隧道掌子面节理点云识别及微服务模块开发_于晓宇.pdf

快速识别岩体隧道掌子面不连续面的点云信息并解译其几何与力学参数是实现隧道远程诊断的重要基础。目前基于数码相片的三维点云识别严重依赖商业程序，本文基于计算机视觉开源框架，自主开发了隧道掌子面不连续面点云信息识别的微服务模块。该微服务模块基于 Django 框架封装，可灵活部署于任一具有微服务架构的隧道安全诊断平台中，根据用户在线输入的不同视角下隧道掌子面岩体相片，可自动识别三维点云并实现三维重构。该微服务模块已部署于同济大学基础设施智慧服务系统(iS3)中，点云识别结果与其他程序进行了对比，结果表明，该微服务模块能满足基本的三维重构功能要求，在点云识别速度方面具有优势，未来在计算精度方面仍存在提升空间。关键词:隧道掌子面;岩体不连续面;点云识别;开源框架;微服务模块中图分类号:U4521文献标识码:A文章编号:1673-0836(2023)02-0586-08Point Cloud Identification of Joints in Tunnel Faces andIts Implementation in a MicroserviceYu Xiaoyu1，2，Liu Fang1，2，Xu Yingnan1，2，Zhu Hehua1，2(1 State Key Laboratory for Disaster eduction in Civil Engineering，Tongji University，Shanghai 200092，P China;2 Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering，Ministry of Education，Tongji University，Shanghai 200092，P China)Abstract:Quickly identifying discontinuity of the rock in a tunnel face and interpreting its geometric andmechanical parameters are considered as important basis for realizing remote tunnel diagnosis However，3Dpoint cloud recognition based on digital photos often relies on commercial programs Based on the open sourceframework of AliceVision，this paper developed a microservice module for point cloud information recognitionof discontinuity of rocks in a tunnel face Encapsulated with the Django framework，the module can beflexibly deployed in a platform that supports the microservice architecture With photos of the rock mass on the tunnelface taken from different perspectives and uploaded remotely by users，the microservice helps automatically identify3D pointcloudandachieve3DreconstructionCurrently，themicroservicemodulehasbeendeployedinfrastructure Smart Service System(iS3)developed by Tongji University The results compared with those obtainedfrom other software show that the microservice module can meet the basic need for 3D construction with advantagein the computational speed although effort is still needed to further improve the accuracyKeywords:tunnel face;discontinuity of rock mass;point cloud recognition;open source framework;microservice module收稿日期:2022-11-17(修改稿)作者简介:于晓宇(1995)，女，河南安阳人，博士生，主要从事岩土工程数字赋能等领域的研究工作。E-mail:1810745 tongjieducn通讯作者:刘芳(1978)，女，广东河源人，博士，教授，主要从事岩土工程数字赋能等交叉领域的教学与研究工作。E-mail:liufang tongjieducn基金项目:国家重点研发计划(2020YFB21033003)0引言由于地质条件的复杂性以及施工工法、工期和经费的限制，通常难以在工前对隧道全线进行精细化全覆盖地质勘探，一般通过局部重点地段的详勘结果来大致推测周边围岩的地质情况1。因此，隧道围岩的地质条件存在很大不确定性，这给隧道的设计与施工带来很大挑战。在隧道施工掘进过程中，隧道掌子面不断曝露围岩及其不连续结构面，这为进一步明确隧道围岩地质条件提供了更为丰富的信息，借助实时施工数据与合理的解译模型，地质模型的动态更新乃至隧道施工的远程诊断和动态设计都成为了可能2。快速识别岩体隧道掌子面不连续面的点云信息是实现上述可能的重要基础。基于点云信息可解译岩体的几何与力学参数，实现真实节理岩体的三维重构，并定量判别隧道岩体等级，进而辅助动态设计与施工优化3。现阶段，获取隧道掌子面不连续面几何与力学特征信息的方法包括传统方法与非传统方法。传统方法主要依靠地质勘测人员操作传统的工具(如皮尺、罗盘、游标卡尺等)对岩体结构面进行接触测量4，现场工作量大而且受到技术人员知识水平等主观因素的影响，可能导致信息描述缺乏完整性和客观性。