质，如，LiDAR很难测量传感器到窗户的距离（光穿过玻璃会折射），LiDAR无法扫描墙体后面的结构（光沿直线传播）等。另外，LiDAR的精度也受被摄物体的材质、与扫描仪之间的距离和入射角度影响。
适用于室内环境扫描的3D激光扫描仪主要分为手持式和固定式。手持式设备轻巧便携并且内置自定位功能，操作人员可在扫描的同时移动它，因此该技术路线并不被遮挡问题困扰。固定式扫描仪由三脚架支持，通过旋转底座，采集以该点为球心的光束可以到达的360°视野的数据。因存在遮挡问题，操作人员通常需要在不同地方进行多次的拼接和扫描才能收集到该空间的全部细节。
所谓实测实量，是指应用测量工具，通过现场测试、测量并能真实反映产品质量数据的一种方法。根据相关的质量验收标准，计量控制工程质量数据误差在国家住房建设标准允许的范围内。
为加强房屋建筑质量管理，提高质量责任意识，强化质量责任追究，保证工程建设质量，2014年8月25日，住房城乡建设部印发《建筑工程五方责任主体项目负责人质量终身责任追究暂行办法》，使得工程质量问题在建筑行业受到空前的重视。加之近几年房地产行业难以延续前期的爆发性增长，市场形势不容乐观，竞争也愈加激烈，开发商也必须更加关注产品的质量，以赢得客户的青睐。
目前国际上用于3D实景扫描还原高精度建筑空间的技术，主要通过激光雷达扫描设备获取3D空间深度数据，通过RGB摄像头获取纹理数据。其他如通过结构光3D传感器实现的3D实景扫描技术，基于2D图像传感器和SFM（Struction From Motion）等技术进行的3D实景空间扫描还原技术。
现有技术中，用户在操作扫描装置时无法获取扫描站点，扫描后的质量参差不齐，工作效率差且生成的扫描模型质量低。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中现有的实测实量工具操作不方便，扫描后的质量参差不齐，工作效率差且生成的扫描模型质量低的缺陷，提供一种能够利用对建筑户型图进行分析，获取建筑户型图对应场地的推荐扫描站点，方便用户操作及使用，提高工作效率，并且能够使获取到的扫描数据成像效果更好的用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统。
一种用于实测实量的站点获取方法，用于一扫描装置，其特点在于，所述站点获取方法包括：
获取一二维户型图；
将所述二维户型图划分为若干封闭区域；
查找封闭区域中的凹多边形，将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域；
对于每一凸多边形的封闭区域，根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，所述站点为扫描装置在二维户型图对应实际场地的扫描位置；
获取所述站点对应于所述二维户型图的位置。
较佳地，所述将所述二维户型图划分为若干封闭区域，包括：
获取所述二维户型图上线条的几何信息；所述几何信息包括点、线段、折线、多边形和弧线等几何体的位置，以及几何体之间的相互关系、位置关系。
利用几何信息将二维户型图以预设规则划分为所述若干封闭区域。
较佳地，所述预设规则包括：
每一封闭区域包括至少三个顶点，封闭区域中非相邻的两个边未相交，封闭区域中任意两个相邻的边有且只有一个交点。
较佳地，所述将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域，包括：
对于一封闭区域，查询所述封闭区域是否存在凹顶点，若是则将凹顶点与所述封闭区域的顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，其中所述凹顶点为大于180度的内角，凸顶点为小于180度的内角。
较佳地，所述将凹顶点与所述封闭区域的顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，包括：
计算所述凹顶点与其所在封闭区域内的一目标顶点连线分割封闭区域的分割结果，并根据分割结果将所述凹顶点和目标顶点连接，其中分割结果包括：如分割结果为将所述凹顶点分割成两个凸顶点，则所述凹顶点和所述目标顶点连接；如果目标顶点的数量大于1，则目标顶点的选取为凹顶点的优先级大于凸顶点且顶点分割后所得顶点分割角的平均度大的顶点优先级大于平均度小的顶点。
较佳地，所述根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，包括：
对于每一凸多边形的封闭区域，获取所述封闭区域的重心，在所述重心处根据所述扫描参数进行模拟扫描，根据封闭区域的尺寸判断模拟扫描的范围是否覆盖所述封闭区域预设量，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域。
较佳地，所述扫描参数包括最长扫描距离、最短扫描距离以及角分辨率，所述站点获取方法包括：
