羅德安，邱冬煒，廖麗瓊

北京建筑大學 測繪與城市空間信息學院，北京 100044

1 概述

既有建筑的修繕與結構健康評估往往涉及到關鍵部位特征數(shù)據(jù)信息，三維激光掃描技術采用非接觸式的測量方式，具有快速、精確、多方位、“所見即所得”的特點，為既有建筑的精確測繪提供了革命性的新途徑[1-2]。盡管三維激光掃描技術可以在極短時間內(nèi)獲取完整而精確的反映既有建筑全貌的點云數(shù)據(jù)，但要從點云中獲得修繕設計及結構檢測所需要的特征信息（如特征點、線、面、長度、直徑、面積等）、特征圖形（如建筑立面圖、各種剖切投影圖等）[3-7]，仍然是一個極為耗時耗力的工作。

二維數(shù)字線劃圖目前仍然是建筑設計和結構檢測領域所習用的語言，在掃描點云的基礎上，借助于后期繪圖軟件，可以繪制總平面圖、屋頂平面圖、立面圖、大樣圖及不同部位、不同方向的剖面圖等，這些成果可以使既有建筑現(xiàn)狀調(diào)查工作和后續(xù)的保護規(guī)劃制定、修繕工程設計、修繕施工、監(jiān)測等實現(xiàn)無縫對接。目前主要采用的二維線劃圖繪制方法包括：（1）對于局部構件的繪制，通常直接在點云上量取繪圖所需要的長、寬、高數(shù)據(jù)后，借助繪圖軟件繪制二維線劃圖；（2）對于剖面圖等截割投影圖，一般會根據(jù)繪圖部位和繪制精度，從點云模型中截取一定厚度的點云“切片”，之后再將點云切片導入AUTOCAD等圖形繪制軟件作為底圖來繪制二維線劃圖。這種操作方式主要依賴于個人的主觀操作，在數(shù)據(jù)截取上具有一定的隨意性，有時候無法反映既有建筑的真實特征剖面；此外，由于需要人在三維數(shù)據(jù)環(huán)境下反復交互操作，工作量也極大。因此，研制基于點云的自動或半自動輔助線劃圖制作工具很有必要，它一方面可以克服因主觀截取數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，另一方面可以顯著提高線劃圖的制作效率，降低勞動強度，因而對既有建筑現(xiàn)狀的成果制作及三維激光掃描技術的深入應用都將具有重要意義。

為改善目前三維激光掃描技術領域線劃圖成果制作全手工的技術現(xiàn)狀，提出了一種快速獲取建筑特征剖面的算法，并研發(fā)了基于該算法的具有較高自動化水平的剖面圖制作軟件工具，實現(xiàn)了自適應數(shù)據(jù)切片、特征性斷面數(shù)據(jù)自動提取、特征線的擬合及輔助標注等功能，該工具在面對海量點云數(shù)據(jù)處理時，能夠顯著提高作業(yè)效率及提升成果制作質(zhì)量。

2 相關研究

三維激光掃描作為新興的自動化測量技術，能夠從遠距離快速、精確地采集目標表面的完整幾何形態(tài)，為既有建筑及構筑物的幾何參數(shù)測量提供了全新的手段，然而如何從采集到的海量點云中高效率、高精度地提取包括斷面輪廓在內(nèi)的幾何形態(tài)信息，是目前亟待解決的技術問題[8]。

就已有文獻來看，針對隧道、公路等線性構筑物的自動化數(shù)據(jù)處理（斷面自動獲?。┭芯枯^多，而針對房屋類建筑的研究相對較少。肖清華等利用擬合中軸線截取斷面，但該方法只限于圓形隧道，具有很大局限性[9]；托雷等提出了一種基于鄰域局部曲面擬合的隧道斷面截取方法[10]，該方法雖然以原始掃描點為輸入源，但仍然需要加載設定的中軸線，并且對于距離較長的隧道，無法保證其斷面輪廓的精度；胡琦佳設計了一種根據(jù)隧道特征參數(shù)自動繪制輪廓線的方法，但該方法必須以斷面參數(shù)為輸入源，不能獨立應用于隧道工程[11]。概括來說，所有這些對隧道的斷面獲取，都需要準確知道截取斷面的軸線，這些軸線可以是交互設置、自動擬合或是其他方式予以給定，只要已知斷面截取的軸線，斷面獲取是極為容易的[12-13]。和隧道相比，房屋建筑的斷面獲取具有更高的復雜度和難度。首先，既有房屋建筑的修繕與健康評估需要各種不同形式投影的平面圖（如平面圖、立面圖、關鍵位置的剖面圖等等），這和隧道的單一剖切斷面圖樣式存在較大差異；其次，對建筑設計和結構體的健康評估，關鍵結構（如承重結構）所在的剖面圖更為重要，一般的剖切位置獲得的斷面圖幾乎沒有意義，所以即使是基于同一剖切軸線獲得的斷面，也只有那些能反映關鍵結構分布及變化的斷面才需要保留下來。

