CN114357568B - 一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，通过使用无人机航飞对目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位进行建模得到航飞倾斜摄影模型；构建与航飞倾斜摄影模型对应的BIM模型，将两模型重合后，选择三维空间检测范围并提取该范围内的三维模型空间数据特征；计算BIM模型与行业标准工艺模型中焊接点和螺丝的属性偏差，筛选出所有属性偏差大于所设定阈值时，判定BIM模型中得焊接点和螺丝不符合工艺标准，存在松动、腐蚀等现象。本发明可以有效解决钢结构高空部分安装质量验收的难题，通过无人机航测技术对高空钢结构进行三维建模，智能分析钢机构施工质量，对于螺栓松动、焊接口腐蚀等现象智能定位，可实现钢结构施工智能化验收。
Description
技术领域
本发明涉及电力施工钢结构施工验收领域，具体涉及基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法。
背景技术
输变电工程建设过程中，钢结构施工是整个工程施工当中最重要的一个环节，钢结构施工具有高风险性、结构复杂等特点，且钢结构施工完成之后属于隐蔽工程，所以钢结构施工质量验收对整个工程至关重要，关系到后期施工和运行的安全问题。目前，电力公司在输变电工程钢结构验收方面所采取的方法主要基于二维的形式展开，主要靠图纸查验、材料进场管控和工艺培训等方法进行，对于高空钢结构衔接部位的螺丝松动、焊接点质量标准等关键工序的验收比较困难。因此，研究有效实用的变电工程智能验收方法，显得必要。
此外，目前对于变电站施工钢结构施工质量验收主要采用的方法是根据物料清单、图纸与施工现场实际用料之间的对比结果进行质量验收，而对于高空的钢结构安装质量的验收比较困难，还存在一定的安全隐患。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供基于倾斜摄影技术的变电站工程钢结构安装智能验收方法。
本发明采用如下的技术方案：
一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，包括以下步骤：
步骤1，使用无人机航飞对目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位拍摄倾斜摄影的图像，并根据图像建模得到航飞倾斜摄影模型；
步骤2，构建与步骤1得到的航飞倾斜摄影模型对应的BIM模型，拆分BIM模型中的三维几何数据并进行压缩，之后将压缩后的三位几何数据重建还原为BIM模型；；
步骤3，将步骤2中BIM模型与行业标准工艺模型进行比对，判定BIM模型中的焊接点和螺丝是否符合工艺标准。
步骤1包括以下内容：
步骤1.1，建立目标区域与无人机之间的通讯连接，使用无人机对目标区域输变电工程中所有钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点进行精细补拍；
步骤1.2：利用相机姿态恢复方法构建出多视角相机姿态并产生目标区域输变电工程中钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点的稀疏三维点云，使用RANSAC算法对稀疏三维点云进行粗差剔除，并将产生的稀疏三维点云与步骤1.1采集的补拍图片进行匹配；
步骤1.3：对步骤1.2生成的稀疏三维点云引用三维密集点云匹配方法(ICP)得到精确的三维密集点云，并通过任意两个相机的视角与目标点之间形成三角定位，对产生的三位密集点云数据进行取中，剔除±3个标准差的数据，并产单个像素点不大于原有像素的三分之一的密集点云；
步骤1.4：将步骤1.3的匹配结果输入至TIN模型得到TIN三角网；
步骤1.5：对步骤1.4的TIN三角网进行纹理映射得到航飞倾斜摄影模型。
在步骤1.1中，所述精细补拍是指对螺栓安装位置进行6角度环绕拍摄，单张照片像素至少为200万。
步骤1包括对TIN三角网进行纹理映射得到航飞倾斜摄影模型，所述纹理映射满足以下映射关系：
设物体坐标为AA＝[X,Y,Z,1]T,所对应的映射体点坐标为aa＝[x,y,1]T；设投影矩阵为P，则：
P＝M×V
其中，M为无人机相机的校验矩阵，V为外参矩阵，X为物体的x轴坐标值，Y为物体的y轴坐标值，Z为物体的z轴坐标值；x为映射体点x轴坐标值，y为映射体点y轴坐标值。
无人机相机的校验矩阵M满足以下关系式：
