基于TLS的建筑物室内建模研究

发布时间：2020-05-10 16:04

【摘要】：随着城镇化进程的加快,大型公共建筑物的增多,室内空间结构也变得日益复杂,环境监测、应急救助、室内装修与设计以及智能建筑等都对室内空间表现出了浓厚的兴趣,如何准确、快速的获取建筑物室内三维空间数据并应用所采集的数据进行三维建模与室内平面图的绘制是室内空间发展的关键。地面固定式LiDAR技术可以在空间环境相对狭小、结构复杂、没有GPS信号的室内空间获得高精度的点云,它已成为建筑物室内三维空间信息获取与三维建模的有效途径,为室内三维几何模型的重建提供了新的方法。目前点云数据室内建模面临的主要问题是:数据量大、建筑物室内面片结构复杂、拓扑性差以及室内墙面间距小,不同目标的识别与分类智能化程度低。针对上面的问题,本文以建筑物室内场景为例,围绕室内场景中室内模型的重建与室内平面图的绘制展开了相关的研究。具体研究内容如下:(1)分析了国内外点云数据室内外建筑物建模的研究现状,指出了点云数据室内建模与室内平面图绘制研究的难点和不足,规划了本文的研究思路与研究路线。(2)总结了三维激光扫描技术的发展与分类,针对室内结构和室内点云数据的特点,剖析了点云数据的采集与预处理过程,根据点云噪点产生的原因,总结了点云去噪的方法。(3)根据建筑物室内结构的特点,对室内房间天花板进行探测,以此作为种子点,获取各个房间点云数据,进而获得门口和窗户的点云数据。将门口和窗户点云投影到二维平面内,根据八邻域算法聚类,利用各类点云最小包围盒的长、宽和高提取各个门口点云,进而得到各个窗户点云。(4)根据室内点云建立三维空间格网,利用最小二乘平面拟合算法求取每个格网内点云的法向量。根据格网内点云的法向量进行聚类,实现了建筑物室内点云立面的粗分割。对粗分割的立面点云运用改进的K-means算法再次聚类,去除粗分割点云中的噪点,以此作为种子点获取完整的立面点云,实现立面的精分割。通过空间平面求交点和交线,运用精细分割的立面点云数据,求取各个房间、门口和窗户的特征点,根据特征点连接原理,实现建筑物室内模型的重建与室内平面图的绘制。(5)运用实验区数据验证了本文提出的方法,对文中提出的室内顶部点云探测,房间、门口和窗户点云提取,房间、门口和窗户立面分割,室内模型重建以及室内平面图的绘制进行了实验。结果表明本文提出的方法能够建立室内三维几何模型和绘制室内二维平面图。
【图文】：

技术路线图

车载激光雷达技术Fig.2-1MobileLiDARtechnology
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU238

【参考文献】

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本文编号：2657549