一种利用多设备配合的施工安全检查的方法和装置

技术领域

本公开涉及建筑施工领域，特别涉及一种利用多设备配合的施工安全检查的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，随着社会的不断发展，在建筑物施工过程中的监管也越来越严格，为了确保建筑物的质量，在施工过程中的各个阶段，都需要施工人员对实际的施工工程与设计参数之间的误差进行检查和监测，以避免出现超过阈值的误差。但是在实践中，传统的监测方法是需要依赖测量尺等工具人为操作的，这样工作量大，而且容易出现错误，或者出现人为的修改监测结果的情况，降低施工安全监测的精准程度，同时还会浪费大量的人力和时间成本。

较新的施工安全监测方法中，利用视频设备的较多，但是单纯的视频设备由于安装角度的问题，不可能做到无盲区的覆盖。而且由于图像测量误差较大，不能作为检查项目的尺寸是否合格的定量依据。

因此，急需一种利用多设备配合的施工安全检查的方法，通过多设备配合的使用，无需人工，用更低的成本监测建筑物的施工安全的诸多检查项目，能够自动化、定量的确定检查项目的尺寸是否合格。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例的目的在于提供一种利用多设备配合的施工安全检查的方法，通过多设备配合的使用，无需人工，用更低的成本监测建筑物的施工安全的诸多检查项目，能够自动化、定量的确定检查项目的尺寸是否合格。

根据本公开的第一方面，提供了一种利用多设备配合的施工安全检查的方法，包括：

获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系；

以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵；

获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

在一个可能的实施例中，其中，所述视频测量设备包括安装在水平垂直旋转云台上的视频摄像机，以及激光测距仪，采用从建筑施工设计图纸得到的基础坐标系作为外部坐标系。

在一个可能的实施例中，其中，所述利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵还包括：

视频测量设备采用球坐标系作为内部坐标系，利用水平旋转角度、垂直旋转角度、激光测距仪获得的激光距离，计算目标点在设备坐标系的空间坐标；无人机在飞行中记录经纬度坐标，利用经纬度坐标将相机成像坐标转换到视频测量设备坐标系。

根据本公开的第二方面，提供了一种利用多设备配合的施工安全检查的装置，包括：

基础坐标系单元，用于获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系；

视频测量设备坐标系单元，用于以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵；

第一相机坐标系单元，用于获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

第二相机坐标系单元，用于获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

激光雷达坐标系单元，用于获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

误差检测单元，用于将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

在一个可能的实施例中，其中，所述视频测量设备包括安装在水平垂直旋转云台上的视频摄像机，以及激光测距仪，采用从建筑施工设计图纸得到的基础坐标系作为外部坐标系。

在一个可能的实施例中，其中，所述利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵还包括：

视频测量设备采用球坐标系作为内部坐标系，利用水平旋转角度、垂直旋转角度、激光测距仪获得的激光距离，计算目标点在设备坐标系的空间坐标；无人机在飞行中记录经纬度坐标，利用经纬度坐标将相机成像坐标转换到视频测量设备坐标系。

根据本公开的第三方面，提供了一种利用多设备配合的施工安全检查的系统，包括：

基础坐标系模块，用于获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系；

视频测量设备坐标系模块，用于以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵；

第一相机坐标系模块，用于获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

第二相机坐标系模块，用于获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

激光雷达坐标系模块，用于获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

误差检测模块，用于将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

在一个可能的实施例中，其中，所述视频测量设备包括安装在水平垂直旋转云台上的视频摄像机，以及激光测距仪，采用从建筑施工设计图纸得到的基础坐标系作为外部坐标系。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如第一方面所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。通过附图所示，本申请的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本申请的主旨。

图1示出了现有技术中的典型的深基坑施工阶段的示意图。

图2示出了现有技术中的典型的现浇混凝土结构楼板的示意图。

图3示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的方法的示意图。

图4示出了根据本公开实施例的典型的坐标系转换场景的示意图。

图5示出了根据本公开实施例的典型的转换坐标系的方法的示意图。

图6示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的装置的示意图。

图7示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的系统的示意图。

图8示出了用于实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。这里使用的词语“一”、“一个(种)”和“该”等也应包括“多个”、“多种”的意思，除非上下文另外明确指出。此外，在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