其中，fx表示fy分别为水平与垂直方向无人机相机的焦距，以像素为单位；gx与gy分别为水平与垂直方向无人机相机像主点位移距离；
外参矩阵V满足以下关系式：
其中，为轨迹因子矩阵，/>为角度因子矩阵，/>为第一角度矩阵，/>为第二角度矩阵，B0与L0分别为无人机机身中心点相对于飞行轨迹中心轴的x轴夹角与y轴夹角；
φ表示无人机的翻滚角；
θ表示无人机的俯仰角；
ψ表示无人机的偏航角。
步骤2包括以下内容：
步骤2.1，构建目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位的BIM模型并对BIM模型中的三维几何数据进行压缩；
步骤2.2，将压缩后的数据进行重建还原为BIM模型。
步骤2.1包括以下内容：
步骤2.1.1，将BIM模型的三维几何数据与非三维几何数据进行拆分，并赋予非三维几何数据不重复的数字ID；
步骤2.1.2，对分离的三维几何数据进行压缩。
步骤2.2还原BIM模型的方法为：
首先将压缩后的三维几何数据从服务器端下载到客户端电脑设备内存，然后调用客户端电脑设备内存和显卡实时渲染三维几何数据，将三维几何数据与原BIM模型框架数据进行匹配，还原三维BIM模型。
在步骤3中计算BIM模型与行业标准工艺模型中焊接点和螺丝的属性偏差，属性包括：边缘线长短、角点位置、纹理、几何形状、表面、模型尺寸、模型中焊接点和螺丝相对坐标，当超过一半的属性偏差大于所设定阈值时，则认为不符合工艺标准。
步骤3包括以下内容：
步骤3.1，预制标准工艺模型库，标准模型库主要包含设计阶段产出的标准的施工图三维模型和历史工程数据模型，为模型标准工艺对比提供数据支撑。
步骤3.2，模型坐标匹配：通过检测平台对倾斜摄影原始点云经纬度坐标进行转换，生成XYZ相对空间坐标；
步骤3.3，选择三维空间检测范围并提取该范围中焊接点和螺丝的相关数据。
生成XYZ相对空间坐标的转换方法为：
设置倾斜摄影上某一点为原点A(a,b,c),即(0,0,0)点；取任意一点B(x,y,z)为测量点，则B点的相对坐标即[(x-a)*0.0111,(y-b)*0.0111,(z-c)]。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比：
通过本发明的应用，可以有效解决钢结构高空部分安装质量验收的难题，通过无人机航测技术对高空钢结构进行三维建模，智能分析钢机构施工质量，对于螺栓松动、焊接口腐蚀等现象智能定位，可实现钢结构施工智能化验收。
附图说明
图1为本发明一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其流程示意图如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1，使用无人机航飞对目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位拍摄倾斜摄影的图像，并根据图像建模得到航飞倾斜摄影模型；
步骤1.1，建立目标区域与无人机之间的通讯连接，使用无人机对目标区域输变电工程中所有钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点进行精细补拍，具体是指：对螺栓安装位置进行6角度环绕拍摄，单张照片像素至少为200万；
步骤1.2：利用相机姿态恢复方法构建出多视角相机姿态并产生目标区域输变电工程中钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点的稀疏三维点云，使用RANSAC算法对稀疏三维点云进行粗差剔除，并将产生的稀疏三维点云与步骤1.1采集的补拍图片进行匹配；
本发明中使用的多视角相机姿态是指同一视点通过两个以上相机的角度拍摄，形成三角定位，判断该视点相对相机的位置；
步骤1.3：对步骤1.2生成的稀疏三维点云引用三维密集点云匹配方法(ICP)得到精确的三维密集点云，并通过任意两个相机的视角与目标点之间形成三角定位，对产生的三位密集点云数据进行取中，剔除±3个标准差的数据，并产生单个像素点不大于原有像素的三分之一的密集点云；
步骤1.4：将步骤1.3的匹配结果输入至TIN模型得到TIN三角网；
步骤1.5：对步骤1.4的TIN三角网进行纹理映射得到航飞倾斜摄影模型；
所述纹理映射满足以下映射关系：
设物体坐标为AA＝[X,Y,Z,1]T,所对应的映射体点坐标为aa＝[x,y,1]T；设投影矩阵为P，则：
P＝M×V
其中，M为无人机相机的校验矩阵，V为外参矩阵，，X为物体的x轴坐标值，Y为物体的y轴坐标值，Z为物体的z轴坐标值；x为映射体点x轴坐标值，y为映射体点y轴坐标值；
