基于点云场景特征配准的构筑物形变监测

发布时间：2020-09-29 10:50

　　形变是指物体在外界因素的影响下产生形状、尺寸和位置的变化。对于人工构筑物而言,现实中存在着大量的不确定因素影响着构筑物的结构安全,如潮汐现象、地下水变化、飓风灾害以及地质灾害等,监测此类构筑物的形变对于保障人民生命财产安全尤为重要,三维激光扫描技术对比单点监测手段更能够反映构筑物的整体形变趋势,能够做到全面的灾害预警。利用地面三维激光扫描技术监测形变,主要涉及数据预处理,数据的配准和形变量的表达三方面内容。其中点云配准至关重要,常用方法有利用标靶、利用点云影像特征和直接利用点云配准,而标靶易被破坏,点云影像特征需要额外的影像或反射强度信息,直接配准易受变化区域影响,各自具有一定局限性。另外在形变量求解上,没有统一的表达标准。针对以上问题,本文通过点云场景特征自动辨别稳定区域并配准,在形变量求解上综合基于最近点和网格模型两种方式,利用点与近邻点法向上的距离作为形变量的表达,主要工作如下:(1)进行数据预处理工作,针对数据冗余,利用包围盒法精简点云数据,针对离群噪声点,结合统计分析滤波和半径滤波剔除离群点;(2)辨别稳定区域用于配准,以体素为基元组织数据,利用点的几何特征、旋转图像等特征构建体素的特征向量集合,对单点特征向量利用K-means进行聚类构建单词词典,利用词袋模型归一化体素特征向量集合,通过体素重心利用近似全等四点搜素算法匹配不同期数据对应体素,利用余弦相似度判断共轭体素特征向量相似性,剔除低相似区域,利用高相似区域即稳定区域完成配准;(3)求解形变量,根据点云粗糙度确定合适邻域求解点云局部法向并调整法向方向,利用k-d树求解近邻点欧式距离在法向上的投影,得到形变量的大小。本文实验包含模拟数据和真实数据,每种数据又包含两期分别为基准数据和变化数据。实验结果表明:利用场景特征自动识别稳定区域,模拟数据能够避开人工搬动的砖块,真实数据能够避免大面积的多路径噪声点,模拟数据利用稳定区域和利用所有数据配准中误差分别为0.0075m和0.0093m,真实数据分别为0.0128m和0.0159m,配准精度有所提高。利用近邻点欧式距离在基准数据法向上的投影表达形变能够得到形变的大小和方向信息。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN249;TU196.1
【部分图文】：

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过严密的数学处理来模拟整个过程中的系统误差，该方法优点众多，包括监测范围广，能够反应建筑物整体形变情况，大量减少外业工作，无需接触形变体等，但该方法受环境影响较大。2.2 三维激光扫描技术原理三维激光扫描系统其组成并不复杂，分为软硬件，软件部分为配套软件，方便数据采集、处理、展示等，硬件部分最为重要的为扫描仪，扫描仪内部由激光发射器和激光接收器以及可旋转的滤光镜等构成，其次在采集过程中还得配套计算机、电源和支架等。

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2.3 三维激光扫描系统分类不同的应用有着不同的需求，从而诞生了不同类型的三维激光扫描仪器。根据三维激光扫描机器的测距原理和承载平台的不同，可对三维激光扫描系统做进一步分类。（1）依据测距原理不同可大致划分为：脉冲式、相位式、和激光三角式三种类型。脉冲法测距利用激光发射器和激光接收器之间发射信号和接收信号之间的时间差来计算仪器与被测物之间的距离，该测距方法测距距离往往比较远，能达到上百米至上千米，但测距精度相对其它测距方式而言较低（李滨，2008）。

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图 2-2 脉冲法测距示意图相位式激光扫描仪不同于脉冲式，相位式激光扫描仪通过计算相位差从而求得目标物与仪器之间的距离，且测量距离相当短，一般在 100m 以内，但测量的精度比脉冲式要高。

【参考文献】