对于封闭区域中的每一条边，将所述边划分为若干相同长度的片段；
根据所述扫描参数，以封闭区域的重心为所述站点进行模拟扫描；
对于每一片段，遍历所述片段上每一点，根据预设的最长扫描距离及最短扫描距离以及角分辨率判断是否在所述片段中存在一点被扫描中，若是则判定所述片段被扫描；
获取所述模拟扫描所扫描到的同一个边的片段数量以获取所述边的覆盖率；
判断封闭区域每一边的覆盖率是否都大于阈值，若是则以封闭区域的重心为所述站点，若否则在重心位置处对覆盖率小于预设值的边进行分割以获取多个凸多边形。
较佳地，所述扫描参数包括最长扫描距离及最短扫描距离，所述站点获取方法包括：
根据所述扫描参数获取一同心圆；
将所述同心圆的圆心放置在所述封闭区域的重心作为所述模拟扫描；
判断封闭区域的边处于所述同心圆内的数量占封闭区域边长的比例是否达到预设比例，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域。
本发明还提供一种扫描装置，其特点在于，所述扫描装置用于实现如上所述的站点获取方法。
较佳地，所述扫描装置用于利用所述站点获取方法获得的站点进行扫描。
本发明又提供一种扫描系统，其特点在于，所述扫描系统包括一处理模块以及一扫描装置，所述处理模块用于实现如上所述的站点获取方法，所述扫描装置用于利用所述站点获取方法获得的站点进行扫描。
符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明能够利用对建筑户型图进行分析，获取建筑户型图对应场地的推荐扫描站点，方便用户操作及使用，提高工作效率，并且能够使获取到的扫描数据成像效果更好。
附图说明
图1为本发明实施例1的站点获取方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种扫描系统，所述扫描系统包括一扫描装置以及一处理模块，所述处理模块可以是智能终端、服务器端，也可以是扫描装置自身配备的处理器。
在本实施例中，所述扫描装置为激光雷达，扫描装置还可以是3D扫描机器人（如扫地机器人），扫描装置包括所述处理模块。
在其他实施方式中，所述处理模块为一智能终端或服务器。
所述处理模块用于：
获取一二维户型图；
将所述二维户型图划分为若干封闭区域；
所述封闭区域为一个代表房间结构的线条围绕而成的多边形。
查找封闭区域中的凹多边形，将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域；
对于每一凸多边形的封闭区域，根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，所述站点为扫描装置在二维户型图对应实际场地的扫描位置；
获取所述站点对应于所述二维户型图的位置。
在获取所述位置后，激光雷达用于在所述位置对应的实际场景中进行扫描获取建筑模型。
进一步地，所述处理模块用于：
获取所述二维户型图上线条的几何信息，所述几何信息包括线与点的相互关系；
利用几何信息将二维户型图以预设规则划分为所述若干封闭区域。
本实施例会从二维户型图中选取点、线段、折线和多边形，并人工剔除非结构性的几何构件（如床、坐便、浴缸等），再通过一系列正则化和并运算，得到用多边形和折线表示的外墙、栏杆、内墙、柱、梁。
所述二维户型图可以是带有几何信息的CAD文件，也可以是图片类文件，如果是图片类文件，可以通过图像识别，获取图片上线条像素的坐标。
所述预设规则包括：
每一封闭区域包括至少三个顶点，封闭区域中非相邻的两个边未相交，封闭区域中任意两个相邻的边有且只要一个交点。
在计算过程中，会根据平面图的信息将建筑空间划分为一系列简单多边形。简单多边形的定义为：有至少两个顶点；任意两个非连续的边都没有交点；任意两个连续的边都有且只有一个共同的交点。
所述处理模块还用于：
对于一封闭区域，查询所述封闭区域是否存在凹顶点，若是则将凹顶点与所述封闭区域的一凸顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，其中所述凹顶点为大于180度的内角，凸顶点为小于180度的内角。
简单多边形可分为凸多边形和凹多边形，它们的主要分别在于，多边形内部的任意两点之间连成的线段是否全部位于该多边形内部。由此可知，凸多边形内，光线可从光源不受遮挡的到达任意一点；而凹多边形内，两点之间的线段有可能与多边形的边有除了此两点之外的交点，这就会导致，光从光源出发，中途打到其他墙面上，随即返回；此处即出现遮挡问题。因此本实施例会迭代的进行检测和分割，直到每一个多边形都是凸多边形。
凸多边形的每个顶点的角度都小于180度。所以本发明会遍历每个多边形的每个顶点，将所有角度大于180度的顶点处将其所在的多边形进行分割，即可消除所有凹多边形，得到用凸多边形集合表示的该建筑的室内空间。
进一步地，所述处理模块还用于：