传统的施工安全监测方法中，利用测量尺的较多。较新的施工安全监测方法中，利用视频设备的较多。但是单纯的视频设备由于安装角度的问题，不可能做到无盲区的覆盖。而且由于视频测量误差较大，不能作为检查项目的尺寸是否合格的定量依据。测量尺需要人工进行测量，录入数据，容易被篡改，而且花费的时间较多，效率低。

有一种利用无人机进行拍摄、建模、比较整体与局部之间的误差的方法，使最终的施工误差信息可以通过坐标误差信息得到，从而提高了最终获取到的施工误差信息的精度。但是无人机也不能保证对完整的建筑物进行无盲区的监测，而且无人机始终位于建筑物的上方，系统偏差较大。无人机携带的测距设备也无法做到精确的测量线位移，导致不能定量的确定检查项目的尺寸是否合格。

因此，急需一种利用多设备配合的施工安全检查的方法，通过多设备配合的使用，无需人工，用更低的成本监测建筑物的施工安全的诸多检查项目，能够自动化、定量的确定检查项目的尺寸是否合格。

本公开的技术方案提供了一种利用多设备配合的施工安全检查的方法，通过多设备配合的使用，无需人工，用更低的成本监测建筑物的施工安全的诸多检查项目，能够自动化、定量的确定检查项目的尺寸是否合格。

以下结合附图详细描述本公开。

图1示出了现有技术中的典型的深基坑施工阶段的示意图。

如图1所示的深基坑施工阶段的示意图,建筑物施工过程中，最基础和重要的阶段之一是深基坑阶段，这一阶段的主要监测项目有：支撑轴力、锚杆轴力、地下水位、立柱结构竖向位移、支护桩(墙)、边坡顶部竖向、水平位移、地表沉降、地下管线竖向位移、建(构)筑物竖向位移、建(构)筑物裂缝、桥梁墩台竖向位移、桥梁墩柱倾斜、桥梁裂缝等。传统的监测方法是使用全站仪、应变计、轴力计、裂缝计、测斜仪等。

图2示出了现有技术中的典型的现浇混凝土结构楼板的示意图。

如图2所示的现浇混凝土结构楼板的示意图，也是整个建筑施工项目另一个重要的阶段之一。这一阶段的主要监测项目有：轴线位置、底模上表面标高、层高垂直度、相邻两板表面高低差、表面平整度、阴阳角、预埋铁件(中心线位移)、预埋管、螺栓(中心线位移、外露长度)、预留孔洞(中心线位移、尺寸)、门窗洞口(中心线位移、宽高、对角线)、插筋(中心线位移、外露长度)等。传统的监测方法是使用尺量,靠尺、塞尺、方尺等。

由于监测中的长度度量较多，因此，本公开的实施例有基础将多设备配合使用，利用视频测量设备、激光雷达、无人机进行综合建模，将实际施工状态与CAD图纸对比，得到施工安全误差。

图3示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的方法的示意图。

在步骤301中，获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系。

在一个可能的实施例中，建立基础坐标系的方法可以是，对CAD图纸进行预处理，按照建筑阶段进行分类，至少包括深基坑阶段和现浇混凝土结构楼板阶段，以及其中窗户、楼梯等具体项目的建筑分类。构建建筑二维CAD图纸中的竖直剖面图、水平剖面图、侧面图和屋顶俯视图之间的三维空间位置关系，通过标注各图纸上的相互对应的辅助基准点，得到各个视图图纸的三维空间关系模型。针对其中重叠或者相距很近的矢量点、矢量线进行合并，得到建筑分类阶段子模型，对各个子模型的进行整合，根据各图纸上的相互对应的辅助基准点得到建筑整体三维模型，即包含各个分类的尺寸的基础坐标系。

在另一个可能的实施例中，基础坐标系也可以通过建筑信息模型BIM(BuildingInformation Modeling,建筑信息塑模或建筑信息模型)获取，然后再根据数据信息建立基础坐标系。也可也使用其他方式对建筑物施工图纸进行建模，以获取其坐标系，本公开对此不作限制。