盡管三維激光掃描技術已經(jīng)廣泛應用于很多領域，具有極高的數(shù)據(jù)獲取效率，但在數(shù)據(jù)的后期處理上，特別是自動化數(shù)據(jù)處理上，還幾乎沒有太多進步。目前主要 的 處 理 軟 件 如 Cyclone、Polyworks、FARO Sense、Trimble RealWorks Survey及Geomatic等軟件都提供從點云掃描、數(shù)據(jù)配準、噪聲剔出、數(shù)據(jù)平滑、網(wǎng)格化、紋理映射及模型合成等一體化功能，個別軟件還提供一些特殊的測量功能集，但這些功能更多的是面向數(shù)據(jù)采集、結構檢測及模型重建。對基于點云的線劃圖自動提取類功能，現(xiàn)有的軟件都未提供，但大部分軟件都提供交互數(shù)據(jù)切片功能，所以目前線劃圖通行的制作方法是將線劃圖制作涉及的點云數(shù)據(jù)通過點云數(shù)據(jù)處理軟件導出，轉(zhuǎn)換為CAD所支持的格式，而后導入到CAD軟件作為制作線劃圖的底圖，再由繪圖人員借助該底圖交互完成線劃圖的繪制。這種制作方式過程復雜，人為干預因素較多，所以制作出的線劃圖質(zhì)量不高，其生產(chǎn)效率也較為低下，因此，研發(fā)具有一定自動化數(shù)據(jù)處理能力的線劃圖制作工具軟件是十分必要的。

3 算法框架

3.1 基本思想

數(shù)據(jù)切片是基于三維點云制作建筑剖面圖的基礎[14]，通過設定切片厚度、剖切位置及剖切方向可以實現(xiàn)的數(shù)據(jù)切片。通過建立相鄰切片的比較分析模型及根據(jù)比對結果實現(xiàn)相關參數(shù)調(diào)整的自反饋機制，來實現(xiàn)對特征性斷面數(shù)據(jù)的自動化截取，技術路線如圖1所示。獲得特征斷面的切片數(shù)據(jù)后，即可在相關軟件中實現(xiàn)線劃圖快速制作及其他相關應用。

圖1 算法的技術流程

3.2 算法流程

（1）無關數(shù)據(jù)及粗差的剔除。掃描原始點云包含大量和關注主題（如建筑物）無關的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)后續(xù)處理前需要予以剔除；由于各種因素（如遮擋、反射特性差異）的影響，粗差在掃描點云中廣泛存在，這些粗差也將對后續(xù)的數(shù)據(jù)處理造成顯著影響，所以也需要事先將其剔除，這里將用到一些手工及半自動的數(shù)據(jù)處理方法。

（2）截取軸線設置。由于建筑物形態(tài)的多樣性，所以其基本軸線也各不相同，這與隧道斷面提取中軸線單一的特點有較大差異，建筑物斷面截取軸線要實現(xiàn)自動提取與設置存在較大難度，所以本文算法斷面截取軸線仍然需要交互設置。由于既有建筑在設計與建造時本身就擁有很多具有重要參考意義的軸線，所以既有建筑的斷面截取軸線不難找到。

（3）截取厚度設置。軸線確定后，還需設置斷面厚度，其初始值可以根據(jù)關鍵截面的大致厚度設置，也可以任意設置，后續(xù)算法可以實現(xiàn)自動調(diào)整。斷面截取厚度同時也是斷面截取移動的步長。

（4）相鄰切片的相似度比較。比較的目的在發(fā)現(xiàn)關鍵特征截面，這里采用基于投影影像的比較方法來實現(xiàn)差異發(fā)現(xiàn)。首先將切片點云數(shù)據(jù)沿剖切軸線投影到某平面上，得到一張二維二值化圖像；接下來將相鄰的兩張二值圖像進行簡單的疊加，像素相同的位置置1（白色），不同的地方置0（黑色）；接下來計算變化量（黑色像素）占總像素的百分比，它將是下一步關鍵切面選取的重要依據(jù)。

