李明巨-道路基礎設施三維數字底座建設與實踐.pdf

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1、P1李明巨江蘇省基礎地理信息中心2024.6.26P2目錄一、背景與需求二、工程實踐三、小結與展望P3P3 01 背景與需求P41、背景與需求截至2023年底，全國公路總里程550萬公里，承擔著63.5%的營業性旅客運輸量和73.3%的營業性貨物運輸量，構成了流動的倉儲和產業鏈、供應鏈的重要組成部分，在經濟社會發展中發揮了重要的先行作用。良好的交通基礎設施促進物流暢通，降低運輸成本，提高生產效率和市場競爭力促進人員、物質流動，加強區域間的聯系和交流促進城鄉之間、地區之間的互聯互通，促進社會經濟發展和人民生活水平的提高要想富，先修路P51、背景與需求交通運輸部 2023.9關于推進公路數字化轉型

2、加快智慧公路建設發展的意見發展目標 2027年：公路數字化轉型取得明顯進展。構建公路設計、施工、養護、運營等“一套模型、一套數據”，基本實現全生命期數字化。2035年：全面實現公路數字化轉型。修了路，管好路P61、背景與需求江蘇省交通運輸廳2022年江蘇數字公路發展行動計劃（20222025年）總體要求 以數字技術賦能公路高質量發展，加快推動公路基礎設施數字化轉型，進一步提升公路行業數字治理水平，全力促進公路數字科技成果轉化和創新融合應用，為率先實現公路現代化增加新動能。形成“數字科技創新活躍、基礎設施底座扎實、治理能力協同高效，智慧應用融合突破、支撐體系健全有力”的江蘇數字公路體系。實現全省

3、普通國省道、長大橋隧三維數字化生產與建模，構建全省普通國省道基礎設施三維數字化底座，是江蘇數字公路發展行動計劃重要的任務。到2025年底，普通國省道、長大橋隧三維數字化率達到100%；初步建成業務協同、決策高效的融合二維空間數據、三維模型數據的地理信息服務平臺，支撐構建江蘇“公路腦”。管好路，數字化是基礎P7實景三維中國1、背景與需求道路信息化不是新話題2020年以來，道路信息化發展很快，成果很多。需要的是性能再提升，覆蓋面更廣泛 從設計、建設、管護、運營服務全鏈條轉型升級，不斷迭代道路信息化的轉型升級交通新基建是國家新基建的主要組成部分 交通數字化與智慧化建設是交通新基建的核心內容 而公路管

4、理、管養數字化、智慧化應用公路新基建的主要內容P8P8 02 工程實踐P92、工程實踐目標開展普通國省道基礎設施三維數據采集，全面推進公路數字化轉型升級；建設道路基礎設施三維數據庫，構建道路及周邊環境、道路沿線設施等三維數字化場景；圍繞公路建設管理、養護管理、運營管理、應急管理、出行服務等業務需求，創新三維數字化技術的應用場景，通過技術創新與模式創新，全面提升公路業務智慧化管理水平。P102、工程實踐數據對象路基路面橋梁隧道交通工程及沿線設施環境保護與景觀設計其他工程排水工程、防護工程、涵洞車道、路緣石、培路肩、中央分隔帶上部結構、下部結構、橋面系和附屬工程主體結構安全設施、管理設施、服務設施

5、綠化工程渡口碼頭道路基礎設施P112、工程實踐技術手段1、采集區域相對于傾斜航飛不易受限。2、路面屬于近地面區域，車載采集可保證采集對象的完整；傾斜航飛，容易導致近地面處地物遮擋無法清晰建模。3、車載激光雷達點云成果半自動建模技術較為成熟，可構建精度較高的單體模型；單體模型是業務數據使用的基礎。傾斜航飛生產的場景模型數據為一個整體，無法與業務屬性進行關聯。4、模型成果數據使用更為流暢。車載激光雷達適用于絕大多數路段車載+傾斜航攝適用于大型橋梁傾斜航空攝影適用于渡口、服務區、公路中心、收費站、養護工區、應急處置基地等P122、工程實踐技術手段P132、工程實踐技術手段工作階段工作內容采用數據類型

6、及方式內業建模路面、一般橋梁、交通安全設施、管理設施（大部分）、服務設施（大部分）、綠化工程的建模車載激光雷達采集數據，半自動化建模特大橋、大橋處理及建模車載激光雷達采集數據+傾斜航空攝影數據路面采用半自動建模成果，其他人工建模隧道建模車載激光雷達采集數據路面采用半自動建模成果，其他人工建模通用路燈、監控設備等模型制作車載激光雷達采集數據，人工構建模型庫，為復用模型傾斜航飛內業數據處理：場景修飾、單體建模（公路中心、養護工區、應急處置基地、服務區、停車區、收費站、治超站、渡口碼頭、部分邊坡等）傾斜航空攝影數據場景模型自動化建模；人工完成模型修飾及單體化制作模型檢查數據檢查，模型與場景間的一致性

7、匹配人機交互檢查P142）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理2、工程實踐模型建設 點云內業建模從要素提取的過程來說，總體原則是：先提取線和面要素，最后提取點要素。原因在于點要素的落地高程可以參照距離最近的線和面要素的高程。道路要素提取示意2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理P152、工程實踐模型建設 點云內業建模交通標線制作主要指構建標線、箭頭、文字等，向交通參與者傳遞引導、限制、警告等交通信息的標志模型。利用道路標線設置的規律，實現標線信息的自動化提取，并進行單體建模交通標線的自動提取2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）

