CN114494385A - 一种输水隧洞病害可视化预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输水隧洞病害可视化预警方法，包括步骤：S1，提取输水隧洞激光三维点云数据、现场图像及结构设计参数逆向构建BIM模型，将BIM模型与GIS融合得到BIM基准模型；S2，提取输水隧洞检测的点云数据经点云预处理为实测点云数据；S3，对BIM基准模型和实测点云数据进行几何偏差分析得到三维偏差数据；S4，分析三维偏差数据得到病害信息，将病害信息导入BIM基准模型发布输水隧洞可视化预警云图；还包括步骤：S5，将多次病害信息导入BIM基准模型，发布输水隧洞病害点发展趋势图。通过本发明公开的技术方案，能够在输水隧洞三维模型上直观显示病害位置、范围和强度，实现病害可视化预警，并对多次检测数据对比分析显示病害发展趋势状况。

Description

一种输水隧洞病害可视化预警方法

技术领域

本发明涉及输水隧洞运维可视化技术领域，特别涉及一种输水隧洞病害可视化预警方法。

背景技术

采用机器设备进行输水隧洞巡检后，由人工阅读巡检数据发现病害的方式由于效率低、易出现误检和漏检逐渐被自动检测取代，但当前采用自动检测存在检测结果不直观的问题；另外，由于每次巡检数据都是孤立的，将多次巡检数据进行比对分析输水隧洞的病害发展趋势较为困难，成为输水隧洞病害检测结果分析的一个瓶颈。

BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为基础，建立起三维的建筑模型，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。它具有信息完备性、信息关联性、信息一致性、可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性等优势特点。它不是简单的将数字信息进行集成，而是一种数字信息的应用，并可以用于设计、建造、管理的数字化方法。随着国内建筑设计领域的发展，BIM已经初步应用于建筑工程行业的设计、施工、运维方面并彰显了其巨大的价值，尝试将BIM的信息化和可视化优势有效应用于输水隧洞病害检测项目进入起步阶段。

发明内容

本发明的目的在于提供一种输水隧洞病害可视化预警方法，将BIM模型引进于输水隧洞病害检测分析，结合BIM模型和检测数据进行几何偏差分析和多次检测数据对比分析，以实现输水隧洞病害可视化预警和病害发展趋势状况展示。

本发明解决其技术问题提供的技术方案如下：

本发明提供一种输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，包括步骤：

S1，提取输水隧洞激光三维点云数据、现场图像及结构设计参数逆向构建BIM模型，将 BIM模型与GIS融合得到BIM基准模型；

S2，提取输水隧洞检测的点云数据经点云预处理为实测点云数据；

S3，对BIM基准模型和实测点云数据进行几何偏差分析得到三维偏差数据；

S4，分析三维偏差数据得到病害信息，将病害信息导入BIM基准模型发布输水隧洞可视化预警云图。

进一步地，在步骤S1和S2之间还包括步骤：S130，采用数模分离技术对BIM基准模型进行轻量化处理，以提高模型加载速度并能应用于移动端浏览。

进一步地，在步骤S4之后还包括步骤：S5，按时序提取多次病害信息导入BIM基准模型后，发布输水隧洞病害点发展趋势图。

本发明的有益效果包括：

第一方面，相较于在建筑行业采用设计模型构建BIM模型，本发明采用输水隧洞实测的激光三维点云数据结合隧洞现场图像和结构设计参数构建BIM模型做为基准，模型和实体之间的一致性更好、数据信息准确度更高。

第二方面，本发明将BIM模型与GIS融合，实现对于不同时间和设备采集的数据对几何结构进行相对坐标和绝对坐标的配准，使BIM基准模型和实测点云数据的位置比对更精准，以及发现病害后的维护定位更准确。

第三方面，本发明通过对BIM基准模型和实测点云数据进行几何偏差分析，得到准确的病害位置点、病害辐射区域范围和病害强度值并可视化展示，能快速知晓并精准定位病害位置和强度，提高输水隧洞运维效率。

第四方面，本发明通过将多次检测的病害信息导入BIM基准模型进行可视化展示，能直观观察病害的发展趋势，为制定维护方案提供数据参考。

第五方面，本发明通过将BIM基准模型进行轻量化处理，实现比对检测的加载速度更快，以及方便在移动端接收、查询和浏览输水隧洞可视化预警结果。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例提供的输水隧洞病害可视化预警方法流程图一。

