CN113657745B - 一种基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统 - Google Patents

一种基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多摄像单元的工程状态监测方法，其中，所述方法包括如下步骤基准模型的载入、多摄像单元的布设与调试、实景模型的建立、实景模型与基准模型的比对及工程现场的工程状态监测；本发明提出的方法基于多个摄像单元对工程现场的影像数据进行多维实时采集，并根据采集的影像数据建立实景模型，通过与基准模型进行比对，以分析得到实景模型与基准模型之间的差异性，在此基础上判断工程现场的工程状态的变化，从而实现对工程状态的多维实时监测，如此有效地辅助工程现场监测，完善现有监测技术对工程状态的监测不全面，精细度不足等问题，真正达到对工程状态的全面监测；本发明还公开了一种基于多摄像单元的工程状态监测系统。

Description

一种基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统
技术领域
本发明涉及建筑建造工程状态监测技术领域，具体涉及一种基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统。
背景技术
地质条件对建筑建造工程的安全具有决定性的影响，由于地质条件在建筑建造工程的实施过程中往往会发生一些细微变化，因此，对建筑建造工程的工程状态进行实时监测与自动预警显得尤为重要。在工程信息化与数字化技术迅猛发展的背景下，采用数字化手段采集建筑建造工程的数据，并通过系统算法自动生成建筑建造工程的全信息模型，可高效地辅助工程现场的监管与业务协调，防止工程事故的发生。
目前常见的工程状态监测技术主要包括人工监测、半自动监测和全自动监测；人工监测指按一定频率并基于各种监测仪器人为采集工程现场的数据，所采集数据经人工计算分析后反馈到工程管理部门，用于辅助工程现场管理；半自动监测指部分监测仪器设定为自动化数据采集和传输，同时余下的监测仪器由于工程现场条件制约，必须借助人为方式操纵上述余下的监测仪器进行数据采集，而后对上述自动化采集的数据及人工采集的数据进行计算分析后反馈到工程管理部门，以实现对工程状态的半自动化监测；全自动监测指所有监测仪器均实现自动化，按照预设程序和频率进行数据采集与传输，在数据处理中心及时处理所采集的数据并反馈结果，以实现对工程状态的全自动化监测。
以上所述的监测技术虽均依赖于监测仪器对工程现场进行数据采集，但上述监测技术常常仅能满足对建筑建造工程的工程状态进行单一的监测反馈，无法实现对工程状态的多维监测，导致对工程状态的监测不全面，精细度不足。
发明内容
基于此，有必要提供一种能够实现对建筑建造工程的工程状态进行多维监测，保证对工程状态监测的全面性及精细度的基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统。
为达上述目的，本发明提供了一种基于多摄像单元的工程状态监测方法，包括如下步骤：
基准模型的载入：将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型；
多摄像单元的布设与调试：基于所述基准模型实现对多个摄像单元的虚拟布设，以确定多个摄像单元的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元的布设位置及属性设置对所述基准模型对应的工程现场进行多个摄像单元的实体布设与调试；
实景模型的建立：基于多个摄像单元对所述工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立所述工程现场的实景模型；
实景模型与基准模型的比对：对所述实景模型与所述基准模型进行比对，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析；及
工程现场的工程状态监测：基于得到的所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析结果判断所述工程现场的工程状态的变化，以实现对所述工程现场的工程状态监测。
优选地，所述基准模型的载入之后还包括如下步骤：
根据所述等比例BIM三维模型的属性信息定义所述基准模型中的各个工程设计对象的类型。
优选地，所述工程设计对象类型包括地形面、开挖面、建筑结构类型及机电设备中的至少一个。
优选地，所述实景模型与基准模型的比对具体包括如下步骤：
识别所述实景模型中的施工对象及地物对象；
将识别出的所述施工对象与所述工程设计对象进行关联；
将关联的所述施工对象与所述工程设计对象的工程状态进行比对，同时判断未关联的所述地物对象是否存在于所述基准模型中，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析。
优选地，所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析包括对象存在性差异分析、外观差异分析及几何形态差异分析。