（5）關鍵特征截面篩選。根據(jù)相鄰截面比較獲取的差異率可以繪制出基于某斷面截取軸線的整個斷面變化圖，通過數(shù)字比較或圖形可以很容易地發(fā)現(xiàn)關鍵特征截面，也即是差異率突變位置所在的截面。

（6）參數(shù)調(diào)整與斷面提煉。由于切片厚度不可能剛好是關鍵結構截面的厚度，截取位置不可能剛好涵蓋關鍵截面，所以關鍵截面可能包含在一個點云切片中，也可能是2個或多個切片中，即便是一個也還可能存在由于厚度過大導致無關點云數(shù)據(jù)存在。所以，在篩選出關鍵結構涉及的切片數(shù)據(jù)（1個或多個相鄰切片）后，合并成一個新的點云數(shù)據(jù)集，調(diào)整切片截取步長繼續(xù)按照上述方法進一步提煉，直到截取精度滿足要求為止，最后即可得到所需的關鍵結構斷面的切片數(shù)據(jù)。這里的截取精度是指相鄰2次截取步長獲得的同一關鍵結構切片數(shù)據(jù)的相似度，當相似度大于給定值（后續(xù)實例中取值為95%）就終止斷面提煉，以最后一個步長設置（也是最小的步長）獲取的關鍵結構切片數(shù)據(jù)作為最終的剖切數(shù)據(jù)。

可以發(fā)現(xiàn)，本算法在給定截取軸線后，幾乎可以全自動地獲取關鍵結構斷面的切片數(shù)據(jù)，為后續(xù)的特征斷面制作和結構參數(shù)的獲取創(chuàng)造了條件。

4 算法實現(xiàn)及實驗

天津港“8.12”特別重大火災爆炸事故，發(fā)生在位于天津濱海新區(qū)塘沽開發(fā)區(qū)的天津東疆保稅港區(qū)瑞海國際物流有限公司所屬危險品倉庫。據(jù)中國地震臺網(wǎng)發(fā)布儀器記錄到的數(shù)據(jù)顯示，爆炸近震震級ML約2.9級，相當于21 t TNT爆炸威力[15]。爆炸對周圍建筑物的安全使用造成了嚴重影響，根據(jù)國家相關安排，需對周圍一定范圍內(nèi)的建構筑物進行全面健康評估及安全排查。由于涉及面廣，工期較短，外業(yè)數(shù)據(jù)獲取主要采用了三維激光掃描技術。按照合作單位建筑結構檢測中心的要求，需要在極短的時間內(nèi)為其提供所有建構筑物的關鍵結構參數(shù)、關鍵結構特征斷面等信息，供其進行進一步的結構安全評估。鑒于上述原因，基于上述算法，研發(fā)了相關軟件工具，在工期內(nèi)很好地完成了相應工作。

下面以天津泰達時尚健身休閑廣場5號館的掃描數(shù)據(jù)為例，詳細說明上述算法的實現(xiàn)過程：

（1）數(shù)據(jù)準備與預處理。5號館為鋼構建筑，承重結構為鋼構梁，掃描點云整體頂視圖如圖2所示，圖中紅線為設計基線，可以看到所有鋼架梁都位于設計基線的法線上。

圖2 掃描點云頂視圖

如前所述，關注的重點是鋼構的形變情況，所以其他結構屬于無關信息，為了減小數(shù)據(jù)冗余及干擾，可以在相關的點云數(shù)據(jù)處理軟件（如Geomagic、Cyclone）中先行將無關數(shù)據(jù)剔除，如圖3紅線以下部分，該操作極易實現(xiàn)。

圖3 冗余與無關數(shù)據(jù)的剔除

（2）軸線設置及相關參數(shù)據(jù)設置。既有建筑的設計一般都會有自己的一些基準線或面，而這些基準線往往可以作為修繕設計及特征數(shù)據(jù)采集的參考線。這里選擇的是如圖2紅線所示的參考線作為剖切軸線，重點關注的鋼架梁剖面正好位于其法線上。其他2個參數(shù)（切片厚度及步長）實際上是1個，其初始值可以是任意大于0的數(shù)值，它只會影響迭代的次數(shù)，并不影響特征斷面獲取的質(zhì)量與精度。理論上看，當初始值與鋼架梁的軸向?qū)挾认嘟鼤r，迭代次數(shù)應該越少。

（3）相鄰切片的相似度比較。點云切片數(shù)據(jù)很容易獲取，獲得切片數(shù)據(jù)后將其投影成二值化圖像，如圖4、圖5分別是2個相鄰點云切片的投影圖像。獲得切片的二值化圖像后，再進行求差獲取差值圖像（如圖6），同時計算其差異比率。對于剖切軸線上房屋存在高差變化的情形，一般是不同設計結構體對接位置，顯然其差異率存在突變，其值會遠大于無高差變化情形，可以從差異率變化圖輕易檢測出來，然后予以剔除。