图2是本发明实施例提供的逆向构建BIM模型方法流程图。

图3是本发明实施例提供的输水隧洞BIM基准模型区段示意图。

图4是本发明实施例提供的BIM模型与GIS融合方法流程图。

图5是本发明实施例提供的点云预处理方法流程图。

图6是本发明实施例提供的几何偏差分析方法流程图。

图7是本发明实施例提供的t得到病害信息方法流程图。

图8本发明实施例提供的分段显示病害信息可视化预警示意图。

图9是本发明实施例提供的输水隧洞病害可视化预警方法流程图二。

图10是本发明实施例提供的输水隧洞病害可视化预警方法流程图三。

图11是本发明实施例提供的输水隧洞YK7区段三次检测病害信息变化趋势图。

附图标记：

1-区段BIM基准模型；

11-1号构件；12-2号构件；13-3号构件；14-4号构件；

110140-1号构件和4号构件原点；

120-2号构件原点；130-3号构件原点；

2-区段与检测时序标注；

3-病害位置点；

4-病害辐射区域范围；

5-病害位置点坐标及病害强度标注。

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明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。

在输水隧洞运维阶段，通过摄像系统采集图像数据或通过激光雷达得到点云数据后，再通过自动检测系统进行病害检测是一种较常规较有效的方式，但检测结果的展示不直观、以及无法通过持续的数据分析变化趋势是较迫切需要解决的问题。本发明通过建筑施工行业采用BIM模型产生了较好效果，将BIM和GIS融合引进入输水隧洞运维阶段，以通过采集的实测数据进行分析能对病害进行可视化预警以及能开展病害发展趋势分析。

请参考图1，本发明实施例提供了一种输水隧洞病害可视化预警方法，包括步骤：S1，提取输水隧洞激光三维点云数据、现场图像及结构设计参数逆向构建BIM模型，将BIM模型与GIS融合得到BIM基准模型；S2，提取输水隧洞检测的点云数据经点云预处理为实测点云数据；S3，对BIM基准模型和实测点云数据进行几何偏差分析得到三维偏差数据；S4，分析三维偏差数据得到病害信息，将病害信息导入BIM基准模型发布输水隧洞可视化预警云图。

在建筑行业建构BIM模型通常采用设计资料做为基础数据，本方案在输水隧洞领域，一方面是一些已服役较长时间的输水隧洞设计资料已较难获取，另一方面是在运维阶段模型数据与实际数据一致性高则运维更精准，基于以上原因，本发明采用提取一次或进行一次实测得到激光三维点云数据做为构建BIM模型的基准，基准模型和隧洞实际几何结构的一致性更好。在进行一次实测采集激光三维点云数据较为困难的情况下，又能方便的获取到设计资料，也可以采用设计资料做为基准建构BIM模型。

建构BIM模型带有相对坐标，提取的输水隧洞检测的点云数据一般也带有相对坐标，一方面两者的相对坐标可能不一致，另一方面在运维实施时，有世界坐标更方便定位精准进行维护，因此将BIM和GIS进行融合，既可以将实现BIM模型数据和实测点云数据的校准匹配到同一坐标体系，同时可以利用GIS的可视化。

输水隧洞常见病害主要有裂缝、渗漏、空蚀和混凝土剥落等，这几种病害的肌理表现包括断裂、位移、变形等几何结构的变化，采用同几何偏差分析方法，不仅对输水隧洞的BIM 基准模型有更充分的利用，同时能更加全面地检测隧道几何结构的变化，且对结构偏差可进行三维分级化显示，对不同里程断面切片进行二维提取显示，指定偏差区域任意位置进行偏差值定量显示，据此可视化展示变形情况，提高输水隧洞病害检测和运维的质量和效率。

进一步地，请参考图2、图3，步骤S1中逆向构建BIM模型的方法包括步骤：S111，使用三维激光扫描仪采集输水隧洞三维点云数据并进行去噪和滤波处理；S112，对去噪和滤波处理后的三维点云数据进行切片处理绘制输水隧洞结构轮廓线；S113，提取输水隧洞结构设计参数结合输水隧洞结构轮廓线进行点云拟合创建BIM初步模型；S114，提取现场图像和结构设计参数信息，完善输水隧洞各墙体结构、尺寸、相对坐标、材质等参数属性完成BIM模型创建。