优选地，所述将关联的所述施工对象与所述工程设计对象的工程状态进行比对之前，同时判断未关联的所述地物对象是否存在于所述基准模型中，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析之前还包括如下步骤：
分析计算所述施工对象的数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状。
优选地，所述多摄像单元的布设与调试中确定多个摄像单元的属性设置具体如下：确定多个摄像单元的型号、采集频率及摄影参数。
优选地，所述实景模型的建立中基于多个摄像单元对工程现场的影像数据进行多维实时采集的采集方式包括自动采集和人工采集。
优选地，所述工程现场的工程状态监测之后还包括如下步骤：
工程现场的工程状态预警：基于对所述工程现场的工程状态的监测结果，对不符合预设要求的监测结果所对应的所述工程现场的工程状态进行预警。
为达上述目的，本发明还提供了一种基于多摄像单元的工程状态监测系统，包括：
基准模型载入模块，用于将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型；
多摄像单元布设与调试模块，用于基于所述基准模型实现对多个摄像单元的虚拟布设，以确定多个摄像单元的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元的布设位置及属性设置对所述基准模型对应的工程现场进行多个摄像单元的实体布设与调试；
实景模型建立模块，用于基于多个摄像单元对所述工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立所述工程现场的实景模型；
实景模型与基准模型比对模块，用于对所述实景模型与所述基准模型进行比对，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析；及
工程状态监测模块，用于基于得到的所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析结果判断所述工程现场的工程状态的变化，以实现对所述工程现场的工程状态监测。
本发明技术方案的有益效果：区别于现有技术，本发明提供的一种基于多摄像单元的工程状态监测方法；基于多个摄像单元对工程现场的影像数据进行多维实时采集，然后对采集的影像数据进行分析以建立实景模型，通过与初始状态的基准模型进行比对，以得到实景模型与基准模型之间的差异性，在此基础上判断工程现场的工程状态的变化，从而实现对工程现场的工程状态的多维实时监测，如此有效地辅助工程现场监测，完善现有监测技术对工程状态的监测不全面，精细度不足等问题，真正达到对工程状态的全面监测；
此外，通过采用多个摄像单元采集工程现场的影像数据来分析并创建实景模型，其优势在于对工程现场各个工程状态的影像数据的实时采集和快速传输计算，基于实时影像数据进行实景三维建模，有效还原工程真实状态与工程全貌，能够实现对工程现场的任意工程状态之间进行比对分析，即能够实现对工程现场的任意工程状态进行监测；同时通过采用多个摄像单元对工程现场的影像数据进行多维实时采集，如此能够保证对工程现场任意实施细节的监测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明一种基于多摄像单元的工程状态监测方法及系统的关联示意图；
图2为本发明一实施例中隧道挖掘工程的工程状态监测与预警流程示意图；
图3为本发明一实施例中隧道基准模型(A)的结构示意图；
图4为本发明一实施例中隧道实景模型(C)的结构示意图；
图5为本发明一实施例中隧道内多个摄像单元(B)布设位置的结构示意图；
图6为本发明一实施例中隧道内多个摄像单元(B)布设位置另一视角的结构示意图。
其中，100-基准模型载入模块、200-多摄像单元布设与调试模块、300-实景模型建立模块、400-实景模型与基准模型比对模块、500-工程状态监测模块、600-工程状态预警模块。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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。
需要说明的是，本发明中，定义基准模型为A，定义摄像单元为B，定义实景模型为C。此外，本发明中所提供的基于多摄像单元的工程状态监测方法适用于隧道挖掘等人工挖掘类工程、桥梁建设、高楼建设等建筑建造工程及自然边坡类建造工程领域内工程安全、质量、进度、资源的监测。
请参阅图1，本发明一较佳实施方式的基于多摄像单元的工程状态监测方法包括如下步骤：
S1、基准模型(A)的载入：将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型(A)；
S2、多摄像单元(B)的布设与调试：基于基准模型(A)实现对多个摄像单元(B)的虚拟布设，以确定多个摄像单元(B)的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元(B)的布设位置及属性设置对基准模型(A)对应的工程现场进行多个摄像单元(B)的实体布设与调试；
S3、实景模型(C)的建立：基于多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立工程现场的实景模型(C)；
