CN113963050A - 一种基于点云的土方量计算方法及系统 - Google Patents

一种基于点云的土方量计算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于土方工程领域，具体涉及一种基于点云的土方量计算方法，包括：获取地形点云数据和设计平面，将点云数据划分为若干高程区域；分别计算若干高程区域内点云高度坐标的平均值得到该高程区域的平均高程；将设计平面划分为若干多边形；判断所述若干多边形的顶点所位于的高程区域，获取所述若干多边形的顶点所位于高程区域的平均高程作为该多边形顶点的平均高程；并通过多边形顶点的平均高程得到该多边形的计算高程；通过所述若干多边形的面积和计算高程得到土方量，并通过土方量的正负判断是挖方量或填方量。本发明在保证了计算精度的前提下，简化了土方的计算量；并且本发明的计算边界和设计边界一致，避免了边界误差。

Description

一种基于点云的土方量计算方法及系统
技术领域
本发明属于土方工程领域，具体涉及一种基于点云的土方量计算方法。
背景技术
土方工程是建筑工程施工中主要工程之一，包括一切土方的挖梆、填筑、 运输以及排水、降水等方面。土木工程中，土石方工程有：场地平整、路基开 挖、人防工程开挖、地坪填土，路基填筑以及基坑回填。要合理安排施工计划， 尽量不要安排在雨季，同时为了降低土石方工程施工费用，贯彻不占或少占农 田和可耕地并有利于改地造田的原则，要作出土石方的合理调配方案，统筹安 排。土方量的计算作为施工结算和工作量结算的重要依据，与施工的各个周期 都息息相关。
现有技术下，计算基坑设计挖方量往往采用三角网法或者方格网法。三角 网法运算量大，尤其是对于大数据量的点云而言，必须借助高性能计算机进行 长时间运算才能实现。方格网法虽然运算量小，但是由于其确定的边界是近似 边界，导致计算结果不准确。如公开号为：CN111595403A的中国专利文献，其 公开了一种基于点云测量技术的工程土方计量方法，该方法采用三角形格网或 泰森多边形格网建对点云进行划分，从而对土方量进行计算；但是其计算量巨 大，需要很高的算力进行求解；并且该方法由于设计提取的点云和测量点云均 单独建立格网，会导致两者边界不统一，带来误差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种基于点云 的土方量计算方法系统及可读存储介质，通该方法可以减少计算量，并且消除 了现有的计算方式带来的边界误差。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案包括以下各方面：
一种基于点云的土方量计算方法，包括如下步骤：
S1.获取地形点云数据和设计平面，将点云数据划分为若干高程区域；
分别计算若干高程区域内点云高度坐标的平均值得到平均高程；
S2.将设计平面划分为若干多边形，获取所述若干多边形的顶点所在的高程 区域，将高程区域的平均高程作为所述若干多边形的顶点的平均高程；并通过 多边形顶点的平均高程得到该多边形的计算高程；
S3.通过所述若干多边形的面积和计算高程得到土方量，并通过土方量的正负 判断是挖方量或填方量。
进一步是，所述步骤S1包括如下步骤：
S11.将点云区域划分为若干边长相同的正方形高程区域，正方形高程区域边 长d的计算公式为：
Figure BDA0003207348530000021
其中,Xmax表示点云中所有点X坐标的最大值，Xmin表示点云中所有点X 坐标的最小值，Ymax表示点云中所有点Y坐标的最大值，Ymin表示点云中所有 点Y坐标的最小值；
S12.计算每一个正方形高程区域内点云的平均高程，
Figure BDA0003207348530000031
其中，Z(i,j)表示第i行、第j列正方形高程区域的平均高程，n表示方格内包 含点的数量，Z(k)表示正方形高程区域内第k个点云的高程。
进一步的是，步骤S2中，通过公式
Figure BDA0003207348530000032
判断多边形顶点所位于的高程区域；
其中i表示方格行号，j表示方格列号，X、Y表示该顶点的坐标，
Figure BDA0003207348530000033
表示 向下取整。
进一步的是，步骤S2中，以该多边形各顶点至该多边形中心的距离为权重， 对该多边形各顶点的平均高程取平均值，得到该多边形的计算高程。
进一步的是，所述地形的点云数据通过三维模型提取、激光扫描装置提取和 无人机航测三者之中一种或多种方式相结合得到。
同时，本发明提供一种基于点云的土方量计算系统，包括点云数据获取模 块，至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存 储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处 理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述计算方法。通过该系统将冗 杂的点云数据划分为不同的高程区域，简化了土方计算所需的高程计算；将设 计平面划分为若干计算平面，进一步的简化了土方计算所需的计算量；同时保 留了原有设计平面的设计边界，不会产生边界误差。
进一步的是，所述点云数据获取模块为激光扫描器或设置有激光扫描器的 飞行器。