具体地，逆向建模是基于现实中存在的人物、物品等转化为多边形或者三角面的数字模型，生成的模型可用于数字可视化、影响、游戏及科研等。在逆向工程中通过测量物品得到的物品外观表面的点数据集合称之为点云，通过对点云的疏密度及空间位置的计算从而生成三维模型这个过程为点云转三维，最后将纹理映射到三维模型上，生成一个完整的三维模型。逆向建模采用现实中的物体，作为参考、勘探、测绘方面非常高效，在物体变形方面的检测也很有参考意义。

在采用激光扫描仪器采集隧洞图片时，通常采用分段采集的方式，采集过程中通过有异物、粉尘、明暗度等的污染，因此对采集的数据需要进行预先处理提高数据质量和精度。处理过程包括点云拼接、去噪和滤波处理。点云拼接是不同区段、不同时间或不同仪器采集的多个点云数据通过相邻扫描得公共点行拼接，采用三个以上的同名控制点通过最小二乘计算旋转矩阵R和平移矩阵将将多个互相衔接的点云数据拼接为一个完整的点云文件。点云去噪除去点云数据中由于空气中悬浮颗粒反射信号产生的无效点云数据和因某些环境因素的影响产生的观测对象之外的点云数据。点云滤波是在不影响点云精度和点云特征的前提下对点云数据进行精简。点云数据随着扫描距离的变化造成点云密度不均匀，相邻扫描的点云数据冗余等问题可以通过点云滤波解决。滤波采用的方法包括：直通滤波、体素滤波、统计滤波。

进一步地，请参考图4，将BIM模型与GIS融合的具体步骤为：S121，从BIM模型中提取IFC数据模型；S122，从IFC数据模型中提取编码信息转换为GIS可识别的CityGML文档，具体包括：采用坐标变换矩阵将IFC独立坐标系中的相对坐标转换为世界坐标系中的绝对坐标、将IFC中扫描体和构造实体的几何表达方式转换为边界表达、提取IFC中的属性信息和切片信息、简化IFC几何信息得到关键语义信息；S123，将CityGML导入GIS，加载地理空间场景模型，形成BIM与GIS数据融合模型。

具体地，融合BIM与GIS(Geographic Information System，全称是地理信息系统)，即利用BIM软件建立三维模型，在GIS平台上搭建三维可视化系统。在BIM工作流中，IFC(Industry Foundation Classes)标准是BIM领域中被广泛应用的数据交换格式，是一种拥有良好自描述能力的中性数据文件具备非常棒的平台无关性，广泛应用于不同系统间的交换和共享数据。在BIM模型建立后导出IFC数据转换格式，提取IFC模型数据共享为后期构建GIS 模型的数据源，并转换为GIS软件可读取的形式。CityGML(City Geography MarkupLanguage) 是地理标记语言(GML3)在城市领域的主要应用模式，基于可扩展标记语言(Extensible Markup Language，XML)来实现虚拟三维城市模型的数据存储与交换的格式。IFC和CityGML 是BIM和GIS融合的载体，IFC是BIM领域的标准，CityGML是GIS领域的标准，两种标准的设计是为各自领域而服务的，在模型描述方法和数据格式上都存在很大差异。IFC和 CityGML模型文件数据融合涉及到关于几何信息、属性信息和相关关系的类。GML中存在与 IFC相对应的类型可提取IFC中的建筑信息。CityGML从IFC数据文件中获取编码信息，需要获取的模型几何信息通常包括坐标系的参数、表达模型时扫过的几何形状、距离和方向向量等。完成BIM与GIS的融合必须将空间参考系转换到世界坐标系统下。BIM与GIS数据融合的过程中，一方面在BIM模型内部需要保证众多构件之间正确的空间拓扑关系，另一方面还需要保证BIM实体模型在GIS空间场景中放置到正确的地理空间位置。所以必须从IFC中的独立坐标系转换为世界坐标系。坐标变换矩阵可以将独立坐标系中的相对坐标转换为世界坐标系中的绝对坐标。从BIM模型的局部实体开始，依照相对坐标信息开展坐标变换的过程中，需要生成坐标变换矩阵。由于在CityGML模型中只支持B-Rep，只能用边界面表示建筑实体的几何信息。所以必须将IFC中扫描体和构造实体的几何表达方式转换为边界表达。 CityGML还必段从IFC中提取四类属性信息，分别是：基本属性、数量属性、材质属性、专题属性。从IFC模型中提取了大量数据后，并不需要全盘转换，同时也为提高效率和可行性，将剔除冗余数据信息简化IFC模型数据。

