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题名图像与点云多模态感知下数字孪生地下洞室群建模研究
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作者
马龙
余佳
张君
王晓玲
佟大威
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机构
天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室
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出处
《水力发电学报》
北大核心
2025年第11期101-114,共14页
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基金
国家自然科学基金联合基金重点项目(U24B20111)
国家自然科学基金项目(52279137)
国家自然科学基金原创探索计划项目(52350417)。
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文摘
高精度三维模型是水利工程数字化、信息化的核心载体,而数字孪生建模作为一种高保真建模手段,能够实现物理实体到虚拟模型的动态精确映射。然而,现有建模技术在复杂水利场景下面临双重挑战:单模态传感器在复杂施工环境下存在盲区和遮挡问题,多模态感知数据能够弥补该固有缺陷,但因密度差异大和重叠率低等导致配准融合性能较差。针对以上问题,本文提出图像与点云多模态感知下数字孪生地下洞室群建模方法,利用图像三维重建技术与三维激光扫描技术多模态感知水工地下洞室群跨源点云数据,弥补了单模态传感器难以全面感知复杂洞室群空间信息的缺陷;设计了双路径特征融合注意力模块(DPFFA)嵌入Geotransformer模型主干网络,增强网络对全局结构与局部细节的多尺度特征融合,克服因跨源点云密度差异及缺失等导致的单路径注意力失效问题,进而基于精确配准后的跨源点云建立完整高精度数字孪生模型。将该方法用于卡拉水电站地下洞室群,在点重叠率为20%、40%、60%、80%的点云数据集上进行实验,配准召回率(RR)分别达到26.90%、72.50%、84.40%、86.90%,相比未改进模型分别提升了3.20%、11.20%、8.20%、2.50%,并通过方法对比体现了所提配准方法的优越性,体现了所建立数字孪生地下洞室群模型的精确性,并且能够为数字孪生建模提供了新的有效技术支持。
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关键词
地下洞室群
多模态感知
图像
点云
点云配准
geotransformer
数字孪生建模
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Keywords
underground cavern
multimodal perception
image
point cloud
point cloud registration
geotransformer
digital twin modeling
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分类号
TV554
[水利工程—水利水电工程]
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