计算所述凹顶点与其所在封闭区域内的一目标顶点连线分割封闭区域的分割结果，并根据分割结果将所述凹顶点和目标顶点连接，其中分割结果包括：如分割结果为将所述凹顶点分割成两个凸顶点，则所述凹顶点和所述目标顶点连接；如果目标顶点的数量大于1，则目标顶点的选取为凹顶点的优先级大于凸顶点且顶点分割后所得顶点分割角的平均度大的顶点优先级大于平均度小的顶点。
其中平均度大是指分割顶点后得到的两个顶点分割角差值小，即顶点分割角角度越接近平均度越大。
所述处理模块还用于：
对于每一凸多边形的封闭区域，获取所述封闭区域的重心，在所述重心处根据所述扫描参数进行模拟扫描，根据封闭区域的尺寸判断模拟扫描的范围是否覆盖所述封闭区域预设量，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域。
较佳地，所述处理模块还用于：
对于封闭区域中的每一条边，将所述边划分为若干相同长度的片段；
根据所述扫描参数，以封闭区域的重心为所述站点进行模拟扫描；
对于每一片段，遍历所述片段上每一点，根据预设的最长扫描距离及最短扫描距离以及角分辨率判断是否在所述片段中存在一点被扫描中，若是则判定所述片段被扫描；
获取所述模拟扫描所扫描到的同一个边的片段数量以获取所述边的覆盖率；
判断封闭区域每一边的覆盖率是否都大于阈值，若是则以封闭区域的重心为所述站点，若否则在重心位置处对覆盖率小于预设值的边进行分割以获取多个凸多边形。
本实施例设定3D扫描仪的最短、最长可扫描距离，和扫描仪的角分辨率。然后将多边形的每个边栅格化，使代表相同边的像素具有相同的值，并将具有若干相同值的像素组成连续的更大的片段。接着，在已知最短、最长可扫描距离以及角分辨率的情况下，以北为0°模拟扫描仪的360°的旋转过程。对每一个角度，构件一条虚拟的线段，测试这条线段与每条边的相交情况。
本实施例会检测每条虚拟线段是否会与任何一个边的任何一个片段相交。将3D扫描仪对一条边的覆盖率定义为“它做击中的片段的数量除以一条边拥有的全部片段的数量”。若所有边的覆盖率都高于预设值，则认为该站点是最优规划的其中一个站点。否则，将该多边形从重心处分割，并再次在重心处获取覆盖率进行判定新的重心是否是最优规划的站点。
参见图1，利用上述扫描系统，本实施例还提供一种站点获取方法，包括：
步骤100、获取一二维户型图；
步骤101、将所述二维户型图划分为若干封闭区域；
步骤102、查找封闭区域中的凹多边形，将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域；
步骤103、对于每一凸多边形的封闭区域，根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，所述站点为扫描装置在二维户型图对应实际场地的扫描位置；
步骤104、获取所述站点对应于所述二维户型图的位置。
其中，步骤101包括：
步骤1011、获取所述二维户型图上线条的几何信息；
步骤1012、利用几何信息将二维户型图以预设规则划分为所述若干封闭区域。
所述预设规则包括：
每一封闭区域包括至少三个顶点，封闭区域中非相邻的两个边未相交，封闭区域中任意两个相邻的边有且只要一个交点。
具体地，步骤102包括：
步骤1021、对于一封闭区域，查询所述封闭区域是否存在凹顶点，若是则执行步骤1022，若否则执行步骤103。
步骤1022、将凹顶点与所述封闭区域的顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，其中所述凹顶点为大于180度的内角，所述凸顶点为小于180度的内角，然后对于分割出凸多边形的剩余封闭区域再次执行步骤1021。
其中，步骤1022包括：
计算所述凹顶点与其所在封闭区域内的一目标顶点连线分割封闭区域的分割结果，并根据分割结果将所述凹顶点和目标顶点连接，其中分割结果包括：如分割结果为将所述凹顶点分割成两个凸顶点，则所述凹顶点和所述目标顶点连接；如果目标顶点的数量大于1，则目标顶点的选取为凹顶点的优先级大于凸顶点且顶点分割后所得顶点分割角的平均度大的顶点优先级大于平均度小的顶点。
具体地，步骤103包括：
步骤1031、对于每一凸多边形的封闭区域，获取所述封闭区域的重心，在所述重心处根据所述扫描参数进行模拟扫描；
步骤1032、根据封闭区域的尺寸判断模拟扫描的范围是否覆盖所述封闭区域预设量，若是则执行步骤1033，若否则执行步骤1034；
步骤1033、以所述重心为所述站点，然后执行步骤104。
步骤1034、在所述重心位置处分割所述封闭区域，对于新生成的封闭区域然后再次执行步骤1031。
所述步骤1032的覆盖率的获取方法包括：
对于封闭区域中的每一条边，将所述边划分为若干相同长度的片段；
根据所述扫描参数，以封闭区域的重心为所述站点进行模拟扫描；
对于每一片段，遍历所述片段上每一点，根据预设的最长扫描距离及最短扫描距离以及角分辨率判断是否在所述片段中存在一点被扫描中，若是则判定所述片段被扫描；
获取所述模拟扫描所扫描到的同一个边的片段数量以获取所述边的覆盖率；