8、橋隧、高架路5）影像調色處理P162、工程實踐模型建設 點云內業建模2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理P172、工程實踐模型建設 點云內業建模針對道路標志的識別與采集 融合知識規則與深度學習兩類AI方法，形成了“雙輪驅動”的道路實體采集核心技術 解決了高精度、自動化的道路實體類型識別、自動空間定位的難題自研網絡模型結構圖2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理P182、工程實踐模型建設 點云內業建模結合實際影像，將一階謂詞邏輯表達的道路實體形狀、顏色、尺寸規則，轉換為概率表達矩陣，構建了貝葉斯概率網，實現了基于知識規則驅動的道路

9、標志實體識別雙輪驅動：知識規則驅動+機器學習驅動P(SBFAI)指示標志（機動車車道）2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理基于先驗知識的貝葉斯概率網示例P192、工程實踐模型建設 點云內業建模對于復雜語義的道路標志，采用內容解析技術，解決不同類型標志牌的內容精準分割與語義層次結構解析問題，使得重構后的標志牌可疊加到對應三維模型中進行渲染，實現標志牌單體建模的語義紋理重構。2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理P20 模型放置 依據影像、激光點云確定橋涵隧模型位置、高度，放置位置應與實際一致。模型貼圖 為空白模型制作模型貼圖，并核

10、查貼圖是否丟漏、空洞、拉花。模型融合 橋涵隧模型制作完成后，應與路面類模型進行融合。模型檢查 對模型結構、幾何、屬性、關系進行檢查，特別注意與路面類模型的融合情況，保證模型正確性。2、工程實踐模型建設 點云內業建模2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志4）橋隧、高架路5）影像調色處理P212、工程實踐模型建設 傾斜航空攝影 無人機飛行高度較低，色彩鮮艷，更貼近原始地貌，只需要對影像上有霧或飛行時間較晚導致影像顏色較暗的進行簡單調色，項目采用了Photoshop軟件批量調整圖片亮度、對比度、飽和度，經過調色處理后，影像色調達到生產要求。影像去霧處理前后對比圖2）模型庫構建1）道路標線3）道路標志

11、4）橋隧、高架路5）影像調色處理P222、工程實踐模型建設 傾斜航空攝影高港服務區高港汽渡南官河大橋泰州分中心P232、工程實踐模型建設 車載+傾斜航空攝影問 題：橋隧與普通路段連接處存在接邊問題解決辦法：先行構建路面模型，并按照方案要求，合理進行路段劃分，區分出橋隧；路面數據提供給橋隧構建作業人員，雙方銜接，必要時補充其他模型要素；節約作業時間；保證數據的一致性。P242、工程實踐數據優化數據預處理 利用數據治理工具對移動測繪車采集的數據、無人機航測采集數據、手工模型數據，BIM模型數據等多源公路基礎設施數據進行數據治理，包括格式轉換、坐標轉換、高程匹配等工作語義化 為解決三維模型無法檢索、

12、分析與單獨管理等問題，對模型進行單體化處理，并基于單體化成果與公路基礎數據庫建立映射關系，完成三維模型的語義化輕量化 數據處理引擎工具具有優秀的輕量化數據處理能力，更加智能的動態調度方案，使得數據的承載范圍不再受到限制P252、工程實踐場景融合P262、工程實踐場景融合P272、工程實踐場景美化 利用專業數據美化工具對部分三維模型數據進行美化，包括色彩調整、外立面效果、材質美化、燈光美化等。美化工具強化精模中模P28P28 03 小結與展望P29小結基礎性數據工程數據生產車載Lidar傾斜攝影BIM道路三維數字底座建設基礎地理信息數據庫道路三維模型數據庫道路屬性數據庫P30應用展望支撐公路資產

13、一體化管理 依托公路三維實景數據，立足城市運行監測、管理、處理、決策等要求，融入公路資產屬性信息、智能感知數據等現有的多源異構管養數據，實現多維度路網、設備、設施屬性交互查詢與公路資產精細化管理與保障。P31支撐路網實時監控與分析 視頻監控融合可視化技術，基于數字化底座支撐軟件的三維模型，對接公路路網視頻監控系統，同步調取視頻監控畫面和事件信息數據，隨時隨地可“看”，借助視頻監控實現道路在線巡檢，不受時空因素影響，提升日常巡檢效率，打造道路管養新型巡檢方式。應用展望P32支撐重點道路設施健康監測 基于三維數字化底座，通過低代碼平臺快速構建系統，提升應用服務支撐能力，為橋梁等重點道路設施培育一批三維信息支撐服務的監測示范點，連接物聯數據，搭建橋梁健康監測數據展示應用；探索基于三維模型展示橋梁監測點感知信息，動態發布橋梁應力、腐蝕、裂縫、交通荷載監測情況，支撐橋梁等設施的健康情況的精細化管控。應用展望P33謝謝大家！更廣泛的應用，值得期待感謝項目團隊李嬌嬌、楊覓、耿俊以及南京師范大學等提供素材