圖4 切片投影二值化圖像1

圖5 切片投影二值化圖像2

圖6 相鄰點云切片的投影差值圖像

給定一個截取厚度（或步長）即可將整個樓的點云數(shù)據(jù)剖分成若干點云切片，也可以連續(xù)計算出相鄰切片的差異率，并繪制出如圖7所示的變化圖。

圖7 相鄰切片投影差異率變化圖（部分）

（4）特征斷面數(shù)據(jù)獲取。通過差異率變化數(shù)值或是圖都可以輕易找到特征斷面關聯(lián)的點云切片，對其進行遞歸求精即可獲得所需的特征斷面數(shù)據(jù)，見圖8。

圖8 提取特征斷面數(shù)據(jù)（部分）

本文提出的算法和研發(fā)的軟件，在給定斷面截取軸線后，可以無干擾全自動提取出精確的特征斷面。為了評估算法及軟件效率，用軟件和人工分別對5號館、6號館及會展中心進行了特征斷面獲取對比實驗，結果如表1所示。

對比分析發(fā)現(xiàn)，基于本文算法的軟件斷面獲取效率遠超手工獲取方式，在獲取斷面的質(zhì)量上也明顯優(yōu)于手工作業(yè)方式。

表1 耗時對比分析

5 結語

針對從點云中獲取建筑物特征剖面數(shù)據(jù)存在的全手工、效率低及質(zhì)量不可控等技術問題，本文提出一套完整的解決方案（相關算法及軟件），較好地解決了相關的技術難題。實際應用證明，在面對海量點云數(shù)據(jù)處理時，能夠顯著提高作業(yè)效率及提升成果制作質(zhì)量。

需要指出的是，由于房屋建筑結構的高復雜度，算法及相關軟件工具仍需要適度人工干預，需要給定斷面截取軸線，而無法做到像文獻[2-3]對隧道的處理一樣自動獲取截取軸線。

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[1]王晏民，王國利.地面激光雷達用于大型鋼結構建筑施工監(jiān)測與質(zhì)量檢測[J].測繪通報，2013（7）：39-42.

[2]李珵，盧小平，朱寧寧，等.基于激光點云的隧道斷面連續(xù)提取與形變分析方法[J].測繪學報，2015，44（9）：1056-1062.

[3]劉增藝，江開勇，林俊義.散亂點云特征邊緣交互提取[J].計算機工程與應用，2016，52（6）：186-190.

[4]王小超，劉秀平，李寶軍，等.基于局部重建的點云特征點提取[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2013，25（5）：659-665.

[5]程效軍，方芳.基于形態(tài)學的散亂點云輪廓特征線提取[J].同濟大學學報：自然科學版，2014，42（11）：1738-1744.

[6]江靜，蔡國榕，陳水利，等.基于多結構估計的建筑物激光雷達點云特征線提取算法[J].廈門大學學報：自然科學版，2015，54（3）：390-396.

[7]陳朋，譚曄汶，李亮.地面三維激光掃描建筑物點云特征線提取[J].激光雜志，2016，37（3）：9-11.

[8]汪子豪.從隧道三維點云中自動截取斷面輪廓的方法[J].水利與建筑工程學報，2015，13（2）：47-52.

[9]肖清華，張繼春.隧道斷面自動成圖的數(shù)學模型研究[J].鐵道建筑，2006（9）：29-31.

[10]托雷，康志忠，謝遠成，等.利用三維點云數(shù)據(jù)的地鐵隧道斷面連續(xù)截取方法研究[J].武漢大學學報：信息科學版，2013，38（2）：171-175.

[11]胡琦佳.三維激光掃描技術在隧道工程監(jiān)測中的應用研究[D].成都：西南交通大學研究生院，2013.

[12]周奇才，金奇，高嵩，等.基于激光測距技術的隧道斷面形變檢測系統(tǒng)[J].測控技術，2010，29（5）：44-46.

[13]黃祖登，唐琨，戴鑫.基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的隧道中軸線提取[J].地理空間信息，2014，12（4）：122-126.

[14]羅德安，宋曉華，廖麗瓊，等.基于切片技術的激光點云粗差探測[J].測繪通報，2011（5）：1-4.

[15]王微.天津港爆炸污染物處理引關注[J].科技導報，2015，33（16）.