进一步地，请参考图5，步骤S2中点云预处理的方法包括：S21，将分区段扫描的点云数据采用基于重叠扫描区同名点三维信息的ICP配准法实现点云拼接；S22，采用K近邻自适应双边滤波算法对隧洞采集空间内的噪声及冗余数据点去噪处理后得新模型点云数据；S23，选取点云数据中不少于3个基准点，经校验为与BIM模型中的相同点的坐标一致，将BIM基准模型坐标系和点云数据坐标系下各对应点之间的距离、竖直角、方位角作为依据对点云数据进行空间坐标转换。

具体地，进行三维激光扫描时，会采用不同时段或多台设备独立分段进行数据采集，需进行点云拼接，把处于局部坐标系下的点云通过坐标转化连接为一个三维整体。基于扫描区段3个已知点的点云配准法在隧道中应用存在弊端，数据采集过程中经常出现点云缺失的情况，标靶边界的点云缺失会导致拟合中心点存在较大偏差，影响拼接精度。因此，采用基于重叠扫描区同名点三维信息的ICP配准法。ICP配准法通过计算两片点云的偏差，并将该偏差予以消除，从而实现点云拼接。在一个三维扫描点云集内选取一部分点，在另外一个三维扫描点云集内选取对应同名点，基于最小二乘原理通过点云旋转和平移求得两片点云上同名的最小值，从而得到最佳变换矩阵。ICP算法的匹配精度高，但耗时较长，还会陷入局部最优解，即配准不正确时也会存在目标函数最小的情况，可通过人工指定重叠区域3个及以上同名点，由同名点计算曲面法向量并使其方向一致，基于法向量计算各点的曲率，用曲率匹配来识别拼接的点对，找到最多法向量一致点对的变换矩阵。以该变换矩阵作为初值进行迭代，可减少迭代次数，缩短耗时，加快收敛速度。点云数据中包含大量无用噪声点，且点云数据为独立坐标，在进行点云拼接后，还需对点云进行去噪、坐标转换等处理，从而得到可利用的洁净点云。对环境明暗、灰尘、机械振动等会使扫描点云产生噪声，灰尘产生的噪声在镜头前方范围内，可直接删除，机械振动产生的孤点用3DReshaper自带的算法删除。通过三维激光扫描仪进行数据采集时，点云中包含机械噪声，通过保留最低点算法把噪声删除。处于洞壁的噪声点，如电缆等，通过隧道壁轮廓点云建立洞壁三维表面轮廓，设置阈值，对距离三维表面超出该范围的点云予以删除。实现实测点云与BIM基准模型的几何偏差对比，2 个模型在同一基准坐标系下是关键，需对点云模型进行坐标转换。可利用点云中大于3个的靶标点，该靶标点经过全站仪测量后具有相对坐标，将2个坐标系下各对应点之间的距离、竖直角、方位角作为空间坐标转换的依据，通过附有条件的最小二乘平差计算坐标系的转换参数进行转换。

进一步地，请参考图6，步骤S3中几何偏差分析方法包括：S31，对BIM基准模型和实测点云数据进行位置偏差检查，若存在位置偏差，则依据BIM基准模型对实测点云数据进行坐标转换以消除位置偏差；S32，以BIM基准模型为基准，计算实测点云数据中每个点到BIM基准模型中与之对应的点的距离即点偏差值得到三维偏差数据。