在步骤302中，以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵。

在一个可能的实施例中，视频测量设备可以安装在适当的位置，也可以是多个视频测量设备，安装在不同的位置。视频测量设备可以包括安装在水平垂直旋转云台上的视频摄像机，以及激光测距传感器。视频测量设备，还可以安装有角度传感器、通信器、存储器、处理器等，对此本公开实施例不作限定。其中，视频摄像机用于图片采集和视频获取，角度传感器能够获取被测点与被测物两端目标点连线相对于基准线的角度值；激光测距传感器能够测量被测点到被测物体两端目标点的距离，采用激光测距传感器进行测量监控，测量精度更高，测量效果更佳，能够进一步提升施工误差信息获取的精度。

视频测量设备采用从建筑施工设计图纸得到的基础坐标系作为外部坐标系，坐标值通常可以从工程项目设计图纸得到。因此，以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；利用视频测量设备测量在施工现场布设的已知基础坐标系坐标的多个目标点，可以计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵。

在步骤303中，获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵。

视频测量设备内部采用球坐标系，利用水平旋转角度、垂直旋转角度、激光测距仪获得的激光距离，计算目标点在视频测量设备坐标系的三维空间坐标。一种可行的建立视频测量设备坐标系的方法是：以水平旋转轴向上方向为Z轴，以水平旋转及垂直旋转均为0度时激光的指向为X轴建立右手坐标系，得到视频测量设备坐标系。根据相机成像原理，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵。

在步骤304中，获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵。

在使用无人机建模中，先确定测区范围，然后根据测区范围生成对应的无人机飞行路线，在无人机飞行作业过程中，可以实时回传数据，有利于提升工作效率。进行航拍的无人机上可以设置光电吊舱，其中含有可见光图像系统、激光雷达、测距系统，能够存储测量数据，以及实时测量目标物体的位置信息、三维尺寸信息，另外，无人机还可以通过测距系统将测量的位置信息、三维尺寸信息传输回来。无人机上的传感器还可以包括通信器、微处理器、高度传感器、角度传感器等。

同样的，可以利用无人机的拍摄数据，通过步骤302中的方法，建立第二相机坐标系。

当已知成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度时，可以利用旋转和平移的关系，将第二相机成像坐标系转换至视频测量设备坐标系。由于无人机飞行是动态的过程，规划一个合理的路线多次成像之后，可以融合多次转换后的坐标系，以减少系统偏差。

由于无人机可以在任意高度飞行，其摄像或其他传感器的角度与地面同类设备不同，可以有效的解决遮挡问题，覆盖的更全面，与地面的检测设备形成良性的互补。

在步骤305，获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵。

在一个可能的实施例中，可以将激光点云阵列直接融合至视频测量设备坐标系，融合的方法可以是早期融合，也可以是后期融合，本公开对此不做限定。也可以计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵进行融合。

在步骤306中，将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

在每一个监测时间点，可以记录监测项目在施工安全检查坐标系的坐标，利用两次时间点的坐标是否在施工误差允许的范围内，进而判断是否合格，施工质量指标等。也可以根据记录中该点坐标的变化，计算该点在不同时间的坐标的距离，判断该距离的误差变化，以及施工的趋势。

根据本公开的技术方案，在基础坐标系上投射了三种测量方法得到的坐标，可以得到非常精确的符合建筑物实际情况的坐标，因此测量得到的坐标数据再投射到基础坐标系上时可以互相校正，提高了测量的精度。

图4示出了根据本公开实施例的典型的坐标系转换场景的示意图。

在一个可能的实施例中，无人机401携带光电吊舱，至少含有可见光图像设备和激光雷达，飞行时采用GPS坐标，通常为经纬度坐标。无人机上携带的图像设备如相机、摄像机。视频测量设备402使用的摄像机均采用二维图像坐标，可以利用相机成像原理，根据成像距离计算得到三维的相机成像坐标。经纬度坐标可以通过计算和基础坐标系坐标互相转换，计算时需要一个已知点的经纬度坐标及其基础坐标系坐标，基础坐标系坐标可以通过计算和视频测量设备的设备坐标互相转换。计算时需要至少一个已知点的基础坐标系坐标，并使用视频测量设备测量已知点的设备坐标，如果设备水平且指北方向正确，则只需要一个点，如果设备水平但没有指北，需要两个点，如果设备不水平，通常需要三个点。