S4、实景模型(C)与基准模型(A)的比对：对实景模型(C)与基准模型(A)进行比对，以实现对实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析；
S5、工程现场的工程状态监测：基于得到的实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析结果判断工程现场的工程状态的变化，以实现对工程现场的工程状态监测。
本实施例提出一种基于多摄像单元的工程状态监测方法，基于多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维实时采集，然后对采集的影像数据进行分析，进而建立实景模型(C)，通过与初始状态的基准模型(A)进行比对，以分析得到实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性，在此基础上判断工程现场的工程状态的变化，从而实现对工程现场的工程状态的多维实时监测，如此有效地辅助工程现场监测，完善现有监测技术对工程状态的监测不全面，精细度不足等问题，真正达到对工程状态的全面监测。
此外，本实施例通过采用多个摄像单元(B)采集工程现场的影像数据来分析并创建实景模型(C)，其优势在于对工程现场各个工程状态的影像数据的实时采集和快速传输计算，基于实时影像数据进行实景三维建模，有效还原工程真实状态与工程全貌，能够实现对工程现场的任意工程状态之间进行比对分析，即能够实现对工程现场的任意工程状态进行监测。
进一步地，本实施例通过采用多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维实时采集，如此能够保证对工程现场任意实施细节的监测。
具体地，在本实施例中，步骤S1、基准模型(A)的载入之后还包括如下步骤：
S11、根据等比例BIM三维模型的属性信息定义基准模型(A)中的各个工程设计对象的类型。
具体地，本实施例中，在将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统的同时，将等比例BIM三维模型的属性集合体一同载入系统，等比例BIM三维模型的属性集合体指代等比例BIM三维模型的所有属性信息的集合；上述等比例BIM三维模型作为基准模型(A)，而属性结合体中的属性信息用于定义基准模型(A)中的各个工程设计对象的类型。基准模型(A)应是整体工程的等比例BIM三维模型和工程属性信息的结合，基准模型(A)在三维尺寸、空间关系、表观形态等方面均与真实工程整体完全一致。同时通过定义基准模型(A)中的各个工程设计对象的类型，即可根据类型的不同对后续采集得到各个工程设计对象的影像数据采用不同的解析算法，进而确保后续模型比对分析的可靠性和准确性。进一步地，在本实施例中，工程设计对象类型包括地形面、开挖面、建筑结构类型及机电设备中的至少一个。
一实施例中，步骤S2、多摄像单元(B)的布设与调试中确定多个摄像单元(B)的属性设置具体如下：确定多个摄像单元(B)的型号、采集频率及摄影参数。
具体地，在本实施例中，步骤S2、多摄像单元(B)的布设与调试如下：首先基于步骤S1中载入的基准模型(A)对多个摄像单元(B)进行虚拟布设，以确定多个摄像单元(B)的布设位置及属性设置，上述属性设置包括型号、采集频率及摄影参数；完成虚拟布设后，根据确定的布设位置及型号在基准模型(A)对应的工程现场进行多个摄像单元(B)的实体安装，并在安装完成后根据确定的采集频率及摄影参数对上述多个摄像单元(B)进行调试。
本实施例中，基于步骤S1中载入的基准模型(A)对多个摄像单元(B)的布设位置、数量及属性设置进行模拟，可同时集成不同型号的摄像单元(B)，并调整不同摄像单元(B)的采集频率及摄影参数，通过虚拟布设选取覆盖范围最广、采集效率最高、耐用性更好、价格更低的多个摄像单元(B)组合，以最小的成本达到最优的采集效果和最长的利用时长；虚拟布设完成后，系统输出多个摄像单元(B)组合清单、摄像单元(B)布设图及不同摄像单元(B)工作表等，用于指导在工程现场对摄像单元(B)的采购、定点安装及调试。
具体地，在本实施例中，步骤S3、实景模型(C)的建立如下：基于步骤S2中安装的多个摄像单元(B)，各个摄像单元(B)按照步骤S2中预先设定的采集频率及摄影参数对工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以识别出同一工程状态下的工程现场的影像数据，并利用上述同一工程状态下的工程现场的影像数据建立该工程状态下的工程现场的实景模型(C)。
进一步地，在本实施例中，步骤S3、实景模型(C)的建立中基于多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维采集的采集方式包括自动采集和人工采集；其中，自动采集即就是按步骤S2中预先设定的采集频率及摄影参数对工程现场的影像数据进行全自动采集并实时上传至系统中，人工采集即就是按照特定时间与位置需求人工远程控制摄像单元(B)同步对工程现场的影像数据进行采集并传输至系统中。
