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【摘 要】科学技术的快速发展推动我国整体经济建设发展迅速，很多先进科研技术运用到我国各行业中，使其发展更为迅速。三维激光扫描技术的诞生是为了解决工业领域的设计和制造的需求，已经成功且广泛应用于文物保护、城市建筑测量、地形测绘、采矿业、变形监测、工厂、大型结构、管道设计、飞机船舶制造、公路铁路建设、隧道工程、桥梁改建等各个行业。
【关键词】地面激光扫描;无人机影像;三维模型重建
引言
时代的进步，科技的发展使我国快速进入现代化发展阶段的同时，我国各行业迎来新的发展机遇。精确的三维模型在城市规划、文化遗产保护、房产管理、灾害模拟等领域有重要用途。
1地面三维激光扫描技术的应用原理
地面三维激光扫描技术主要用来精确记录地面的三维空间信息，利用激光测距的原理，全方位记录各个地面点的相对空间位置，从而得到完整的地面全部数据点坐标。将坐标以三维影像的方式呈现出来，在计算机中用3D数字模型来实现还原实地地物地貌信息，从而为建筑工程方案的制定提供可靠依据，同时也大大提高了地面测量的精确度与信息的可利用价值。从一定程度上来看，地面三维激光扫描技术不仅包括扫描仪、数字成像等硬件设备，还包括一系列数据处理軟件，共同实现技术效果。
2无人机影像目标检测
1.基于像素分析的方法，基于像素分析的目标检测方法通过对序列图像进行逐像素点的对比，来区分前景和背景。比较具有代表性的有帧间差分法、背景差分法。2.帧间差分法，帧间差分法利用视频帧图像的时间连续性特点，通过灰度值的变化来检测运动目标。如果场景中不存在运动目标，图像灰度值就保持稳定，相反若存在运动目标，则灰度值变化很大。将视频序列中连续帧图像相减，再利用阈值就可以确定目标区域。例如，针对无人机视频提出了基于帧差和分块背景建模的车辆自动检测算法，具有较高的正检率。这类方法思路简单，计算速度快，常用于运动目标的检测。缺点是应用范围有限，仅适用于静态背景，且背景比较简单、目标较少的情况。3.背景差分法，背景差分法首先进行背景建模，根据当前帧与背景模型的像素差值确定运动目标。该方法设计简单，具有良好的鲁棒性与实时性，可根据实际情况来确定阈值，其检测结果能够直观反映运动目标的位置、大小和形状等信息，从而得到比较精确的运动目标信息。基于背景差分法，预先得到纯净无障碍的路面图像，经过预处理后与待检测图像做差分计算完成对路面障碍物的识别。然而，背景差分法对检测的效果取决于背景的复杂程度，相邻两帧图像的背景越接近，求差后得到的目标区域也就越完整。因此，建立好背景图像是该方法的关键，也是难点所在。上述两种方法比较适合于处理无人机处于悬停状态下的运动目标检测，实现简单，但是处理背景复杂的无人机影像时，性能比较差。
3建筑物模型重建
将融合后的地面激光与摄影测量点云导入到基于Microstation平台的Terrascan软件中，为每栋建筑物建立一个图层利于后续的编辑修改，利用Terrascan软件中的“切剖面”工具显示点云的侧面视图，结合显示点云的顶视图和侧面视图，采用“智能线”精确绘图功能准确勾绘建筑物主体顶部轮廓，根据侧面视图显示的建筑物点云高度使用“推拉/挤压”功能构造出建筑物的三维实体模型。除了无人机采集的建筑物的顶部影像和部分立面影像外，还需要用单反相机补拍建筑物立面影像，按建筑物对影像分类后，利用Photoshop软件的“透视裁剪”裁切图片，通过“斜切”“变形”等工具纠正影像为立面正射图。
4点云算法
点云数据处理内容的相关算法也需要进一步研究：其一，对点云的自动分割算法需要进一步完善，如能自动分割出许多数据量小、拥有相同特征的点云部分（如雕像的底座、建筑物的门窗、墙壁柱子等局部自动分割出来），即可先对目标建筑物的局部进行建模，然后在将部分模型拼接成完整模型，将点云数据及工作量分散之后，可以大大降低建模对计算机配置要求，同时能在极大程度提高工作效率，避免数据处理过程中软件或系统由于无法承载数据处理量而出现崩盘状况;其二，点云数据的精简算法也需要进行深入研究及完善，探究如何在保留目标实体特征点云的基础上，实现其余点云数据的精简;基于点云数据量大的特点而不适用于在数字城市等的应用中，3Dmax模型数据量小，在数据量上占有优势，但3Dmax手动提取特征点云、手动实现建模，因而工作量大，在实际的生产工作中需要花费大量的人力物力财力;综上所述，实现点云数据的精简，在很大程度提高工作效率，减少成本投入。
5建筑测量
城市化建设当中，大多建筑翻修、保护工程需要精密测量。对于建筑自身来说，采用传统的测量技术与测量仪器，往往实际得出的测量数据与实际效果相差较大，需要人工对数据进行调整，来减小图纸与实际测量的误差。尤其是在古建筑修复方面，大多古建筑建设时间较长，结构变形严重，采用常规建筑测量手段难度较大，准确性较低，影响古建筑修复设计和施工的顺利开展。采用地面三维激光扫描技术，可对建筑空间进行全方面的扫描与测量，按照标准建筑数据对古建筑结构变形的情况进行检测和分析，制定最佳的修复方案，达到保护建筑，延长建筑使用寿命的目标。
