基于三維激光點云的大型建筑物典型特征自動識別方法.pdf

1、隨著人類社會的不斷進步，各種各樣的大型建筑物如雨后春筍一般拔地而起，成為現(xiàn)代化城市不可或缺的一部分。然而，在建筑物的使用與建設(shè)過程中，由于受到內(nèi)在或者外在因素的影響，建筑物很容易發(fā)生沉降和變形的現(xiàn)象，這將會給社會和人民的生命財產(chǎn)安全帶來巨大的威脅。因此，對大型建筑物進行變形監(jiān)測具有非常重要的現(xiàn)實意義。
　　三維激光掃描技術(shù)作為一種新的測量技術(shù),因其具有快速,高精度,非接觸的特點而得到廣泛的應用。但是，運用該項技術(shù)得到的點云數(shù)據(jù)具有

2、數(shù)據(jù)量大、冗余度高、雜亂無章等特點。因此，如何從龐雜的點云中提取出點云數(shù)據(jù)的典型特征已經(jīng)成為變形監(jiān)測的研究熱點。其中，平面特征和線特征作為建筑物的最主要的幾何信息，可以準確的反映出建筑物的位移變形情況。為了能夠有效的提取出建筑物的平面特征和線特征，本文以武漢理工大學南湖校區(qū)新圖書館的點云數(shù)據(jù)為例，基于張量投票和高斯圖聚類的相關(guān)理論，在Matlab軟件平臺上深入細化地對如何準確的提取建筑物的變形特征(平面特征和線特征)開展了研究，主要研究

3、內(nèi)容包括以下幾點：
　　(1)大型建筑物點云數(shù)據(jù)的面特征提取。面特征作為建筑物最重要的幾何特征之一，可以很好的反映建筑物各部位的位移變化情況。為了能夠準確的從龐雜的點云數(shù)據(jù)中提取出建筑物的面特征，本文首先基于張量投票的相關(guān)理論提出了一種多尺度的張量投票法，并運用該方法進行種子點的選取。然后，再結(jié)合區(qū)域成長的相關(guān)理論進行建筑物點云數(shù)據(jù)的面特征提取。
　　(2)大型建筑物線點云數(shù)據(jù)的線特征提取。線段特征作為建筑物另一個重要的幾何

4、特征，可以很好的反映出建筑物整體的位移變化情況。而建筑物的特征線具有多樣性，單純的利用傳統(tǒng)的拓撲關(guān)系往往會忽略尖銳特征邊界線的提取。針對這一問題，本研究首先根據(jù)點云之間的拓撲關(guān)系對點云數(shù)據(jù)中的線特征進行標記。然后，本文基于高斯圖聚類的相關(guān)理論提出了自適應高斯圖聚類法，將剩余具有尖銳特征的線特征進行標記。
　　將建筑物的面特征和線段特征應用于建筑物的變形監(jiān)測過程中，可以從整體和局部上反映建筑物不同部位的位移變化情況。首先通過提取建筑