同时，本发明还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程 序被处理器执行实现上述计算方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过划分高程区域在保证了计算精 度的前提下，可以简化土方的计算量；并且本发明采用统一的设计边界进行土 方量计算，计算边界和设计边界一致，避免了边界误差。
附图说明：
图1为本发明示例性实施例中一种基于点云的土方量计算方法逻辑框图；
图2为本发明示例性实施例中设计平面的分割图；
图3为本发明示例性实施例中的设计平面划分示意图；
图4为本发明示例性实施例中高程区域示意图；
图5为本发明示例性实施例中基坑区域、点云区域的示意图；
图6为本发明示例性实施例提供的一种基于点云的土方量计算系统示意图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将 此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实 现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
图1示出了本发明示例性实施例中一种基于点云的土方量计算方法逻辑框图。 该实施例的计算方法主要包括：
S1.获取地形点云数据和设计平面，将点云数据划分为若干高程区域；
分别计算若干高程区域内点云高度坐标的平均值得到平均高程；
具体的，所述步骤S1可以包括：
S11.将点云区域划分为若干边长相同的正方形高程区域，正方形高程区 域边长d的计算公式为：
Figure BDA0003207348530000051
其中,Xmax表示点云中所有点X坐标的最大值，Xmin表示点云中所有点 X坐标的最小值，Ymax表示点云中所有点Y坐标的最大值，Ymin表示点云中所 有点Y坐标的最小值；
S12.计算每一个正方形高程区域内点云的平均高程，
Figure BDA0003207348530000052
其中，Z(i,j)表示第i行、第j列正方形高程区域的平均高程，n表示方格 内包含点的数量，Z(k)表示正方形高程区域内第k个点云的高程。通过上述方 法得到的高程区域如图2所示；为了保证数据计算的精准性，同时又可以节约 算力，本发明将数量庞大、复杂的点云划分为若干正方形的高程区域，并通过 高程区域内的点云高程平均值表征该高程区域的高程，简化了土方量的计算， 节省了计算时所需的算力。
S2.将设计平面划分为若干多边形，获取所述若干多边形的顶点所在的高程 区域，将高程区域的平均高程作为所述若干多边形的顶点的平均高程；并通过 多边形顶点的平均高程得到该多边形的计算高程；
进一步的是，步骤S2可以包括如下步骤：
S21.将设计平面中点与设计平面各顶点依次相连，将设计平面划分成若 干个三角形；
S22.将三角形与设计平面中点相连的两边等分，并连接两边对应的等分 点；并将连接三角形两边等分点的线段和三角形不与设计平面顶点的线段继续 等分；将新建立的等分点与设计平面顶点连接，得到若干计算平面。
S23.将计算平面进一步划分，划分为若干多边形，并获取若干多边形顶点 所在的高程区域，将改高程区域的平均高程作为所述若干多边形的顶点的平均 高程；同时以该多边形各顶点至该多边形中心的距离为权重，对该多边形各顶 点的平均高程取平均值，得到该多边形的计算高程。
作为示例性的实施方式，如图2所示，分别将设计平片中点与设计平面各 顶点连接，将设计平面划分为若干三角形。
S23.将各个三角形再次进行划分，如图3所示，O为设计平面中点，A、B 为设计平面的两个顶点。将OA和OB分别等分成u段，再将各等分点互相连接， 形成CD、EF等若干线段，再将CD、EF等线段再依次等分为w段，并相互连接 各等分点，这样，就将初始的一个大三角形，划分为1个小三角形和若干个小 四边形。u和w采用如下公式计算：
Figure BDA0003207348530000071
其中SOA表示OA的长度，SOB表示OB的长度，SCD表示CD的长度，SEF表示EF 的长度。
通过该步骤，将复杂设计平面简化、拆分；既可以保证计算的精度又可以 合理的减少所需计算量和算力。
S24.具体的，可以通过如下公式判断三角形或者四边形的顶点位于哪个正 方形方格：
Figure BDA0003207348530000072
其中，i表示方格行号，j表示方格列号，X、Y表示该顶点的坐标，运算 符号
Figure BDA0003207348530000073
表示向下取整。
在判断了三角形或者四边形的顶点位于哪个正方形方格后通过如下公式 判断三角形计算区域的计算高程：
Figure BDA0003207348530000081
S123＝S1+S2+S3
S1、S2、S3分表表示三角形三个顶点到三角形中心点的距离，S123为三角形 三个顶点到三角形中心点距离和。
同样，基于上述公式的方法也可以计算四边形计算区域的计算高程。
S3.通过所述若干多边形的面积和计算高程得到土方量，并通过土方量的 正负判断是挖方量或填方量。
作为优选的，所述地形的点云数据可以通过三维模型提取、激光扫描装置 提取和无人机航测三者之中一种或多种方式相结合得到。
实施例2
某基坑工程如图5所示，该基坑所在区域的点云数据包含1000万个三维坐 标数据，在英特尔(R)核心(TM)I5 CPU，和8GB内存的PC环境下，分别采取本 发明方法和三角网格发进行挖方量计算，二者运算时间如表1所示，
表1
方法 电脑运算时长
本发明所述方法 1分45秒
三角网法 2小时11分