6多尺度的特征融合
特征提取与表达是目标检测中的核心问题，深度特征具有强大的特征表达能力和上下文信息提取能力，包含了从低层视觉特征到高层语义特征的丰富表达。如何对各层的特征进行融合、如何对局部特征进行表示均是值得深入探索的问题。
7多源传感信息融合
仅利用无人机影像中的视觉信息无法获得理想的检测精度，可以利用航拍平台上的多源传感信息，指导对深度神经网络进行针对性的优化与设计，从而提升检测速度与精度，这将有助于突破低空航拍影像中多尺度多视角目标检测的瓶颈问题。
8建模结果
在SuperMap三维地理信息平台中可以为每栋建筑物设置属性表并添加属性值，可以实现三维系统的三维坐标查询、高度量测、通视性分析、缓冲区分析、日照分析等三维空间分析功能。
结语
联合地面三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术重建三维场景的方法涉及激光点云处理技术和无人机倾斜摄影测量技术，该三维建模方案的综合性强，数据处理量大，建模周期长，成本也较高，适合于小区域的高精度三维场景重构。
参考文献：
[1]宋宜容，严康文.基于GoogleEarth的三维数字浏览系统的设计与实现[J].湖北大学学报：自然科学版，2015，37（2）：107-111.
[2]程小龙，程效军，张培培.基于AutoLISP的三维模型快速建立与精度分析[J].工程勘察，2013，41（10）：
[3]WangJ，LindenberghR，MenentiM.SigVox-A3Dfeature matchingalgorithmforautomaticstreetobjectrecognitioninmobilelaserscanningpointclouds[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2017（128）：111-129.
[4]DuS，ZhangY，ZouZ，etal.Automaticbuildingextrac-tionfromLiDARdatafusionofpointandgrid-basedfea-tures[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2017（130）：294-307.
（作者单位：中国核电工程有限公司郑州分公司）
【关键词】地面激光扫描;无人机影像;三维模型重建
引言
时代的进步，科技的发展使我国快速进入现代化发展阶段的同时，我国各行业迎来新的发展机遇。精确的三维模型在城市规划、文化遗产保护、房产管理、灾害模拟等领域有重要用途。
1地面三维激光扫描技术的应用原理
地面三维激光扫描技术主要用来精确记录地面的三维空间信息，利用激光测距的原理，全方位记录各个地面点的相对空间位置，从而得到完整的地面全部数据点坐标。将坐标以三维影像的方式呈现出来，在计算机中用3D数字模型来实现还原实地地物地貌信息，从而为建筑工程方案的制定提供可靠依据，同时也大大提高了地面测量的精确度与信息的可利用价值。从一定程度上来看，地面三维激光扫描技术不仅包括扫描仪、数字成像等硬件设备，还包括一系列数据处理軟件，共同实现技术效果。
2无人机影像目标检测
1.基于像素分析的方法，基于像素分析的目标检测方法通过对序列图像进行逐像素点的对比，来区分前景和背景。比较具有代表性的有帧间差分法、背景差分法。2.帧间差分法，帧间差分法利用视频帧图像的时间连续性特点，通过灰度值的变化来检测运动目标。如果场景中不存在运动目标，图像灰度值就保持稳定，相反若存在运动目标，则灰度值变化很大。将视频序列中连续帧图像相减，再利用阈值就可以确定目标区域。例如，针对无人机视频提出了基于帧差和分块背景建模的车辆自动检测算法，具有较高的正检率。这类方法思路简单，计算速度快，常用于运动目标的检测。缺点是应用范围有限，仅适用于静态背景，且背景比较简单、目标较少的情况。3.背景差分法，背景差分法首先进行背景建模，根据当前帧与背景模型的像素差值确定运动目标。该方法设计简单，具有良好的鲁棒性与实时性，可根据实际情况来确定阈值，其检测结果能够直观反映运动目标的位置、大小和形状等信息，从而得到比较精确的运动目标信息。基于背景差分法，预先得到纯净无障碍的路面图像，经过预处理后与待检测图像做差分计算完成对路面障碍物的识别。然而，背景差分法对检测的效果取决于背景的复杂程度，相邻两帧图像的背景越接近，求差后得到的目标区域也就越完整。因此，建立好背景图像是该方法的关键，也是难点所在。上述两种方法比较适合于处理无人机处于悬停状态下的运动目标检测，实现简单，但是处理背景复杂的无人机影像时，性能比较差。