进一步地，在本实施例中，上述摄像单元(B)可以但不限于AI摄像头，AI摄像头能够实时在采集端对采集的工程现场的影像数据进行智能识别处理，通过对同一目标对象不同时刻(工程状态)的特征变化进行分析，识别出该目标对象在此期间所发生的变化，间接判断该目标对象的合规性，而后将合规的目标对象及其变化对应的影像数据传输至系统中，如此可加快分析建模速度。
一实施例中，步骤S4、实景模型(C)与基准模型(A)的比对具体包括如下步骤：
S41、识别实景模型(C)中的施工对象及地物对象；
具体地，步骤S41中采用的识别方式可以但不限于人机交互和机器学习两种方式。
更具体地，上述施工对象包括地形面、开挖面、建筑结构类型及机电设备中的至少一个；地物对象包括人员、机械、堆料中的至少一个。
S42、将识别出的施工对象与工程设计对象进行关联；
具体地，步骤S42如下：将基准模型(A)中定义的工程设计对象与实景模型(C)中识别的施工对象根据属性信息、位置等进行自动关联，形成一一对应关系。
S43、将关联的施工对象与工程设计对象的工程状态进行比对，同时判断未关联的地物对象是否存在于基准模型(A)中，以实现对实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析。
具体地，步骤S43中采用的比对方式可以但不限于人机交互几何测量比对或机器识别比对两种方式。
本实施例中，步骤S43之前还包括如下步骤：分析计算施工对象的数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状。上述产状指的是施工对象的形成时所处位置，与周边关系。
进一步地，步骤S43中实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析包括对象存在性差异分析、外观差异分析及几何形态差异分析。
上述对象存在性差异分析包括判断基准模型(A)中的工程设计对象是否存在于实景模型(C)中、实景模型(C)中的施工对象及地物对象是否存在于基准模型(A)中、关联的实景模型(C)中的施工对象与基准模型(A)中的工程设计对象在类型及数量上的差异；通过分析实景模型(C)与基准模型(A)之间的对象存在性差异可实现对工程进度、工程面貌、资源投入、安全风险评估的分析监测；
上述外观差异分析包括判断关联的实景模型(C)中的施工对象与基准模型(A)中的工程设计对象在颜色及外貌上的差异；通过分析实景模型(C)与基准模型(A)之间的外观差异可实现对工程的工序、渗水功能的分析监测；
上述几何形态差异分析包括判断关联的实景模型(C)中的施工对象与基准模型(A)中的工程设计对象在数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状上的差异；通过分析实景模型(C)与基准模型(A)之间的几何形态差异可实现对工程设计对象定位、开挖面超欠挖、地面沉降、建筑结构变形、工程进度的分析监测。
一实施例中，步骤S5之后还包括如下步骤：
S6、工程现场的工程状态预警：基于对工程现场的工程状态的监测结果，对不符合预设要求的监测结果所对应的工程现场的工程状态进行预警。
具体地，在本实施例中，步骤S5及步骤S6如下：基于步骤S4中对实景模型(C)与基准模型(A)进行比对得到的实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异部位与差异数据，判断差异部位与差异数据对应的工程状态，再根据某一时刻(某一工程状态)基准模型(A)与实景模型(C)比对得到的差异数据或多个时刻(多个工程状态)实景模型(C)与基准模型(A)比对得到的差异变化趋势与差异变化速度，能够实现对工程状态的监测，当差异数据超过预设阈值或差异变化趋势与差异变化速度超过预设控制范围时系统自动触发预警。
更具体地，当采用某一时刻(某一工程状态)的实景模型(C)与基准模型(A)比对，分析关联的施工对象与工程设计对象的有无与外观，计算关联的施工对象与工程设计对象在位置坐标、形状、尺寸、产状、数量上的差异，分析结果异常或计算结果超过预设阈值时系统自动触发工程状态预警；当采用多个时刻(多个工程状态)的实景模型(C)与基准模型(A)比对，分析计算关联的施工对象与工程设计对象在位置坐标、形状、尺寸、产状、数量上的差异变化趋势与差异变化速度，当差异变化趋势与差异变化速度超过预设控制范围时系统自动触发预警，如此可实现对工程状态的监测与预警。
请参阅图1，本发明另一较佳实施方式的基于多摄像单元的工程状态监测系统包括基准模型(A)载入模块100、多摄像单元(B)布设与调试模块200、实景模型(C)建立模块300、实景模型(C)与基准模型(A)比对模块400及工程状态监测模块500；基准模型(A)载入模块100用于将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型(A)；多摄像单元(B)布设与调试模块200用于基于基准模型(A)实现对多个摄像单元(B)的虚拟布设，以确定多个摄像单元(B)的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元(B)的布设位置及属性设置对基准模型(A)对应的工程现场进行多个摄像单元(B)的实体布设与调试；实景模型(C)建立模块300用于基于多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立工程现场的实景模型(C)；实景模型(C)与基准模型(A)比对模块400用于对实景模型(C)与基准模型(A)进行比对，以实现对实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析；工程状态监测模块500用于基于得到的实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性分析结果判断工程现场的工程状态的变化，以实现对工程现场的工程状态监测。