判断封闭区域每一边的覆盖率是否都大于阈值，若是则以封闭区域的重心为所述站点，若否则在重心位置处对覆盖率小于预设值的边进行分割以获取多个凸多边形。
本实施例能够利用对建筑户型图进行分析，获取建筑户型图对应场地的推荐扫描站点，方便用户操作及使用，提高工作效率，并且能够使获取到的扫描数据成像效果更好。
实施例2
本实施例1与实施例2基本相同，不同之处仅在于：
所述处理模块用于：
根据所述扫描参数获取一同心圆；
将所述同心圆的圆心放置在所述封闭区域的重心作为所述模拟扫描；
判断封闭区域的边处于所述同心圆内的数量占封闭区域边长的比例是否达到预设比例，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域。
相应地，所述扫描参数包括最长扫描距离及最短扫描距离，所述站点获取方法包括：
根据所述扫描参数获取一同心圆；
将所述同心圆的圆心放置在所述封闭区域的重心作为所述模拟扫描；
判断封闭区域的边处于所述同心圆内的数量占封闭区域边长的比例是否达到预设比例，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种用于实测实量的站点获取方法，用于一扫描装置，其特征在于，所述站点获取方法包括：
获取一二维户型图；
将所述二维户型图划分为若干封闭区域；
查找封闭区域中的凹多边形，将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域；
对于每一凸多边形的封闭区域，根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，所述站点为扫描装置在二维户型图对应实际场地的扫描位置；
获取所述站点对应于所述二维户型图的位置；
其中，所述根据扫描装置的扫描参数以及所述封闭区域的尺寸获取所述封闭区域的站点，包括：
对于每一凸多边形的封闭区域，获取所述封闭区域的重心，在所述重心处根据所述扫描参数进行模拟扫描，根据封闭区域的尺寸判断模拟扫描的范围是否覆盖所述封闭区域预设量，若是则以所述重心为所述站点，若否则在所述重心位置处分割所述封闭区域；
其中，所述扫描参数包括最长扫描距离、最短扫描距离以及角分辨率，所述站点获取方法还包括：
对于封闭区域中的每一条边，将所述边划分为若干相同长度的片段；
根据所述扫描参数，以封闭区域的重心为所述站点进行模拟扫描；
对于每一片段，遍历所述片段上每一点，根据预设的最长扫描距离及最短扫描距离以及角分辨率判断是否在所述片段中存在一点被扫描中，若是则判定所述片段被扫描；
获取所述模拟扫描所扫描到的同一个边的片段数量以获取所述边的覆盖率；
判断封闭区域每一边的覆盖率是否都大于阈值，若是则以封闭区域的重心为所述站点，若否则在重心位置处对覆盖率小于预设值的边进行分割以获取多个凸多边形。
2.如权利要求1所述的站点获取方法，其特征在于，所述将所述二维户型图划分为若干封闭区域，包括：
获取所述二维户型图上线条的几何信息；
利用几何信息将二维户型图以预设规则划分为所述若干封闭区域。
3.如权利要求2所述的站点获取方法，其特征在于，所述预设规则包括：
每一封闭区域包括至少三个顶点，封闭区域中非相邻的两个边未相交，封闭区域中任意两个相邻的边有且只有一个交点。
4.如权利要求2所述的站点获取方法，其特征在于，所述将每一凹多边形分割为若干凸多边形的封闭区域，包括：
对于一封闭区域，查询所述封闭区域是否存在凹顶点，若是则将凹顶点与所述封闭区域的顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，其中所述凹顶点为大于180度的内角。
5.如权利要求4所述的站点获取方法，其特征在于，所述将凹顶点与所述封闭区域的顶点连接以将所述凹多边形的封闭区域分割出一个凸多边形的封闭区域，包括：
计算所述凹顶点与其所在封闭区域内的一目标顶点连线分割封闭区域的分割结果，并根据分割结果将所述凹顶点和目标顶点连接，其中分割结果包括：分割结果为将所述凹顶点分割成两个凸顶点，则所述凹顶点和所述目标顶点连接；如果目标顶点的数量大于1，则目标顶点的选取为凹顶点的优先级大于凸顶点且顶点分割后所得顶点分割角的平均度大的顶点优先级大于平均度小的顶点，其中所述凸顶点为小于180度的内角。
6.一种扫描装置，其特征在于，所述扫描装置用于实现如权利要求1 至 5 中任意一项所述的站点获取方法。
7.如权利要求6所述的扫描装置，其特征在于，所述扫描装置用于利用所述站点获取方法获得的站点进行扫描。
8.一种扫描系统，其特征在于，所述扫描系统包括一处理模块以及一激光雷达，所述处理模块用于实现如权利要求1至5中任意一项所述的站点获取方法，所述扫描装置用于利用所述站点获取方法获得的站点进行扫描。