校验矩阵与外参矩阵分别满足以下关系式：
其中，fx表示fy分别为水平与垂直方向无人机相机的焦距，以像素为单位；gx与gy分别为水平与垂直方向无人机相机像主点位移距离；
其中，为轨迹因子矩阵，/>为角度因子矩阵，/>为第一角度矩阵，/>为第二角度矩阵，B0与L0分别为无人机机身中心点相对于飞行轨迹中心轴的x轴夹角与y轴夹角；
φ表示无人机的翻滚角；
θ表示无人机的俯仰角；
ψ表示无人机的偏航角；
步骤2，构建与步骤1得到的航飞倾斜摄影模型对应的BIM模型，拆分BIM模型中的三维几何数据并进行压缩，之后将压缩后的三位几何数据重建还原为BIM模型；
步骤2.1，构建目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位的BIM模型并对BIM模型中的三维几何数据进行压缩；
BIM模型为工程设计阶段产出的建筑三维数字化模型，可通过现有的BIM建模软件，如Revit、Autodesk进行构建；构建完成的BIM模型包括三维几何数据以及非三维几何数据；在保留模型非三维几何数据的前提下对模型的三维几何数据占用空间进行优化，三维几何数据包括模型中每个部件的边缘线、角点位置、相对坐标信息、几何形状，非三维几何数据包括纹理图片、材质信息、建筑BIM信息、二维图形信息以及软件附加信息；具体实现步骤如下：
步骤2.1.1，将BIM模型的三维几何数据与非三维几何数据进行拆分，并赋予非三维几何数据不重复的数字ID；
在本实施例中，采用WebGL轻量化BIM引擎对三维几何数据与非三维几何数据进行拆分；
步骤2.1.2，对分离的三维几何数据进行压缩；
剥离非几何数据后剩下的三维几何数据，对三维几何数据进行压缩，以降低三维几何数据量，处理方法包括对三维几何数据中的顶点数据进行三角化以及将模型中组成相同构件的三维几何数据进行合并；
BIM模型中存在完全一样的构件，这些构件只是位置或角度不同；因此将相同的构件进行分组后，只保留每组构件中其中一个的三维几何数据，对于本组内的其他所有构件，只对其进行编号并记录它得空间坐标；用此方法，在加载到相同构件时只需直接调取对应的编号和空间位置，再通过保留的该构件的三维几何数据进行重建，以实现数据的循环利用，减少模型三维几何数据的存储量；
步骤2.2，将压缩后的数据进行重建还原为BIM模型；
在本实施例中，通过WEB浏览器实时渲染，具体地，包括以下内容：
首先压缩后的三维几何数据从服务器端下载到客户端电脑设备内存，然后调用客户端电脑设备内存和显卡(GPU)实时渲染三维几何数据，将三维几何数据与原BIM模型框架数据进行匹配，还原三维BIM模型；
本领域的技术人员需要知道，能够利用压缩后的数据实现在不丢失原有BIM模型的结构与构件下进行还原的方法都应落入本步骤的保护范围之内。
步骤3，将步骤2中BIM模型与行业标准工艺模型进行比对，计算两者中焊接点和螺丝的属性偏差，属性包括：边缘线长短、角点位置、纹理、几何形状、模型尺寸、模型中焊接点和螺丝相对坐标。通过数据坐标对比，当超过一半的属性偏差大于所设定阈值时，则认为不符合工艺标准，则判定该BIM模型中的焊接点和螺丝不符合工艺标准，例如存在松动、腐蚀等现象；
其中，纹理误差的判定方式为：对每个像素点的颜色RGB值进行比较，如过RGB三色值误差均在设定的纹理阈值以内，则认为该像素点符合标准；
几何形状误差的判定标准为：判定几何形状中每个点的坐标的偏差是否在所设定的几何形状阈值以内，则认为几何形状符合标准；
步骤3.1，预制标准工艺模型库，标准模型库主要包含设计阶段产出的标准的施工图三维模型和历史工程数据模型，为模型标准工艺对比提供数据支撑。
步骤3.2，模型坐标匹配：通过检测平台对倾斜摄影原始点云经纬度坐标进行转换，生成XYZ相对空间坐标，转换方法如下：
1、设置坐标原点(0,0,0)点，与BIM模型坐标原点位置一致。
2、导入相对坐标计算公式。
设置倾斜摄影上某一点为原点A(a,b,c),即(0,0,0)点。取任意一点B(x,y,z)为测量点。那么B点的相对坐标即[(x-a)*0.0111,(y-b)*0.0111,(z-c)]
将倾斜摄影模型坐标与BIM模型进行原点进行匹配，即同一个(0,0,0)点。
步骤3.3，选择三维空间检测范围并提取该范围中焊接点和螺丝的相关数据计算偏差进行判定；
具体方法为：
步骤3.3.1，将航飞拍摄的倾斜摄影模型与BIM模型以1:1的比例重合放置在一起；
步骤3.3.2：在重合的模型上选取一个坐标点，以该点为中心，设置检测半径，生成三维空间检测范围圆体形区域，监测半径一般设置在0-100cm之间；