无人机401在建筑物403上方进行飞行，通过可见光图像设备和激光雷达对建筑物进行测量和建模。相机成像坐标和设备坐标之间需要通过旋转平移变换。其中旋转用于矫正两个坐标XYZ三轴的夹角；平移用于矫正相机坐标系原点和设备坐标系原点的三轴距离。只要知道任意时刻相机和设备之间的相对位置关系，以及相机的拍摄角度，那么该时刻的相机成像坐标就能转换为视频测量设备坐标。例如，已知无人机的经纬度坐标，无人机携带的相机的水平朝向和垂直朝向，则可以经过如下步骤将相机成像坐标转换到视频测量设备坐标：

a.计算相机的水平朝向与北的方位角θ；

b.计算相机的垂直朝向与水平面的倾斜角φ；

c.旋转相机成像坐标系；

d.变换坐标系坐标轴方向，并计算得到基础坐标系,其中(x

e.根据设备坐标系和基础坐标系的变换关系，计算得到设备坐标系坐标。

图5示出了根据本公开实施例的典型的转换坐标系的方法的示意图。

由于已知基础坐标系和视频测量设备坐标系，可以根据平移距离与旋转角度，得到平移与旋转矩阵，进而计算得到视频坐标系转换至基础坐标系后的坐标。

一个可能的方法是，如果两个坐标系绕Z轴旋转的角度是θ，则可以使用公式

同理，根据几何关系和三角函数，可得其他的转换关系矩阵。

本公开实施例的方法，有效的通过多设备配合的使用，无需人工，用更低的成本监测建筑物的施工安全的诸多检查项目，能够自动化、定量的确定检查项目的尺寸是否合格。可以自动的监测和记录数据，安全可靠，不会被人为修改。能够建立施工时全面的安全监测历史记录，方便管理。由于在不同位置，高度都设置了传感器设备，可以有效的消除系统偏差，增加监测的精度。

图6示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的装置的示意图。

利用多设备配合的施工安全检查的装置600包括：

基础坐标系单元601，用于获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系；

视频测量设备坐标系单元602，用于以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵；

第一相机坐标系单元603，用于获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

第二相机坐标系单元604，用于获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

激光雷达坐标系单元605，用于获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

误差检测单元606，用于将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

图7示出了根据本公开实施例的典型的利用多设备配合的施工安全检查的系统的示意图。

利用多设备配合的施工安全检查的系统700包括：

基础坐标系模块701，用于获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息，根据所述建筑施工设计信息，建立基础坐标系；

视频测量设备坐标系模块702，用于以视频测量设备为中心，建立视频测量设备坐标系；计算视频测量设备坐标系到基础坐标系的变换矩阵；

第一相机坐标系模块703，用于获取由视频测量设备得到的图像，建立第一相机坐标系；利用成像时所述视频测量设备的云台角度，计算得到第一相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

第二相机坐标系模块704，用于获取由无人机拍摄得到的图像，建立第二相机坐标系；利用成像时所述无人机与所述视频测量设备的距离和角度，计算得到第二相机坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

激光雷达坐标系模块705，用于获取由激光雷达得到的激光点云阵列，计算激光雷达坐标系到视频测量设备坐标系的变换矩阵；

误差检测模块706，用于将目标施工区域投射至所述基础坐标系，根据检查时得到的施工检查参数在基础坐标系的对应关系，判断是否存在施工安全误差。

图8示出了用于实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。如图8所示，电子设备800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，包括承载指令的在计算机可读介质，在这样的实施例中，该指令可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该指令被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本公开中描述的各个方法步骤。

尽管已经描述了示例实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离本公开构思的精神和范围的情况下，可以进行各种改变和修改。因此，应当理解，上述示例实施例不是限制性的，而是说明性的。