进一步地，上述基于多摄像单元(B)的工程状态监测系统还包括工程状态预警模块600，该工程状态预警模块600用于基于对工程现场的工程状态的监测结果，对不符合预设要求的监测结果所对应的工程现场的工程状态进行预警。
优选地，请一并参阅图2至图6，如下将以隧道挖掘工程为例进行适当说明。
S1：如图3所示，通过基准模型(A)载入模块导入某隧道的基准模型(A)，定义隧道顶面类型为隧道开挖面(工程设计对象)；
S2：如图5和图6所示，所示通过多摄像单元(B)布设与调试模块虚拟布设多个摄像单元(B)，以确定多个摄像单元(B)的布设位置、型号、采集频率及摄影参数；根据上述确定的多个摄像单元(B)的布设位置及型号采购对应的摄像单元(B)，并将其安装于隧道内对应的布设位置，同时根据确定的采集频率及摄影参数对相应的摄像单元(B)进行调试。
在对多个摄像单元(B)进行虚拟布设的过程中，为保证对隧道挖掘的监测与预警效果最优，需要对隧道不同方向和深度进行模拟，达到对隧道完全覆盖和重叠采样的目的，完全消除隧道的监测死角；对多个摄像单元(B)进行实体安装时可根据隧道现场开挖具体情况酌情偏移或者增加点位，以保证摄像单元(B)采集效果最优，覆盖范围最广，受到环境和施工因素干扰最小，如图5和图6中所示的阴影部分即为摄像单元(B)的采集覆盖范围。
S3：如图4至图6所示，本实施例中所采用摄像单元(B)均为AI摄像头，该AI摄像头支持根据布设位置和预先设定的采集频率及摄影参数对该隧道内的影像数据进行全面智能自动化采集和数据分析并传输给系统，也支持人工远程操控，并按照指定时间对指定位置的隧道内的影像数据进行采集，同时传输给系统；然后通过实景模型(C)建立模块筛选出同一时刻采集并传输至系统的影像数据，同时利用系统内置算法对该时刻的所有影像数据进行处理计算，自动生成该时刻的隧道实景模型(C)，进而得到所有时刻的隧道实景模型(C)。
S4：基于步骤S1中导入的基准模型(A)和步骤S3中生成的实景模型(C)，通过实景模型(C)与基准模型(A)比对模块进行目标对象的识别、关联、比对分析。
(1)目标对象识别指对实景模型(C)中的隧道开挖面这一类施工对象以及施工人员、器械等地物对象进行识别。
(2)目标对象关联指将实景模型(C)中施工对象与基准模型(A)中的工程设计对象进行关联，形成对应映射关系。
(3)目标对象比对分析包括计算实景模型(C)中施工对象的数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状，并判断关联的实景模型(C)中的施工对象与基准模型(A)中的工程设计对象在数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状上的差异，整体表现为该隧道挖掘工程的几何形态变化；识别与分析实景模型(C)中新增的地物对象，表现隧道挖掘工程不同施工阶段对象存在性的变化差异；对于局部的差异性可以采用人机交互几何测量比对方式进行人工判断，人为测算实景模型(C)与基准模型(A)的同部位数据进行比对，分析差异性。
S5：基于步骤S4中对实景模型(C)与基准模型(A)进行比对得到的实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异部位、差异数据、差异变化趋势与差异变化速度，通过工程状态监测模块及工程状态预警模块进行分析，以判断相应工程状态的变化；分析结果叠加时间维度，可以模拟输出该隧道挖掘工程的实际开挖进度，在系统中完整展现隧道挖掘过程，以对隧道挖掘工程进行实时监测；同时当实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异数据超过预设阈值或差异变化趋势与差异变化速度超过预设控制范围时系统自动触发预警，提醒相关责任人与有关部门进行核查与纠偏。
此外，本实施例中通过对施工对象及地物对象进行对象存在性分析，比如对施工人员、器械定位监测，判断该施工人员是否违规进入禁区、器械是否违规放置，实现隧道挖掘工程安全风险预估与监测预警；通过对地物对象进行数量分析可以判断隧道挖掘工程项目人力、物力资源投入合理性，指导合规文明施工；通过对隧道开挖面的位置坐标、几何形态、尺寸及产状等进行分析，可以进行隧道挖掘工程进度分析，开挖面超欠挖分析，实际开挖量对比开挖计划超过合理偏差时触发系统预警；根据不同时刻(工程状态)实景模型(C)中隧道开挖面颜色状态进行外观分析，可判断隧道开挖面的渗水情况，从而实现对隧道渗透的监测与预警。
经过上述五个步骤，即可实现对该隧道挖掘工程的实时监测和预警。