步骤3.3.3提取所选检测范围内的焊接点和螺丝数据；
步骤3.3.4，使用x方向的Sobel滤波器对所选检测范围内的焊接点和螺丝数据进行卷积运算；
步骤3.3.5：将步骤3.3.4的卷积结果输入至卷积神经网络以提取模型中焊接点和螺丝边缘线长短、角点位置、纹理、几何形状、表面、模型尺寸以及相对坐标并计算偏差，进行判定；
通过对步骤3.3的应用，可将指定范围内倾斜摄影模型数据精准提取出来，通过步骤3.2对可同步对BIM模型数据相同范围内数据进行筛选，产生既有相同位置的两套模型几何结构数据，将倾斜摄影数据与BIM模型数据进行精准比对，即倾斜摄影划定范围内每一个点与三维模型对应坐标点进行比对分析，判断两者之间的差异(有无对应点、颜色等)，通过几何数据之间的数据偏差来检验倾斜摄影数据合格性。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，所述变电站工程钢结构安装智能验收方法包括以下步骤：
步骤1，使用无人机航飞对目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位拍摄倾斜摄影的图像，并根据图像建模得到航飞倾斜摄影模型；
步骤2，构建与步骤1得到的航飞倾斜摄影模型对应的BIM模型，拆分BIM模型中的三维几何数据并进行压缩，之后将压缩后的三维几何数据通过WEB浏览器实时渲染，重建还原为BIM模型；
步骤3，将步骤2中BIM模型与行业标准工艺模型进行比对，判定BIM模型中的焊接点和螺丝是否符合工艺标准；具体包括，提取所选检测范围内的焊接点和螺丝数据；使用x方向的Sobel滤波器对所选检测范围内的焊接点和螺丝数据进行卷积运算；并将得到的卷积结果输入至卷积神经网络以提取模型中焊接点和螺丝边缘线长短、角点位置、纹理、几何形状、表面、模型尺寸以及相对坐标并计算偏差，进行判定。
2.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤1包括以下内容：
步骤1.1：建立目标区域与无人机之间的通讯连接，使用无人机对目标区域输变电工程中所有钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点进行精细补拍；
步骤1.2：利用相机姿态恢复方法构建出多视角相机姿态并产生目标区域输变电工程中钢结构衔接部位螺栓位置和接口焊点的稀疏三维点云，使用RANSAC算法对稀疏三维点云进行粗差剔除，并将产生的稀疏三维点云与步骤1.1采集的补拍图片进行匹配；
步骤1.3：对步骤1.2生成的稀疏三维点云引用三维密集点云匹配方法(ICP)得到精确的三维密集点云，并通过任意两个相机的视角与目标点之间形成三角定位，对产生的三位密集点云数据进行取中，剔除±3个标准差的数据，并产生单个像素点不大于原有像素的三分之一的密集点云；
步骤1.4：将步骤1.3的匹配结果输入至TIN模型得到TIN三角网；
步骤1.5：对步骤1.4的TIN三角网进行纹理映射得到航飞倾斜摄影模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
在所述步骤1.1中，所述精细补拍是指对螺栓安装位置进行6角度环绕拍摄，单张照片像素至少为200万。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤1包括对TIN三角网进行纹理映射得到航飞倾斜摄影模型，所述纹理映射满足以下映射关系：
设物体坐标为AA＝[X,Y,Z,1]T,所对应的映射体点坐标为aa＝[x,y,1]T；设投影矩阵为P，则：
P＝M×V
其中，M为无人机相机的校验矩阵，V为外参矩阵，X为物体的x轴坐标值，Y为物体的y轴坐标值，Z为物体的z轴坐标值；x为映射体点x轴坐标值，y为映射体点y轴坐标值。
5.根据权利要求4所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述无人机相机的校验矩阵M满足以下关系式：
其中，fx与fy分别表示水平与垂直方向无人机相机的焦距，以像素为单位；gx与gy分别为水平与垂直方向无人机相机像主点位移距离；
所述外参矩阵V满足以下关系式：
其中，为轨迹因子矩阵，/>为角度因子矩阵，/>为第一角度矩阵，/>为第二角度矩阵，B0与L0分别为无人机机身中心点相对于飞行轨迹中心轴的x轴夹角与y轴夹角；
φ表示无人机的翻滚角；
θ表示无人机的俯仰角；
ψ表示无人机的偏航角。
6.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤2包括以下内容：