CN202110855381.1A 2021-07-28 2021-07-28 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统 Active CN113313761B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110855381.1A CN113313761B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110855381.1A CN113313761B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113313761A CN113313761A (zh) 2021-08-27
CN113313761B true CN113313761B (zh) 2022-04-01

Family

ID=77381794

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110855381.1A Active CN113313761B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113313761B (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102663700A (zh) * 2012-04-13 2012-09-12 福州大学 粘连颗粒二值图像的分割方法
CN103400415A (zh) * 2013-08-07 2013-11-20 赞奇科技发展有限公司 平面空间结构三维数字模型自动生成及在线互动的实现方法和系统
CN104821011A (zh) * 2015-05-20 2015-08-05 郭小虎 基于相机拍摄的2d户型照片生成3d户型模型的方法
CN105651267A (zh) * 2016-03-21 2016-06-08 中国人民解放军空军装备研究院雷达与电子对抗研究所 一种基于三维激光扫描仪和gis的雷达阵地堪选方法
DE202017100260U1 (de) * 2016-02-23 2017-02-01 Korbach Werkzeug Compagnie Gmbh & Co. Kg Systemartige Vorrichtung zum Abtasten einer oder mehrerer Messstellen auf einer Oberfläche
CN106484959A (zh) * 2016-09-19 2017-03-08 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种户型图绘制方法及绘制设备
CN109238292A (zh) * 2018-10-26 2019-01-18 西安天问智能科技有限公司 一种无人机作业的地块划分方法及其装置
CN109828284A (zh) * 2019-03-18 2019-05-31 上海盎维信息技术有限公司 基于人工智能的实测实量的方法及装置
CN209728172U (zh) * 2019-03-30 2019-12-03 哈尔滨理工大学 一种室内面积测量仪
CN110570428A (zh) * 2019-08-09 2019-12-13 浙江合信地理信息技术有限公司 一种从大规模影像密集匹配点云分割建筑物屋顶面片的方法及系统
CN111027118A (zh) * 2019-11-19 2020-04-17 广东博智林机器人有限公司 一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统
CN111382805A (zh) * 2020-04-02 2020-07-07 贝壳技术有限公司 用于处理房屋的户型矢量数据的方法、电子设备和介质
CN111521162A (zh) * 2020-04-15 2020-08-11 广东博智林机器人有限公司 一种测站的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN112200916A (zh) * 2020-12-08 2021-01-08 深圳市房多多网络科技有限公司 房屋户型图的生成方法、装置、计算设备和存储介质
CN112765709A (zh) * 2021-01-15 2021-05-07 北京房江湖科技有限公司 基于点云数据的户型图重建方法及装置
CN112800514A (zh) * 2021-01-08 2021-05-14 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 一种采用激光点云加bim建模技术运用到换流站可视化管控平台的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102136155B (zh) * 2010-01-27 2012-10-03 首都师范大学 基于三维激光扫描数据的物体立面矢量化方法和系统
