[发明专利]基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统

权利要求书

1.一种基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，包括：

点云数据处理模块，用于对既有结构的点云数据处理，接收三维激光扫描仪采集的既有结构的点云数据，并对原始点云数据进行预处理，以得到处理好的点云数据，将处理好的点云数据输入至有限元模型生成模块；

有限元模型生成模块，接收点云数据处理模块传输的处理好的点云数据，采用聚类算法自动对点云数据中的结构的各个构件进行分割，将各个构件的点云转换到局部坐标系中；根据各构件的形状特征，选择相应的单元类型；采用基于切片的方法，对结构的每一个切片进行拟合，从而得到结构的几何参数；将点云中的颜色进行灰度化，基于点云的颜色特征，自适应提取损伤区域的点，得到损伤区域点云簇，并进行量化，得到相应的损伤参数；基于构件单元类型、几何参数与损伤参数，生成带有损伤的结构有限元模型，将生成的带有损伤的结构有限元模型输入至有限元分析模块；

有限元分析模块，用于对带有损伤的结构有限元模型划分网格、定义荷载及约束的条件，进行有限元分析，以得到既有结构在不同荷载和约束条件下的响应情况。

2.如权利要求1所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述点云数据处理模块，包括：

点云数据输入单元，用于获取既有结构的点云数据，将既有结构的点云数据传输至点云数据预处理模块；

点云数据预处理单元，用于处理既有结构的点云数据，对点云数据进行点云滤波去噪和修补缺失点云，并将处理好的点云数据输出至有限元模型生成模块的点云聚类分割模块。

3.如权利要求1所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述有限元模型生成模块，包括：

点云聚类分割单元，用于计算预处理后点云的法向量，基于法向量将点云映射到高斯球空间，再在高斯球空间中，分离并提取出不同方向一系列相互平行的点云平面，将不同方向一系列互相平行的点云平面设置为独立构件，将各个构件的点云转换到局部坐标系后输入至构件有限元单元类型选择单元；

构件有限元单元类型选择单元，用于根据输入的各构件的形状特征，选择相应的单元类型，并将各构件的点云数据和单元类型输入至有限元模型构建单元；

构件几何参数提取单元，用于在局部坐标系中，沿着结构的拉伸方向进行切片，并对每一个切片中的已经分割后的点云的各个表面进行三维平面拟合，然后以平面片的方式表示每一个切片的几何体，读取平面片的几何尺寸信息，最后将各构件的几何尺寸信息输入至有限元模型构建单元；

结构表面损伤识别与量化单元，用于对点云的颜色进行灰度化，然后基于点云的颜色特征，自适应提取点云中的裂缝，然后进行裂缝长度和宽度的量化计算，以到损伤参数；

有限元模型构建单元，用于根据构件有限元单元类型选择单元输入的单元类型、构件几何参数提取单元输入的几何尺寸信息、以及结构表面损伤识别与量化单元输入的损伤参数生成各构件的有限元模型，将局部坐标系下的各构件的有限元模型组合成整体结构，以生成既有结构的有限元模型，将有限元模型输入至有限元分析模块。

4.如权利要求3所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述点云聚类分割单元，用于在高斯球空间中，采用DBSCAN聚类方法，分离出不同方向一系列相互平行的点云平面。

5.如权利要求3所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述单元类型，包括：线单元、杆单元、梁单元、壳单元、板单元与实体单元。

6.如权利要求1所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述单元类型，包括：线单元、杆单元、梁单元、壳单元、板单元与实体单元。

7.如权利要求3所述的基于三维计算机视觉的建筑结构有限元智能逆向建模与分析系统，其特征在于，所述点云中的裂缝的提取，经过灰度化、滤波、自适应分割和真实裂缝筛选。