[发明专利]一种直接基于TLS高密度点云实测值的变形检测方法

说明书

本发明涉及测绘科学技术领域，公开一种直接基于TLS高密度点云实测值的变形检测方法，包括：1）基于八叉树结构的点云体素化分割；2）前后两期点云数据的配准，3）后期点云与前期点云体素的变形比对；后期点云中各点按照八叉树索引定位到前期点云体素中空间，包含该点的体素或者距离该点最近的体素；计算各点到各对应体素的局部微分平面片距离，即得到相应点位处的形变量。本发明能够全面定位变形部位，并统计变形量。克服了现有适用范围受限于目标点或特征点分布的问题，并且在纹理变化不显著的平滑区域能够有效提取图像特征点。

技术领域

本发明涉及测绘科学技术领域，尤其涉及一种直接基于TLS高密度点云实测值的变形检测方法。

背景技术

目前，天线、油罐、桥梁、隧道等大型军、民用设备/设施在长时间的使用中，会逐渐产生一定的形变，一般能达到mm量级以上，形变的大小将决定着设备的安全性是否达标，针对此类大型设备的变形检测方法研究具有重要研究意义。变形检测一般产生在被测设备的局部部位，需定期对被测设备进行形变定位与形变量检测。本发明针对的是此类大型设备/设施的mm级以上无接触式变形检测问题。

变形检测问题的核心是比对问题，即比对实测值与设计值之间的变化，或者比对前一期实测值与后一期实测值之间的变化。

文献[陈杨波,伊国栋,张树有.基于点云特征对比的曲面翘曲变形检测方法[J].浙江大学学报工学版,2021,55(01):81-88.]针对曲面翘曲变形问题，提出基于点云特征对比的变形检测方法，该方采用实测点云与模板点云空间位置的特征点位置比对定位变形部位，模板点云需基于被测设备的三维模型进行生成；文献[闫天豪.基于机器视觉的竖直救援井井壁变形检测与三维建模[D].长安大学,2020.]采用图像特征点提取与匹配方式对目标区域进行三维重建，构建目标区域截面，进而根据实测值与设计值之间差异检测变形部位；文献[李桂南.手机云服务的立体视觉沥青路面变形检测研究[D].中国矿业大学,2019.]基于立体视觉成像方法生成被测目标的稠密三维点云，并基于点云的局部平整度进行目标区域的变形检测。

文献[阳桥,靳帮虎.基于激光传感器的大型建筑物结构变形智能检测系统[J].激光杂志,2020,41(08):224-229.]针对大型建筑物结构变形问题，在变形部位部署合作光纤，通过多个激光传感器获取沿光纤各点的位移情况，检测变形量；文献[管媛媛.基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测[D].西安理工大学,2018.]采用合作靶标的方式测量目标部位的点位变化，监测目标部位的变形情况；文献[赵嘉兴.基于图像的桥梁变形检测方法研究[D].长安大学,2020.]基于图像匹配理论获取目标区域三维点云，进而通过两期数据特征点匹配检测变形量。

总结现有相关方法，主要可归类为：1)基于目标区域实测值与已知模型(或局部几何规则性，如平面或圆形等特性)检测，该类方法需事先已知目标区域的三维模型或几何特性，并且仅能检测目标区域的相对变形，适用范围有限；2)基于合作目标点或提取图像特征点检测目标区域点位移动的方法，该类方法针对性地测量目标部分区域表面点位的形变量，易受限于目标点或特征点分布，并且在纹理变化不显著的平滑区域难以有效提取图像特征点。

地面三维激光扫描测量系统Terrestrial Laser Scanning System，TLS；又可称为三维激光成像雷达，Light Detect and Ranging，LiDAR采用主动式极坐标激光成像原理，依据激光发射与接受的时间或光波相位差感知目标到激光发射点的距离，依据激光测距和度盘测角实现目标点三维坐标的测量，可覆盖式获取被测场景物体表面的高密度三维点坐标，测量精度高，典型TLS在100米范围内可达到±2mm的点位测量精度。

发明内容

针对现有变形检测方法适用性狭隘或有效性受限等问题，本发明提出一种直接基于TLS高密度点云实测值的变形检测方法。

为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种直接基于TLS高密度点云实测值的变形检测方法，其步骤如下：