CN118857134B 一种基于三维激光扫描技术的建筑物变形监测系统及方法 （江苏省建筑工程质量检测中心有限公司）

一种基于三维激光扫描技术的建筑物变形本发明提供一种基于三维激光扫描技术的2步骤S1、获取多个激光扫描仪的原始数据，并对其应步骤S2、读取输出压缩特征点云及描述符，并采用改步骤S4、将变形数据和时序配准矩阵输入改进的热力34为点的先i步骤S128、基于Betti数序列，使用Wasserstei5Ltopo使用持续同调的Wasserstein距离来衡量原始点云和重构点云pp6指数映射exp:se(3)→SE(3)步骤S2214、将平滑后的李代数表示通过指数映射转换回SEκj步骤S319、使用马尔可夫链蒙特卡洛方法估计模型参7所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所现权利要求1至6任一项所述的基于三维激光扫描技术的建筑89和时序配准结果生成多级预警信息；基于模糊逻辑算法生成多级预警信息并生成监测报和时序配准结果生成多级预警信息；基于模糊逻辑算法生成多级预警信息并生成监测报高了对建筑物瞬时变形的捕捉能力，特别是对于大型建筑物或复杂结构的监测尤为重要。提高了点云对齐的精度。这种自适应方法能够根据建筑物的不同部位动态调整配准参数，误差模型对点云数据进行初步校正迭代计算残差并更新校正参数，直至残差小于预设阈[0054]步骤S43、读取当前实测的变形数据、预测变形数据和预先设定的建筑物安全阈空变形趋势压缩到二维或三维空间中进行展示，极大地提高了数据的可读性和分析效率。个点p，在其k近邻内计算归一化测地线距离分布P(d)，并计算信息熵H(p)=_ΣP(d)log2P为j)为相容性函数；[0065]步骤S127、应用拓扑数据分析方法，构建点云的持续同调，得到Betti数序列B=扑结构的相似度S；如果相似度S低于预设阈值ε,则调整步骤S123中的参数，并重[0068]通过应用Riemann几何学原理构建点云流形，实现了对点云数据的高精度几何表为邻接矩阵；求解广义特征值问题Lv=λDv，获取前m个最小非零特征值对应的特征向量Titopo使用持续同调的Wasserstein距离来衡量原始点云和重构点云的拓扑相似度；模建筑物变形监测中的数据传输和存储问题提供了创新解决方[0087]步骤S226、对H进行奇异值pppp构建指数映射exp:se(3)→SE(3[0097]通过引入自适应权重策略，提高了ICP算法对复杂建筑结构和局部变形的适应能j[0102]步骤S314、引入张量积样条以捕捉环境因素间的交检验统计量T(y,θ)；如果p值p=P(T(yrep,θ)>T(y,[0120]步骤S348、应用高阶矩量子化(Higher_OrderMomentQuantization,HOMQ)方qq[0128]步骤S352、在八叉树的每个叶节点上，应用移动最小二乘法(MLS)拟合局部变形ii[0138]通过构建多分辨率八叉树数据结构，实现了对大规模点云数据的高效组织和管[0145]步骤S386、应用图注意力网络(GAT)学习节点表示。tt)))]其中γ为折扣因模型对关键变形因素的学习能力。动态时间规整算法的实现，解决了不同时间尺度序列对的使用，结合其他深度学习模型，构建了强大的非线性预测框架。多模型集成策略和测策略，提高了模型在复杂环境下的决策能力。这种综合的变形预测模型不仅提高了预测的准确性和可靠性，还提供了丰富的不确定性和解释性信息，为大型建筑物的智能监测和预警系统提供了强大的技术支撑。云与历史时刻融合点云输入改进的4点一致集算法，执行时序配准优化，输出时序配准矩