本发明基于多个摄像单元(B)对工程现场的影像数据进行多维实时采集，然后对采集的影像数据进行分析并建立实景模型(C)，通过与初始状态的基准模型(A)进行比对，以分析得到实景模型(C)与基准模型(A)之间的差异性，在此基础上判断工程状态的变化，从而实现对工程状态的多维实时监测和预警，如此有效地辅助工程现场监测，完善现有监测技术对工程状态的监测不全面，精细度不足等问题，真正达到对工程状态的全面监测与实时预警。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
基准模型的载入：将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型；
多摄像单元的布设与调试：基于所述基准模型实现对多个摄像单元的虚拟布设，以确定多个摄像单元的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元的布设位置及属性设置对所述基准模型对应的工程现场进行多个摄像单元的实体布设与调试；
实景模型的建立：基于多个摄像单元对所述工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立所述工程现场的实景模型；
实景模型与基准模型的比对：对所述实景模型与所述基准模型进行比对，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析；及
工程现场的工程状态监测：基于得到的所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析结果判断所述工程现场的工程状态的变化，以实现对所述工程现场的工程状态监测。
2.根据权利要求1所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述基准模型的载入之后还包括如下步骤：
根据所述等比例BIM三维模型的属性信息定义所述基准模型中的各个工程设计对象的类型。
3.根据权利要求2所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述工程设计对象类型包括地形面、开挖面、建筑结构类型及机电设备中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述实景模型与基准模型的比对具体包括如下步骤：
识别所述实景模型中的施工对象及地物对象；
将识别出的所述施工对象与所述工程设计对象进行关联；
将关联的所述施工对象与所述工程设计对象的工程状态进行比对，同时判断未关联的所述地物对象是否存在于所述基准模型中，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析。
5.根据权利要求4所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析包括对象存在性差异分析、外观差异分析及几何形态差异分析。
6.根据权利要求4所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述将关联的所述施工对象与所述工程设计对象的工程状态进行比对之前，同时判断未关联的所述地物对象是否存在于所述基准模型中，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析之前还包括如下步骤：
分析计算所述施工对象的数量、位置坐标、几何形态、尺寸及产状。
7.根据权利要求1所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述多摄像单元的布设与调试中确定多个摄像单元的属性设置具体如下：确定多个摄像单元的型号、采集频率及摄影参数。
8.根据权利要求1所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述实景模型的建立中基于多个摄像单元对工程现场的影像数据进行多维实时采集的采集方式包括自动采集和人工采集。
9.根据权利要求1所述的基于多摄像单元的工程状态监测方法，其特征在于，所述工程现场的工程状态监测之后还包括如下步骤：
工程现场的工程状态预警：基于对所述工程现场的工程状态的监测结果，对不符合预设要求的监测结果所对应的所述工程现场的工程状态进行预警。
10.一种基于多摄像单元的工程状态监测系统，其特征在于，包括：
基准模型载入模块，用于将工程设计的等比例BIM三维模型载入系统，以作为基准模型；
多摄像单元布设与调试模块，用于基于所述基准模型实现对多个摄像单元的虚拟布设，以确定多个摄像单元的布设位置及属性设置，同时根据多个摄像单元的布设位置及属性设置对所述基准模型对应的工程现场进行多个摄像单元的实体布设与调试；
实景模型建立模块，用于基于多个摄像单元对所述工程现场的影像数据进行多维实时采集，并传输至系统中，同时通过系统内置算法分析采集得到的影像数据，以建立所述工程现场的实景模型；
实景模型与基准模型比对模块，用于对所述实景模型与所述基准模型进行比对，以实现对所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析；及
工程状态监测模块，用于基于得到的所述实景模型与所述基准模型之间的差异性分析结果判断所述工程现场的工程状态的变化，以实现对所述工程现场的工程状态监测。
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