具体地，BIM模型是一个整体，而实测点云数据是基于点属性的文件，不能直接与BIM 基准模型进行偏差分析，需将BIM基准模型转换成可以与点云数据一起识别的网格文件后，进行BIM基准模型和实测点云数据联合显示，检查2个模型的位置偏差。如果2个位置存在偏差，则进行实测点云数据和BIM基准模型的坐标检查，消除由于坐标转换误差带来的位置偏差，加载实测点云数据和BIM基准模型进行三维空间几何偏差分析，以BIM基准模型为基准模型、以实测点云数据为被检测面，实测点云数据中每个点都在BIM基准模型上有与之对应的点，计算两点间距离即为该点所在区域的偏差值。逐一计算所有点云数据，得到该扫描区段的三维偏差数据。三维偏差数据将每一个点置于一个三维坐标，根据X、Y、Z轴的偏差计算3D偏差的值，从而记录下每一个的4个偏差值即X偏差值、Y偏差值、Z偏差值及3D偏差值，在此基础上，可以计算区域范围内的平均值差值。

进一步地，请参考图7，步骤S4中分析三维偏差数据得到病害信息的方法为：S41，以 BIM基准模型中的点偏差值大于设定的病害中心点阈值的点为病害中心点，以病害中心点辐射到四周点偏差值在设定的病害范围阈值的点划定病害辐射区域范围，计算病害辐射区域范围中所有点的平均偏差值；S42，选取所有病害中心点中点偏差值及其辐射区域范围与平均偏差值三项中任一项超过预设阈值的病害中心点为病害位置点，记录每一个病害位置点的坐标、点偏差值、对应的辐射区域范围及平均偏差值为病害信息。

进一步地，请参考图8，可视化预警云图的展示方式为：在输水隧洞BIM基准模型图上显示病害位置点、及不同颜色展示病害辐射区域范围，其中病害辐射区域范围按照平均偏差值划分为不同的病害强度展示为不同颜色。

具体地，病害位置点以座标的信置显示，包括：区段号、里程数、构件号及坐标号、病害强度，显示方式样例为：YK7+89+3..37/-0.024，其中，YK7为区段号，89为里程数，3.37中的3为构件号，在一个具体实施例中，按输水隧洞横截面分为4个构件：左侧面为1号构件、顶面为2号构件、右侧面为3号构件、底面为4号构件，3.37中的.37为病害位置点的构件原点位置，构件原点位置定义为区段构件的起点，-0.024为病害强度，+-号中+号表示变形主要方向朝向隧洞内，-号表示变形主要方向朝向隧洞外。病害区段与检测时序的显示方式样例为：YK7+20200819130543，其中，YK7为区段号，20200819 130543为数据保存的时间具体为年月日分秒。关于病害强度划分，可以根据情况划分级别，对于强度较大的，还可以采用闪烁、推送预警信息等形式加强。

进一步地，请参考图9，步骤S1和S2之间还包括步骤：S130，采用数模分离技术对BIM 基准模型进行轻量化处理，以提高模型加载速度并能应用于移动端浏览。

具体地，由于BIM所包括的建筑和构件信息数据全面而详实，在BIM模型的应用阶段如检测分析和数据展示，为降低硬件和人员成本提高应用效率，在不影响BIM模型完整性与可应用性的基础之上最大程度削减模型体量。数模分析技术的本质是改变依赖模型带数据的模式，把编码作为独立存储和处理数据的基础，相较IFC和Revit的联动经量化，具有不容易丢失数据的优势。数模分析的操作过程：解析获取BIM模型的基本几何数据及属性数据；对模型进行数模分离处理，将几何数据与属性数据分开存储，通过ID关联；解析及轻量化过程中自动生成构件运维所需的BIM编码；针对隧洞中的设备等采用实例化技术，相同的几何数据只保存一份，降低几何数的存储空间；针对墙体及管路采用参数化技术，减少存储空间。

进一步地，请参考图10，步骤S4之后还包括步骤：S5，将多次病害信息导入BIM基准模型，发布输水隧洞病害点发展趋势图。

具体地，多次病害分析的逻辑是，将多次数据按照时序导入BIM基准模型，以最近的一次数据的病害位置点为基准，展示多次数据的变化情况。具体的展示方式，可以是导出趋势变化表和图形，在可视化界面，也可以是当光标移动到病害位置点时，展示该病害位置点多次的图形。多次的数据可以系统预设选择数据，如不选择则默认显示3次、5次或7次。

