基于卷积神经网络实现点云创建BIM模型研究

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近年来,BIM技术不断进步与发展,已广泛应用于工程项目、智慧建筑(Smart Building)、虚拟现实(Virtual Reality,VR)等领域中。随着深度传感器和三维激光扫描仪的普及,利用三维激光扫描技术创建BIM模型已成为国内外学者研究的热点方向。因此,三维激光扫描技术正逐步成为三维数据采集的重要方式。为了提高既有建筑的BIM模型创建效率,本文利用相机模型实现点云和图像的互译,使用卷积神经网络对点云生成的RGB-D图像进行语义分割,采用Revit参数化建模插件Dynamo将分割后的点云自动创建成BIM模型,具体工作如下:(1)通过PCL(Point Cloud Library)和OpenCV(OpenSource Computer Vision Library)将S3DIS室内点云数据集按照不同使用功能的室内区域进行点云生成RGB-D图像的实验,实验过程中采用相机模型,实现点云数据集与RGB-D图像互译。通过比较标准的S3DIS室内点云数据集结果发现,点云生成的RGB-D图像具有较为完整的语义信息和几何信息,保证了点云数据的准确性和实用性。(2)利用基于RGB-D图像语义分割的FuseNet卷积神经网络进行语义分割实验,实验使用NYUDv2图像数据集做训练集,使用点云生成的RGB-D图像数据集做测试集。实验结果显示,相较于3DGNN网络,FuseNet网络的mAcc为73.4%,比3DGNN网络高19.5%,FuseNet网络的mIoU为50.1%,比3DGNN网络高9.9%,根据分割结果,FuseNet卷积神经网络更适用于RGB-D图像语义分割。(3)根据可视化建模的思想,提出了一种基于分割点云的几何信息和语义信息,利用Dynamo创建BIM的方法。通过Dynamo的Excel数据读取分割后点云的信息,分别对楼板、天花板、墙体、桌、椅、书柜等构件进行Revit模型创建,并通过Python调用Revit API二次开发命令创建了基于主体的特殊族实例的Revit模型,解决了Dynamo中不能直接创建门、窗模型的问题,该方法提高了点云创建BIM的准确率,整个建模过程基本实现了自动化,提升了BIM建模的效率。
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