US9576184B2 (en) * 2014-08-28 2017-02-21 Textura Planswift Corporation Detection of a perimeter of a region of interest in a floor plan document
CN108335302B (zh) * 2018-01-26 2021-10-08 上海思岚科技有限公司 一种区域分割方法及装置
CN110675390A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 广东博智林机器人有限公司 一种建筑质量全局检测方法及装置
CN113012289B (zh) * 2021-02-02 2021-11-12 广东领盛装配式建筑科技有限公司 一种建筑室内观感质量衡量方法及系统

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102663700A (zh) * 2012-04-13 2012-09-12 福州大学 粘连颗粒二值图像的分割方法
CN103400415A (zh) * 2013-08-07 2013-11-20 赞奇科技发展有限公司 平面空间结构三维数字模型自动生成及在线互动的实现方法和系统
CN104821011A (zh) * 2015-05-20 2015-08-05 郭小虎 基于相机拍摄的2d户型照片生成3d户型模型的方法
DE202017100260U1 (de) * 2016-02-23 2017-02-01 Korbach Werkzeug Compagnie Gmbh & Co. Kg Systemartige Vorrichtung zum Abtasten einer oder mehrerer Messstellen auf einer Oberfläche
CN105651267A (zh) * 2016-03-21 2016-06-08 中国人民解放军空军装备研究院雷达与电子对抗研究所 一种基于三维激光扫描仪和gis的雷达阵地堪选方法
CN106484959A (zh) * 2016-09-19 2017-03-08 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种户型图绘制方法及绘制设备
CN109238292A (zh) * 2018-10-26 2019-01-18 西安天问智能科技有限公司 一种无人机作业的地块划分方法及其装置
CN109828284A (zh) * 2019-03-18 2019-05-31 上海盎维信息技术有限公司 基于人工智能的实测实量的方法及装置
CN209728172U (zh) * 2019-03-30 2019-12-03 哈尔滨理工大学 一种室内面积测量仪
CN110570428A (zh) * 2019-08-09 2019-12-13 浙江合信地理信息技术有限公司 一种从大规模影像密集匹配点云分割建筑物屋顶面片的方法及系统
CN111027118A (zh) * 2019-11-19 2020-04-17 广东博智林机器人有限公司 一种实测实量任务点搜索与任务派发方法及系统
CN111382805A (zh) * 2020-04-02 2020-07-07 贝壳技术有限公司 用于处理房屋的户型矢量数据的方法、电子设备和介质
CN111521162A (zh) * 2020-04-15 2020-08-11 广东博智林机器人有限公司 一种测站的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN112200916A (zh) * 2020-12-08 2021-01-08 深圳市房多多网络科技有限公司 房屋户型图的生成方法、装置、计算设备和存储介质
CN112800514A (zh) * 2021-01-08 2021-05-14 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 一种采用激光点云加bim建模技术运用到换流站可视化管控平台的方法
CN112765709A (zh) * 2021-01-15 2021-05-07 北京房江湖科技有限公司 基于点云数据的户型图重建方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PRACTICAL TERRESTRIAL LASER SCANNING FIELD PROCEDURE AND POINT CLOUD PROCESSING FOR BIM APPLICATIONS–TNB CONTROL AND RELAY ROOM 132/22KV;Zakaria M H等;《International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences》;20191231;第705-710页 *