进一步地，请参考图11，输水隧洞病害点发展趋势图为折线图。

具体地，折线图可以清晰直观的展现数据趋势和变化情况。下表“YK7区段三次检测病害信息变化趋势表”为病害信息变化趋势的实例，其中在表格转换为图形时，为使对比情况在同一尺度展示，将负数取绝对值生成图形。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中全部或部分步骤是可以通过程序指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一个或多个计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘、或嵌入式设备等。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，本说明书不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，包括步骤：

S1，提取输水隧洞激光三维点云数据、现场图像及结构设计参数逆向构建BIM模型，将BIM模型与GIS融合得到BIM基准模型；

S2，提取输水隧洞检测的点云数据经点云预处理为实测点云数据；

S3，对BIM基准模型和实测点云数据进行几何偏差分析得到三维偏差数据；

S4，分析三维偏差数据得到病害信息，将病害信息导入BIM基准模型发布输水隧洞可视化预警云图。

2.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S1中逆向构建BIM模型的方法包括步骤：

S111，使用三维激光扫描仪采集输水隧洞三维点云数据并进行去噪和滤波处理；

S112，对去噪和滤波处理后的三维点云数据进行切片处理绘制输水隧洞结构轮廓线；

S113，提取输水隧洞结构设计参数结合输水隧洞结构轮廓线进行点云拟合创建BIM初步模型；

S114，提取现场图像和结构设计参数信息，完善输水隧洞各墙体结构、尺寸、相对坐标、材质等参数属性完成BIM模型创建。

3.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S1中将BIM模型与GIS融合的具体步骤为：

S121，从BIM模型中提取IFC数据模型；

S122，从IFC数据模型中提取编码信息转换为GIS可识别的CityGML文档，具体包括：采用坐标变换矩阵将IFC独立坐标系中的相对坐标转换为世界坐标系中的绝对坐标、将IFC中扫描体和构造实体的几何表达方式转换为边界表达、提取IFC中的属性信息和切片信息、简化IFC几何信息得到关键语义信息；

S123，将CityGML导入GIS，加载地理空间场景模型，形成BIM与GIS数据融合模型。

4.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S2中点云预处理的方法包括：

S21，将分区段扫描的点云数据采用基于重叠扫描区同名点三维信息的ICP配准法实现点云拼接；

S22，采用K近邻自适应双边滤波算法对隧洞采集空间内的噪声及冗余数据点去噪处理后得新模型点云数据；

S23，选取点云数据中不少于3个基准点，经校验为与BIM模型中的相同点的坐标一致，将BIM基准模型坐标系和点云数据坐标系下各对应点之间的距离、竖直角、方位角作为依据对点云数据进行空间坐标转换。

5.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S3中几何偏差分析方法包括：

S31，对BIM基准模型和实测点云数据进行位置偏差检查，若存在位置偏差，则依据BIM基准模型对实测点云数据进行坐标转换以消除位置偏差；

S32，以BIM基准模型为基准，计算实测点云数据中每个点到BIM基准模型中与之对应的点的距离即点偏差值得到三维偏差数据。

6.如权利要求5所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S4中分析三维偏差数据得到病害信息的方法为：

S41，以BIM基准模型中的点偏差值大于设定的病害中心点阈值的点为病害中心点，以病害中心点辐射到四周点偏差值在设定的病害范围阈值的点划定病害辐射区域范围，计算病害辐射区域范围中所有点的平均偏差值；

S42，选取所有病害中心点中点偏差值及其辐射区域范围与平均偏差值三项中任一项超过预设阈值的病害中心点为病害位置点，记录每一个病害位置点的坐标、点偏差值、对应的辐射区域范围及平均偏差值为病害信息。

7.如权利要求6所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述可视化预警云图的展示方式为：在输水隧洞BIM基准模型图上显示病害位置点、及不同颜色展示病害辐射区域范围，其中病害辐射区域范围按照平均偏差值划分为不同的病害强度展示为不同颜色。

8.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述步骤S1和S2之间还包括步骤：

S130，采用数模分离技术对BIM基准模型进行轻量化处理，以提高模型加载速度并能应用于移动端浏览。

9.如权利要求1所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，在所述步骤S4之后还包括步骤：

S5，将多次病害信息导入BIM基准模型，发布输水隧洞病害点发展趋势图。

10.如权利要求9所述输水隧洞病害可视化预警方法，其特征在于，所述输水隧洞病害点发展趋势图为折线图。

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