步骤2.1，构建目标区域输变电工程中的钢结构衔接部位的BIM模型并对BIM模型中的三维几何数据进行压缩；
步骤2.2，将压缩后的数据进行重建还原为BIM模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤2.1包括以下内容：
步骤2.1.1，将BIM模型的三维几何数据与非三维几何数据进行拆分，并赋予非三维几何数据不重复的数字ID；
步骤2.1.2，对分离的三维几何数据进行压缩。
8.根据权利要求6所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤2.2还原BIM模型的方法为：
首先将压缩后的三维几何数据从服务器端下载到客户端电脑设备内存，然后调用客户端电脑设备内存和显卡实时渲染三维几何数据，将三维几何数据与原BIM模型框架数据进行匹配，还原三维BIM模型。
9.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
在所述步骤3中计算BIM模型与行业标准工艺模型中焊接点和螺丝的属性偏差，属性包括：边缘线长短、角点位置、纹理、几何形状、表面、模型尺寸、模型中焊接点和螺丝相对坐标，当超过一半的属性偏差大于所设定阈值时，则认为不符合工艺标准。
10.根据权利要求1或9所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述步骤3包括以下内容：
步骤3.1，预制标准工艺模型库，标准模型库主要包含设计阶段产出的标准的施工图三维模型和历史工程数据模型，为模型标准工艺对比提供数据支撑；
步骤3.2，模型坐标匹配：通过检测平台对倾斜摄影原始点云经纬度坐标进行转换，生成XYZ相对空间坐标；
步骤3.3，选择三维空间检测范围并提取该范围中焊接点和螺丝的相关数据。
11.根据权利要求10所述的一种基于倾斜摄影的变电站工程钢结构安装智能验收方法，其特征在于，
所述生成XYZ相对空间坐标的转换方法为：
设置倾斜摄影上某一点为原点A(a,b,c),即(0,0,0)点；取任意一点B(x,y,z)为测量点，则B点的相对坐标即[(x-a)*0.0111,(y-b)*0.0111,(z-c)]。
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|---|---|---|---|---|
| CN116258809B (zh) * | 2022-12-13 | 2024-04-12 | 江苏重华数字科技有限公司 | 一种轻量化3d模型存储结构工作方法 |
| CN118537929A (zh) * | 2024-07-25 | 2024-08-23 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种对象行为分析方法、设备和存储介质 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104599045A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-06 | 东莞市亚欧装饰设计工程有限公司 | 工程实景验收方法 |
| KR101897434B1 (ko) * | 2018-03-05 | 2018-09-10 | 조현태 | 시공 검수 장치 및 방법 |
| CN109492852A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-03-19 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种基于bim的水工构筑物的质量检查方法 |
| CN110136259A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-16 | 唐山工业职业技术学院 | 一种基于倾斜摄影辅助bim和gis的三维建模技术 |
| CN110245368A (zh) * | 2018-03-09 | 2019-09-17 | 北京东晨工元科技发展有限公司 | 一种bim数据的结构化处理与存储方法 |
| CN111460138A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-28 | 广州高新工程顾问有限公司 | 一种基于bim的数字化工程监理方法与系统 |
