三维路面移动测量关键技术分析

王泽文

摘要：智慧城市是数字城市的升级，在智慧城市构建中，更注重信息和空间的集成与共享，如何利用二维或三维载体，及时、全面得体现空间实体信息尤其重要。三维模型是智慧城市建设基础，快速有效构建城市精细化、动态化、一体化三维模型是智慧城市建设关键。目前将三维建模技术进行集成应用的相关研究中，大多通过三维建模技术实现室外模型的构建，并在可视化平台中进行浏览查询功能，但将倾斜摄影测量与BIM技术结合使用，实现室外大规模实景模型与建筑内部构造的一体化建模，并在B/S架构的Web浏览器端实现可视化与空间分析的集成研究较少。

关键词：无人机倾斜摄影测量；BIM；智慧城市；

1.引言

近年来，随着倾斜摄影测量系统与航测仪的快速发展，三维建模效率大大提高，基于无人机搭载多视镜头进行倾斜摄影测量已成为获取地面三维信息的重要手段。其克服了传统摄影测量技术无法得到城市实景立面纹理信息的问题，具有传统航摄影像与城市侧面影像优势，极大地减少了城市三维重建成本，同时大大提高了城市三维重建的能力及效果，但因技术特点，倾斜摄影生成的DSM数字表面模型止步于建筑物室外场景。以三维数字技术为基础的建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）加入了建筑物设计、施工、外部建造与运营管理全生命周期各类信息，能详细有效表达建筑内部所有对象丰富信息，解决了建筑模型、构件信息及管理信息相分离问题，但还属于应用推广阶段，较难实现大范围与外部环境一体的构建。因此将室外实景模型与建筑物室内信息一体化表达的研究成为可能。与此同时，在多源三维模型数据可视化表达方面，传统的地理信息平台大多仅支持二维地理信息可视化表达，对多源三维数据产品信息表达的需求尚无法满足。由于HTML5规范及WebGL等互联网技术的出现，地理信息技术与其逐渐融合，以WebGL为基础进行三维地理信息的可视化成为一种新方法。基于WebGL的三维可视化管理系统不需用户下载客户端与插件，在浏览器端即时完成三维模型数据可视化及应用，具有广泛的应用前景。

2.倾斜摄影测量技术

摄影测量是构建城市三维模型较为常用的方式。20世纪后期，由于计算机视觉、数字图像处理、人工智能、神经网络等学科的进一步发展，摄影测量逐渐由计算机视觉代替人工立体量测与判别，从而实现了影像过程中对几何信息和物理信息的自动(半自动化)获取和数字化表达，由此进入了数字摄影测量阶段。

倾斜摄影测量是在传统数字摄影测量基础上发展出的新型技术手段，起源于国外20世纪90年代。作为一项新兴的对地观测技术，与传统摄影测量只能获取垂直影像数据相比，倾斜摄影测量航测过程搭载多个摄影相机及传感器，同时获得所摄对象垂直和倾斜等多个角度影像数据，经过三维重建后生成与真实场景高度还原的实景三维模型。

3.BIM技术

同国外相比，我国BIM在理论研究和应用方面进程仍具有相当的差距。2006年，BIM应用最广泛的软件Revit引入中国；2010年，清华大学发布了中国首个BIM标准框架CBIMS，同年，奥运会馆、上海世博会场馆等部分示范工程中使用了BIM技术；2011年起，随着BIM技术在我国步入高速发展期，国家在政策层面上强调BIM统一规范及应用，BIM技术被列为“十二五”重点推广技术。华中科技大学成立了中国首个BIM研究中心，大量的新建工程开始使用BIM，与此同时，国内BIM应用软件也相继出现，发展较为成熟的有广联达、鲁班、PKPM等；2016年，住建部颁发了《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》，要求建筑行业向“互联网+”转型与升级探索，深入研究BIM、互联网等信息技术的创新应用，至此，我国BIM上升至建筑行业信息化探索新阶段；2019至今，阿里巴巴、百度、京东等相继投入智慧城市项目，阿里提出阿里云“城市大脑”理念并联合国家规划设计研究院建设雄安BIM管理平台。