由此可见，本发明提出的方法很大程度上节约了电脑的算力，进而使得该 方法的应用较为灵活，并可以在低性能设备上使用。
实施例3
图6示出了根据本发明示例性实施例的一种基于点云的土方量计算系统， 即电子设备310(例如具备程序执行功能的计算机服务器)，其包括至少一个处 理器311，电源314，点云数据获取模块，以及与所述至少一个处理器311通信 连接的存储器312和输入输出接口313；所述存储器312存储有可被所述至少一 个处理器311执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器311执行，以使所 述至少一个处理器311能够执行前述任一实施例所公开的方法；所述输入输出 接口313可以包括显示器、键盘、鼠标、以及USB接口，用于输入输出数据； 电源314用于为电子设备310提供电能。
其中点云数据获取模块可以为激光扫描器或设置有激光扫描器的无人飞行 器、飞机等；无人飞行器可以为：无人固定翼飞机、无人垂直起降飞机、无人 飞艇、无人直升机、无人多旋翼飞行器、无人伞翼机等；飞机可以为直升飞机； 同时点云数据获取模块还可以通过已经建立好的三维模型如BIM模型中提取点 云数据。
本领域技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通 过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质 中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包 括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等 各种可以存储程序代码的介质。
当本发明上述集成的单元以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，也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， 本发明实施例的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。而前述的存储介质包括：移动 存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明 的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的 保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于点云的土方量计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取地形点云数据和设计平面，将点云数据划分为若干高程区域；分别计算若干高程区域内点云高度坐标的平均值得到该高程区域的平均高程；
S2.将设计平面划分为若干多边形，获取所述若干多边形的顶点所在的高程区域，将高程区域的平均高程作为所述若干多边形的顶点的平均高程；并通过多边形顶点的平均高程得到该多边形的计算高程；
S3.通过所述若干多边形的面积和计算高程得到土方量，并通过土方量的正负判断是挖方量或填方量。
2.如权利要求1所述的一种基于点云的土方量计算方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：
S11.将点云区域划分为若干边长相同的正方形高程区域，正方形高程区域边长d的计算公式为：
Figure FDA0003207348520000011
其中,Xmax表示点云中所有点X坐标的最大值，Xmin表示点云中所有点X坐标的最小值，Ymax表示点云中所有点Y坐标的最大值，Ymin表示点云中所有点Y坐标的最小值；
S12.计算每一个正方形高程区域内点云的平均高程，
Figure FDA0003207348520000012
其中，Z(i,j)表示第i行、第j列正方形高程区域的平均高程，n表示方格内包含点的数量，Z(k)表示正方形高程区域内第k个点云的高程。
3.如权利要求2所述的一种基于点云的土方量计算方法，其特征在于，步骤S2中，通过公式
Figure FDA0003207348520000021
判断多边形顶点所位于的高程区域；
其中i表示方格行号，j表示方格列号，X、Y表示该顶点的坐标，
Figure FDA0003207348520000022
表示向下取整。
4.如权利要求3所述的一种基于点云的土方量计算方法，其特征在于，步骤S2中，以该多边形各顶点至该多边形中心的距离为权重，对该多边形各顶点的平均高程取平均值，得到该多边形的计算高程。
5.如权利要求1至4任意一项所述的一种基于点云的土方量计算方法，其特征在于，所述地形的点云数据通过三维模型提取、激光扫描装置提取和无人机航测三者之中一种或多种方式相结合得到。
6.一种基于点云的土方量计算系统，其特征在于，包括点云数据获取模块，至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
7.如权利要求6所述的一种计算系统，其特征在于，所述点云数据获取模块为激光扫描器或设置有激光扫描器的飞行器。
8.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行实现权利要求1至5中任一项所述的计算方法。
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