| CN111524172A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-08-11 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 建筑施工进度的评估方法、装置及存储介质 |
| CN111597666A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-28 | 佛山电力设计院有限公司 | 一种将bim应用到变电站建设过程的方法 |
| CN113094782A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-07-09 | 上海市水利工程设计研究院有限公司 | 一种深基坑质量监督方法 |
| CN113435117A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-09-24 | 兰州华宇航天技术应用有限责任公司 | 监视物理实体性能的方法、设备和系统 |
| CN113538660A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-22 | 国网江苏省电力有限公司建设分公司 | 一种基于bim和点云测量的输变电工程验收方法 |
-
2021
- 2021-12-10 CN CN202111509171.3A patent/CN114357568B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104599045A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-06 | 东莞市亚欧装饰设计工程有限公司 | 工程实景验收方法 |
| KR101897434B1 (ko) * | 2018-03-05 | 2018-09-10 | 조현태 | 시공 검수 장치 및 방법 |
| CN110245368A (zh) * | 2018-03-09 | 2019-09-17 | 北京东晨工元科技发展有限公司 | 一种bim数据的结构化处理与存储方法 |
| CN109492852A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-03-19 | 中铁上海工程局集团有限公司 | 一种基于bim的水工构筑物的质量检查方法 |
| CN110136259A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-16 | 唐山工业职业技术学院 | 一种基于倾斜摄影辅助bim和gis的三维建模技术 |
| CN111460138A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-28 | 广州高新工程顾问有限公司 | 一种基于bim的数字化工程监理方法与系统 |
| CN111524172A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-08-11 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 建筑施工进度的评估方法、装置及存储介质 |
| CN111597666A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-28 | 佛山电力设计院有限公司 | 一种将bim应用到变电站建设过程的方法 |
| CN113094782A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-07-09 | 上海市水利工程设计研究院有限公司 | 一种深基坑质量监督方法 |
| CN113435117A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-09-24 | 兰州华宇航天技术应用有限责任公司 | 监视物理实体性能的方法、设备和系统 |
| CN113538660A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-22 | 国网江苏省电力有限公司建设分公司 | 一种基于bim和点云测量的输变电工程验收方法 |
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