大范围三维激光扫描数据分区获取和管理探讨;李海鹏等;《北京测绘》;20201231;第34卷(第10期);第85-89页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113313761A (zh) 2021-08-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10132611B2 (en) Laser scanner
US9342890B2 (en) Registering of a scene disintegrating into clusters with visualized clusters
US9989353B2 (en) Registering of a scene disintegrating into clusters with position tracking
US8260584B2 (en) Identification of 3D surface points using context-based hypothesis testing
Cho et al. Target-focused local workspace modeling for construction automation applications
CN112068153A (zh) 一种基于地基激光雷达点云的冠层间隙率估算方法
Wujanz et al. Survey configuration for terrestrial laser scanning
CN117095038A (zh) 用于激光扫描仪的点云滤波方法及系统
CN113313761B (zh) 用于实测实量的站点获取方法、扫描装置及系统
CN116859361A (zh) 用于点云数据的精确匹配方法、激光雷达及系统
US9245346B2 (en) Registering of a scene disintegrating into clusters with pairs of scans
Kavulya et al. Effects of Color, Distance, And Incident angle on Quality of 3D point clouds
Xiong et al. Reality capture and site-scanning techniques for material reuse planning
WO2022078433A1 (zh) 一种多点组合式3d采集系统及方法
Pawar et al. Review paper on design of 3D scanner
Abu Hanipah et al. Development of the 3D dome model based on a terrestrial laser scanner
EP4231053A1 (en) Aligning scans of an environment using a reference object
US20240161435A1 (en) Alignment of location-dependent visualization data in augmented reality
US20230260223A1 (en) Augmented reality alignment and visualization of a point cloud
Aguilera et al. Terrestrial laser Canning and low-cost aerial photogrammetry in the archeological modeling of a Jewish tanneries
CN116630150A (zh) 基于户型图辅助的点云拼接方法、激光雷达及系统
Arkadievitch et al. Building object-based virtual models based upon terrain laser scanning and UAV data
Rakitina et al. An overview of 3D laser scanning technology
WO2024102428A1 (en) Alignment of location-dependent visualization data in augmented reality
CN117092655A (zh) 用于实测实量的点云处理方法及激光雷达

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