基于二維圖紙的傳統(tǒng)手動進度監(jiān)測方法費時費力,已不再適用于如今日益復雜化的建筑工程。近年來傾斜攝影測量和LiDAR等數(shù)據(jù)采集技術的快速發(fā)展以及建筑信息模型（BIM）在建筑工程全生命周期各階段應用的不斷深入,為實現(xiàn)自動化的建筑物施工進度監(jiān)測提供了可能。本文深入分析了建筑物三維數(shù)據(jù)獲取方法,提出一種集成應用傾斜攝影測量密集點云數(shù)據(jù)、激光掃描點云數(shù)據(jù)與BIM模型,通過匹配分析最新獲取的點云數(shù)據(jù)與由設計的BIM模型轉(zhuǎn)換得到mesh模型（三角網(wǎng)模型）,快速得到建筑物實際進度與計劃進度的精確偏差,從而實現(xiàn)建筑物施工進度的自動化監(jiān)測。本論文研究主要內(nèi)容包括:1.針對建筑物施工進度監(jiān)測需求的不同,選擇合適的施工現(xiàn)場點云數(shù)據(jù)采集手段。面向建筑主體結構工程進度監(jiān)測可采用傾斜攝影測量技術快速獲取室外施工現(xiàn)場點云數(shù)據(jù),面向建筑物頂部施工層工程局部進度監(jiān)測可使用機載LiDAR獲取建筑頂部施工現(xiàn)場高精度點云數(shù)據(jù),面向建筑物室內(nèi)施工進度監(jiān)測則采用GeoSLAM系統(tǒng)高效采集室內(nèi)點云數(shù)據(jù)。2.建筑物施工現(xiàn)場點云數(shù)據(jù)與BIM模型配準,將兩種不同表達方式的數(shù)據(jù)精確整合到統(tǒng)一坐標系中�；诮ㄖ稂c云數(shù)據(jù)與BIM模型同名點,采用... 

【文章來源】：西南交通大學四川省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

點云數(shù)據(jù)與BIM集成的建筑物施工進度監(jiān)測方法技術路線

西南交通大學碩士研究生學位論文 2 章 建筑物施工過程中點云數(shù)據(jù)獲取方法筑物規(guī)模的擴大和復雜性的增加，傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)采集方式會使施費更多的時間和人力來記錄和分析建筑工程項目的進展情況，因此數(shù)據(jù)采集技術對提高建筑物施工過程中進度監(jiān)測的效率起到了關鍵物施工過程中，點云數(shù)據(jù)以其非接觸式的數(shù)據(jù)采集方式大大減少了增強了數(shù)據(jù)的準確性，而且不影響施工作業(yè)人員的工作，還避免了另外，點云數(shù)據(jù)可以更詳細完整地描述建筑物的結構特征。工內(nèi)容的不同，可將建筑物施工現(xiàn)場分為室外和室內(nèi)兩部分，分別、機載 LiDAR、三維激光掃描等技術手段來滿足建筑物室外到室內(nèi)求。

圖 2-2 建筑物施工現(xiàn)場傾斜攝影點云生產(chǎn)流程（1）復雜城市區(qū)域無人機并行作業(yè)影像快速采集確定建筑工程施工進度計劃，選取合適的時間節(jié)點進行數(shù)據(jù)采集，在此基礎工現(xiàn)場情況確定飛行設備航測范圍，制定航拍方案，規(guī)劃航線，設定參數(shù)等載多鏡頭的飛行設備如無人機，同時獲取施工現(xiàn)場同一位置多個不同角度且辨率的影像。復雜城市環(huán)境，建筑物密集、多云霧，無人機獲取影像數(shù)據(jù)具強，靈活機動性強，影像分辨率高等特點[29]，在單個無人機在任務完成率和區(qū)域上存在明顯的劣勢的情況下，可以采取多機并行的方式進行任務的規(guī)劃大幅提高任務完成情況[30]，并且影像覆蓋區(qū)域也會隨之擴大。① 航線任務規(guī)劃無人機機群并行作業(yè)時需針對測區(qū)的大小以及自己的任務需要，選擇對應的，并設置對應的航測參數(shù)，航測參數(shù)主要有：相機類型、測區(qū)基準面高程、率、航線重疊率、旁向重疊率等參數(shù)。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]BIM 4D虛擬建造在施工進度管理中的應用[J]. 王勝軍.  人民黃河. 2019(03)
[2]結合區(qū)域生長及主成分分析的機載LiDAR建筑物點云提取[J]. 王競雪,洪紹軒.  信號處理. 2018(09)
[3]SLAM室內(nèi)三維重建技術綜述[J]. 危雙豐,劉振彬,趙江洪,龐帆.  測繪科學. 2018(07)
[4]利用特征面進行LiDAR點云分類的方法[J]. 崔晨彥,俞志強,吳文靜,王良清,黃樺.  地理空間信息. 2018(03)
[5]傾斜攝影三維建模技術在不動產(chǎn)登記中的應用[J]. 陳亞男,范新成.  山東國土資源. 2018(01)
[6]輕小型無人機城市三維建模精度分析與評價[J]. 胡智銀,李英成,王鳳,丁曉波,王恩泉.  遙感信息. 2017(06)
[7]機載LiDAR點云和傾斜攝影影像數(shù)據(jù)融合處理技術流程[J]. 韓文泉.  城市勘測. 2017(05)
[8]基于三維激光掃描技術的建筑施工檢測技術[J]. 鄭金鋒,馮蘭芳,吳陽,惠延波,陳艷雷.  機械研究與應用. 2017(01)
[9]基于傾斜攝影測量技術構建實景三維模型的方法研究[J]. 周杰.  價值工程. 2016(25)
[10]三維激光掃描技術在古建筑模型重建中的應用[J]. 彭文博,楊武年,王鵬.  地理空間信息. 2016(03)

博士論文
[1]多視圖像增強的RGB-D室內(nèi)高精度三維測圖方法[D]. 湯圣君.武漢大學 2017
[2]建設工程施工進度BIM預測方法研究[D]. 李勇.武漢理工大學 2014

碩士論文
[1]基于無人機監(jiān)控狀態(tài)的測控協(xié)議逆向分析[D]. 楊志.西南交通大學 2017
[2]基于多視圖像的室內(nèi)三維場景建模研究[D]. 陶仲望.南京師范大學 2016
[3]基于BIM的施工進度管理研究[D]. 徐夢杰.中國礦業(yè)大學 2016
[4]傾斜攝影測量與BIM技術實現(xiàn)三維模型的研究[D]. 楊田.成都理工大學 2016
[5]不同視角下建筑物LiDAR點云配準技術的研究[D]. 劉偉權.集美大學 2016
[6]無人機群通信技術研究[D]. 歐陽瑞斌.北京理工大學 2016
[7]基于BIM的建設項目施工成本控制研究[D]. 鄭浩凱.中南林業(yè)科技大學 2014
[8]機載LiDAR DSM深度影像與航空影像配準方法研究[D]. 王明山.西南交通大學 2013



本文編號：3615380