(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211230756.6 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 中国电建集团山 东电力建 设第一工 程有限公司 地址 250000 山东省济南市高新区汉峪金 融商务中心二区6号楼 (72)发明人 史春城　张红　李生珠　张宇琪　 魏圩雨　邹邦伟　张本法　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 于凤洋 (51)Int.Cl. G06T 17/05(2011.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 30/13(2020.01) (54)发明名称 基于深度图像和点云的管线BIM模 型重建方 法及系统 (57)摘要 本公开提供了基于深度图像和点云的管线 BIM模型重建方法及系统， 涉及建筑工程计算机 图像辅助建模技术领域， 包括获取规则管线以及 不规则管线构件的深度图像、 RGB图像以及点云 数据， 对深度图像提取语义特征进行语义分割， 生成三维语义地图； 将点云数据与三维语义地图 的两个点集融合至同一坐标系下， 进行粗匹配； 选取有效点云数据进行单目标点云数据的分割 提取， 计算提取点云数据的VFH特征值， 基于VFH 特征值与初步BIM模型、 点 云数据的对应关系， 利 用BIM标准数据库的属性信息， 提取几何信息以 及形状信息进行精确识别匹配， 完成管线BIM重 建， 结合形状与语义实现BIM建模的精度要求。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115294294 A 2022.11.04 CN 115294294 A 1.基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特 征在于， 包括： 获取规则管线以及不规则管线构件的深度图像、 RGB图像以及点云数据， 并对图像进行 预处理； 对深度图像中的每一个像素进行分类， 对深度图像提取语义特征进行语义分割， 生成 三维语义 地图； 将三维语义地图与点云数据进行数据的多源融合， 将点云数据与三维语义地图的两个 点集融合至同一 坐标系下， 进行粗匹配， 得到初步BIM模型； 选取有效点云数据进行单目标点云数据的分割提取， 计算提取点云数据的VFH特征值， 基于VFH特征值与初步BIM模型、 点云数据的对应关系， 利用点云数据的毫米级高精度特性 与BIM本身的属性信息， 提取几何信息以及形状信息进行精确识别匹配， 完成管线BIM 重建。 2.如权利要求1所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 所 述对图像进 行预处理的步骤为： 对采集的图像进 行人工标注， 在标注的过程中， 采用多边形 勾勒出所需构件的边界以及形状， 并保存为标签 格式。 3.如权利要求1所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 所 述对深度图像提取语义特 征进行语义分割的过程包括： 将图像输入至语义分割的深度 学习模型中， 采用编码 ‑解码的架构， 利用卷积层对图像 中的语义特 征进行提取， 对图像中每一个 像素代表的语义进行提取， 完成像素的语义分割。 4.如权利要求1所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 所 述生成三维语义 地图的过程包括： 分别计算RGB图像以及深度图像的几何和光度误差， 利用高斯 ‑牛顿非线性最小二乘法 获得最优相机 外参进行位姿估计， 实现三维地图的精确融合。 5.如权利要求4所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 所 述光度误差是计算当前的RGB图像和最后一帧的深度学习模 型之间最小化像素光度误差的 运动参数。 6.如权利要求4所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 利 用贝叶斯更新的方法将RGB图像分割得到的二 维语义标签融合、 映射至三 维地图， 实现三 维 语义地图的构建。 7.如权利要求1所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建方法， 其特征在于， 所 述提取计算几何信息进行精确识别匹配的过程包括： 获取管线构件的点云数据， 选取去除平立面点云后的有效点云数据进行单目标点云数 据的分割提取计算提取其VFH特征值， 基于VFH特征值与初步BIM模 型、 点云数据之间的对应 关系， 与BIM标准构件属性中的点云模型进行点云之间两两配准， 并对点云模型与BIM模型 的几何参数信息进行对比评价， 选取其中参数信息最相似 模型， 完成识别匹配。 8.基于深度图像和点云的管线BIM模型重建系统， 其特 征在于， 包括： 图像与数据获取模块， 用于获取规则管线以及不规则管线构件的深度图像、 RGB图像以 及点云数据， 并对图像进行 预处理； 语义地图生成模块， 用于对深度图像中的每一个像素进行分类， 对深度图像提取语义 特征进行语义分割， 生成三维语义 地图； 初步模型构建模块， 用于将三维语义地图与点云数据进行数据的多源融合， 将点云数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294294 A 2据与三维语义 地图的两个点 集融合至同一 坐标系下， 进行粗匹配， 得到初步BIM模型； 最终模型构建模块， 用于选取有效点云数据进行单目标点云数据的分割提取， 计算提 取点云数据的VFH特征值， 基于VFH特征值与初步BIM模型、 点云数据的对应关系， 利用点云 数据的毫米级高精度特性与BIM本身的属性信息， 提取几何信息以及形状信息进行精确识 别匹配， 完成管线BIM 重建。 9.如权利要求8所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建系统， 其特征在于， 所 述深度图像由深度相机进行采集得到 。 10.如权利要求8所述的基于深度图像和点云的管线BIM模型重建系统， 其特征在于， 所 述点云数据由激光扫描获取 得到。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294294 A 3