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公开(公告)号：CN118898691A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411395199.2
申请日：2024-10-08
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了基于点云数据处理的三维模型的高精度重建方法，属于点云数据处理技术领域，包括以下步骤：数据的采集与预处理；点云数据分割；轮廓线提取；三维模型建立。本发明通过多源点云数据的采集、配准、分割与轮廓线提取等步骤，能够实现建筑物三维模型的高精度重建，解决了单一数据源点云不完整、传统建模效率低下以及复杂建筑结构几何特征难以精确还原的问题，显著提高了点云数据处理的精度和效率；同时，使用RANSAC算法进行分割、改进的α‑shape算法提取轮廓线，并通过平滑处理提高了模型的精确性和细节还原度，更好地适用于复杂建筑结构的数字化重建。
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公开(公告)号：CN117058129A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311294050.0
申请日：2023-10-09
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了基于图像处理的桥梁表观病害自动识别方法，属于建筑裂缝检测技术领域，包括如下步骤：S1：获取桥梁裂缝原始图像；S2：使用高斯滤波对获取的桥梁裂缝原始图像进行一次去噪处理；S3：对滤波处理后的图像依次进行分割、二次去噪处理；S4：对经过分割、二次去噪处理的图像中的裂缝断裂区域进行连接；S5：利用八方向算子对连接后的裂缝进行边缘检测；S6：获取裂缝条数并标记；S7：对裂缝条数识别结果进行可视化展示。本发明通过滤波、去噪、图像分割处理，实现了噪声点去除、人机交互式裂缝连接、边缘检测、裂缝条数判别，提高了建筑裂缝病害检测效率、准确性和自动化程度。
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公开(公告)号：CN115824040A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211151701.6
申请日：2022-09-21
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了一种基于三维激光扫描的钢板组合梁桥检测方法，涉及桥梁检测技术领域。本发明包括如下步骤：三维激光扫描仪从不同角度对桥梁进行发射激光并将桥梁的反射信息进行存储；通过三维激光扫描仪获取桥梁的三维点云数据；对三维点云数据进行预处理；根据处理后的数据对桥梁进行快速建模；获取钢板组合梁桥构件建造数据；利用深度学习快速提取建造参数，与相关规范或标准参数限值比对；实现对钢板组合桥梁检测评估。本发明通过三维激光扫描技术，获取钢板组合梁桥构件建造数据，利用深度学习快速提取建造参数，与相关规范或标准参数限值比对，从而高效考核的开展检测成果的评估，提高了桥梁检测效率和精准度，降低了桥梁检测的工作量。
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公开(公告)号：CN118628698B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411119199.X
申请日：2024-08-15
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了基于点云数据的三维模型表面平整度优化方法，属于点云处理技术领域，包括以下步骤：S1：数据的采集与处理；S2：不平整点云的识别与优化。本发明能够自动识别点云数据中的不平整区域，而现有技术往往需要人工干预来识别这些区域，显著提高了效率和准确性；通过本发明提出的优化算法，优化了点云数据的表面平整度，减少了因表面不规则性导致的建模误差，提升了模型质量；通过自动化的识别和优化流程，减少了对人工操作的依赖，降低了因人工操作带来的误差和成本；最终输出的结果易于与其他三维建模软件和流程集成，方便用户进行后续的建模和分析工作。
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公开(公告)号：CN117058129B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311294050.0
申请日：2023-10-09
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了基于图像处理的桥梁表观病害自动识别方法，属于建筑裂缝检测技术领域，包括如下步骤：S1：获取桥梁裂缝原始图像；S2：使用高斯滤波对获取的桥梁裂缝原始图像进行一次去噪处理；S3：对滤波处理后的图像依次进行分割、二次去噪处理；S4：对经过分割、二次去噪处理的图像中的裂缝断裂区域进行连接；S5：利用八方向算子对连接后的裂缝进行边缘检测；S6：获取裂缝条数并标记；S7：对裂缝条数识别结果进行可视化展示。本发明通过滤波、去噪、图像分割处理，实现了噪声点去除、人机交互式裂缝连接、边缘检测、裂缝条数判别，提高了建筑裂缝病害检测效率、准确性和自动化程度。
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公开(公告)号：CN115630859A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211192549.6
申请日：2022-09-28
申请人： 安徽建筑大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的钢板组合梁桥施工控制质量评估方法，涉及工程质量评估技术领域，包括：构建基于深度学习的Unet网络；收集历史周期内钢板组合梁桥建造质量和施工线形检测参数，构建训练所需的样本集；将训练集、测试集和验证集经过数据预处理之后对Unet网络进行训练、测试和验证，将训练完成的Unet网络标记为评估模型M；利用移动激光扫描技术，实时获取钢板组合梁桥建造质量和施工线形检测参数；将获取的建造质量和施工线形检测参数代入评估模型M，并与相关规范或标准参数限值比对，输出建造或施工控制质量的评估报表；为钢板组合梁桥智能建造、现场施工组装等提供精准的拼接依据；确保施工质量和安全。
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公开(公告)号：CN118628698A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411119199.X
申请日：2024-08-15
申请人： 安徽建筑大学
摘要： 本发明公开了基于点云数据的三维模型表面平整度优化方法，属于点云处理技术领域，包括以下步骤：S1：数据的采集与处理；S2：不平整点云的识别与优化。本发明能够自动识别点云数据中的不平整区域，而现有技术往往需要人工干预来识别这些区域，显著提高了效率和准确性；通过本发明提出的优化算法，优化了点云数据的表面平整度，减少了因表面不规则性导致的建模误差，提升了模型质量；通过自动化的识别和优化流程，减少了对人工操作的依赖，降低了因人工操作带来的误差和成本；最终输出的结果易于与其他三维建模软件和流程集成，方便用户进行后续的建模和分析工作。
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公开(公告)号：CN212133581U
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202020426903.7
申请日：2020-03-27
申请人： 安徽建筑大学
IPC分类号： G01B11/24
摘要： 本实用新型涉及激光三维扫描仪技术领域，具体涉及一种点云数据采集设备结构，包括外壳、激光器、基座、安装座、转动座、转动驱动机构、支架、摆动驱动机构，摆动驱动机构包括电推杆、连接块。本实用新型的有益效果：通过电推杆的动作，驱动外壳沿枢轴轴向转动，进而在一定范围内对激光器的扫描范围进行经度方向上的调整，提高扫描效率，同时设置转动驱动机构，驱动转动座沿其周向转动，使激光器能够转动一圈，提高了激光器的扫描范围，综上所述，相对现有技术，只能在纬度方向调整激光器的扫描范围，本申请能大大提高激光器的扫描范围，进而提高扫描效率。
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