3建筑物模型重建
将融合后的地面激光与摄影测量点云导入到基于Microstation平台的Terrascan软件中，为每栋建筑物建立一个图层利于后续的编辑修改，利用Terrascan软件中的“切剖面”工具显示点云的侧面视图，结合显示点云的顶视图和侧面视图，采用“智能线”精确绘图功能准确勾绘建筑物主体顶部轮廓，根据侧面视图显示的建筑物点云高度使用“推拉/挤压”功能构造出建筑物的三维实体模型。除了无人机采集的建筑物的顶部影像和部分立面影像外，还需要用单反相机补拍建筑物立面影像，按建筑物对影像分类后，利用Photoshop软件的“透视裁剪”裁切图片，通过“斜切”“变形”等工具纠正影像为立面正射图。
4点云算法
点云数据处理内容的相关算法也需要进一步研究：其一，对点云的自动分割算法需要进一步完善，如能自动分割出许多数据量小、拥有相同特征的点云部分（如雕像的底座、建筑物的门窗、墙壁柱子等局部自动分割出来），即可先对目标建筑物的局部进行建模，然后在将部分模型拼接成完整模型，将点云数据及工作量分散之后，可以大大降低建模对计算机配置要求，同时能在极大程度提高工作效率，避免数据处理过程中软件或系统由于无法承载数据处理量而出现崩盘状况;其二，点云数据的精简算法也需要进行深入研究及完善，探究如何在保留目标实体特征点云的基础上，实现其余点云数据的精简;基于点云数据量大的特点而不适用于在数字城市等的应用中，3Dmax模型数据量小，在数据量上占有优势，但3Dmax手动提取特征点云、手动实现建模，因而工作量大，在实际的生产工作中需要花费大量的人力物力财力;综上所述，实现点云数据的精简，在很大程度提高工作效率，减少成本投入。
5建筑测量
城市化建设当中，大多建筑翻修、保护工程需要精密测量。对于建筑自身来说，采用传统的测量技术与测量仪器，往往实际得出的测量数据与实际效果相差较大，需要人工对数据进行调整，来减小图纸与实际测量的误差。尤其是在古建筑修复方面，大多古建筑建设时间较长，结构变形严重，采用常规建筑测量手段难度较大，准确性较低，影响古建筑修复设计和施工的顺利开展。采用地面三维激光扫描技术，可对建筑空间进行全方面的扫描与测量，按照标准建筑数据对古建筑结构变形的情况进行检测和分析，制定最佳的修复方案，达到保护建筑，延长建筑使用寿命的目标。
6多尺度的特征融合
特征提取与表达是目标检测中的核心问题，深度特征具有强大的特征表达能力和上下文信息提取能力，包含了从低层视觉特征到高层语义特征的丰富表达。如何对各层的特征进行融合、如何对局部特征进行表示均是值得深入探索的问题。
7多源传感信息融合
仅利用无人机影像中的视觉信息无法获得理想的检测精度，可以利用航拍平台上的多源传感信息，指导对深度神经网络进行针对性的优化与设计，从而提升检测速度与精度，这将有助于突破低空航拍影像中多尺度多视角目标检测的瓶颈问题。
8建模结果
在SuperMap三维地理信息平台中可以为每栋建筑物设置属性表并添加属性值，可以实现三维系统的三维坐标查询、高度量测、通视性分析、缓冲区分析、日照分析等三维空间分析功能。
结语
联合地面三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术重建三维场景的方法涉及激光点云处理技术和无人机倾斜摄影测量技术，该三维建模方案的综合性强，数据处理量大，建模周期长，成本也较高，适合于小区域的高精度三维场景重构。
参考文献：
[1]宋宜容，严康文.基于GoogleEarth的三维数字浏览系统的设计与实现[J].湖北大学学报：自然科学版，2015，37（2）：107-111.
[2]程小龙，程效军，张培培.基于AutoLISP的三维模型快速建立与精度分析[J].工程勘察，2013，41（10）：
[3]WangJ，LindenberghR，MenentiM.SigVox-A3Dfeature matchingalgorithmforautomaticstreetobjectrecognitioninmobilelaserscanningpointclouds[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2017（128）：111-129.
[4]DuS，ZhangY，ZouZ，etal.Automaticbuildingextrac-tionfromLiDARdatafusionofpointandgrid-basedfea-tures[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2017（130）：294-307.
（作者单位：中国核电工程有限公司郑州分公司）