BIM以建筑生命周期中设计的建筑、结构、管线、机电等专业为基础建立的综合三维数字模型，具有三维可视化、协同管理、发案模拟、可持续设计优化及可出图等特点。

BIM在建筑全生命周期中，能够对建筑设计、施工和运营等过程输出适应不同阶段模型。建筑处于设计阶段，BIM根据设计方建筑设计理念，预先呈现出建筑物建成效果；在施工阶段，通过BIM技术及时更新信息，可进行施工进度实时更新，便于调空施工进度和及时调控项目施工进程中出现的问题，指导施工各方调配资源，减低工程建设风险；在运营阶段，BIM集成的多种数据信息，为智慧城市建设提供全面的基础数据，广泛应用于城市规划、大型工程建设、立体安防、应急管理等领域。 

4.关键技术分析

4.1数据处理软件平台

数据处理软件平台是基于Autodesk CAD 2013/2014自主研发的一款插件，主要解决道路路面养护设计工作，软件的数据源为高清三维路面移动测量车采集的三维激光点云数据。该软件既可以使用CAD软件与BIM软件便捷的绘图以及输出图形等功能，同时集成了三维激光点云数据显示、管理、处理等相关方案与算法，可以高效处理三维激光点云数据，输出道路路面养护设计相关成果。

4.2基于灰度和深度图像识别路面病害

高精度高密度的三维激光点云可以真实还原三维路面，其中包含每个点的坐标位置数据、激光反射的强度数据以及激光器发射出激光的角度等信息，但是从海量激光点云数据中提取出道路病害对于数据处理是一个很大的挑战。因此后期的数据处理主要采用基于高密度三维激光点云生成灰度图像和深度图像，再结合深度学习的方法，实现对路面病害的自动定位和分割。

灰度图能直观反映路面表层纹理，通常采用阈值分割的方法对目标对象进行识别，但其容易受到光照强度、油渍等外界环境的影响。路面深度图像的像素值包含采集器到路面各个点的距离信息，该图像可以针对明显高程变化的路面病害检测，如坑槽、拥包等变形类病害。通过三维点云生成对应的深度图和灰度图后，将深度图进行了渲染，可以更加清晰地看到路面病害的纹理和结构，便于观察和对路面进行评价，以及有利于后期路面的养护和管理。

4.3基于图像融合的路面病害检测方法

为了更好地对路面病害进行定位和分析。针对变形类病害，主要采用深度图和灰度图融合的方式，利用灰度图的直观性和深度图包含高程信息的特点，并对原始的U-Net网络模型进行改进，实现对路面裂缝类病害和变形类病害的定位和分割。为了证明采用方法的高效性，将改进的模型算法和现阶段其它模型进行了指标对比。在裂缝类病害实验结果指标中，采用的改进的U-Net模型在召回率R、综合评价指标F1以及全局识别准确率（Accuracy ）都位居首位。在变形类病害实验结果指标中，本实验采用的改进的U-Net模型在所有的指标中都位居首位。实验结果证明了模型的网络性能得到了明显的提升，克服了传统神经网络在识别坑槽和拥包等病害时容易出现漏检和误检的不足。

5.结束语

本文分析了一套可以实现基础设施数字化、综合决策科学化、信息服务便捷化的高清三维路面移动测量系统。集成的高清三维路面移动测量车采用模块化设计，每个模块都具备定位、采集、计算、存储功能，可完成对路面病害和隐患点的位置信息快速采集，以及数据处理软件可生成数据报表，并实现了对路面病害的属性信息分析，研究了路面病害识别方法，可实现对路面多种病害的自动化识别，为后期公路的养护和管理提供了科学的依据。

参考文献

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[3]吴熠文. 基于无人机倾斜摄影测量的建（构）筑物三维形貌测量技术[D]. 湖南大学, 2019.

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作者：王泽文，身份证号：51090219850803231X。