非传统方法主要是摄影测量法5-7 和三维激光扫描技术8-10。其中，摄影测量法主要采用双目立体测量技术对掌子面图像进行分析处理，获得隧道掌子面的三维空间点云数据，进而再获取结构面信息，其优点是可以快速、高效、非接触式采集隧道掌子面地质信息，并针对不同专业领域灵活进行二次开发1。目前，已有学者应用摄影测量法提取隧道掌子面不连续面点云信息，并达到一定的测量精度11。其中，王隆12 基于近景摄影测量原理，编制了一套用于像点坐标的量测程序，通过对采集到的隧道数码相片进行分析处理提取隧道三维点云数据，并使用 Matlab 开发了一套隧道围岩变形监测系统。董鑫等13 基于摄影测量技术分析海底隧道掌子面图像，提取三维点云数据，通过图像灰度阀值判别，绘制掌子面迹线，并进行产状的解译与识别。目前已有一些可用于隧道工程点云信息提取的软件(见表 1)，但大部分为闭源的商业程序，共表 1隧道工程点云信息提取的常用软件Table 1Software used for point cloud extraction in the field of tunnel engineering软件名称开发者特征是否开源是否商用Sirovision澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIO)勘探与采矿研究所应用于矿山和岩土工程领域的三维数字摄影测量和岩体结构分析系统。采用数码相机获取地质体的图像，经过软件处理获得三维图像，并可对岩体进行结构参数分析。否是3DM Analyst澳大利亚 ADAMTechnology 公司一款能从一对普通数码照片中快速提取三维数据的计算机分析软件包。否是ShapeMetrix3D奥地利 3G 公司一款岩石三维成像系统，通过拍摄岩体隧道左右两张数码相片，可实现对隧道掌子面的点云获取与三维重建。否是Lensphoto张祖勋院士及朗视软件有限公司一套数字近景摄影测量系统，通过拍摄的序列影像快速生成被摄物三维点云，并映射真实三维纹理，可对普通数码相机所获得的影像进行三维重建。否是PhotoscanAgisoft LLC基于多视图自动生成三维模型的实景建模软件。否是HALCON德国 MVtec 公司标准的机器视觉算法包，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。否是ealityCapture斯洛伐克 Capturing eality公司一款基于摄影测量的快速建模软件，输出稀疏和稠密点云，可自动创建虚拟现实场景及进行三维网格的纹理贴图。否是MVEMichaelGoesele 的 研 究 小组在 TU-Darmstadt 开发三维重建开源软件，包含了 SfM，点云重建，表面重建。基本上能够完成三维重建的整个流程。是否Meshroom由 AliceVision 团队开发基于 AliceVision 摄影测量计算机视觉框架的免费开源完全集成的 3D 重建软件，Meshroom 独立于 AliceVision 框架，专门用于交互。是否7852023 年第 2 期于晓宇，等:隧道掌子面节理点云识别及微服务模块开发享 性 和 独 立 性 低，功 能 拓 展 性 差，如Sirovision14，ShapeMetrix3D15，3DM Analyst16，HALCON17 等均基于数字摄影测量技术，以普通数字相机为传感器，通过对获取的岩体影像进行处理，最终获取点云信息并建立岩体影像的三维立体模型18。一些学者运用上述软件进行了岩体隧道点 云 识 别 和 岩 体 信 息 提 取 等 工 作，例 如Haneberg19 采用 Sirovision 软件对现场测量获得的岩体相片进行室内三维点云处理，并将此方法应用于美国 5 个采矿和土木工程项目。Wang 等20 采用 ShapeMetrix3D 软件对隧道施工过程中采集的岩体信息进行处理，获取岩体三维点云信息并提取岩体不连续面间距和产状等信息。陈建琴等4 基于HALCON 软件平台，通过调用特征点检测和匹配、稠密匹配和三维重构等 Halcon 算子，对数码相机拍摄获得的隧道掌子面左右视图进行数字化处理，获得隧道掌子面三维点云模型，为后续岩体间距与粗糙度的提取提供点云基础。刘子侠等21 和王凤艳等22 应用数字近景摄影测量技术，基于 VirtuoZo工作站进行内业解译，获取岩体结构面三维空间点云，再根据产状公式获取结构面信息。以上工作均依赖于闭源程序进行点云提取，然后导入地质特征分析模块，无法实现两者的无缝衔接，因此流程的自动化程度受到限制4，而且对闭源程序的依赖也严重制约了隧道智能分析系统的自主化开发。因此，为了构建可扩展的点云信息识别模块，本文基于计算机多目立体视觉原理，利用摄影测量计算机视觉开源框架 AliceVision，开发了隧道掌子面不连续面点云信息识别模块，并将该模块植入基于 Django 框架的微服务，以实现模块的灵活部署和多元化应用。该微服务模块可在线接收不同视角的隧道掌子面岩体数码相片，自动获取隧道掌子面三维点云信息并实现三维重构，为后续自动提取隧道施工现场掌子面岩体几何和力学参数提供必要的点云数据基础。值得指出的是，本文聚焦在如何通过技术集成手段提高工作流的自动化程度，从而满足数据应用的时效要求，同时更重要的是促使国产智能分析系统突破某些技术环节对外部闭源程序的依赖，进一步提高系统的自主性、灵活性和可扩展性。具体而言，本研究的意义体现在以下 2 个方面:(1)提升工程数据的分析效率。对于时效性要求高的工程需求场景(如隧道施工远程诊断和动态设计)，本微服务模块可实现与已有平台的无缝衔接，且具有自主性，可大大提高工作流的自动化水平和功能扩展性。(2)改变数据共享模式。施工过程的影像数据大多以照片格式存储，但 TB 级的照片数据很难在时效性要求高的应用服务中发挥价值。本微服务模块在存储照片的同时，自动生成体量更小的三维点云数据存储在数据仓库中，并暴露接口实现数据共享和二次开发。1基于开源框架的点云信息识别算法表 2 汇总了目前常用的基于摄影测量原理的计算机视觉开源框架，这些开源框架包括图像处理和计算机视觉等通用算法，可提供诸多程序语言的接口，可据此构建自定义算法。其中，AliceVision是一套由大量的三维重建和相机跟踪算法的程序和库组成的摄影测量计算机视觉框架，由于完全开源，该框架得到来自不同领域众多用户的持续更新和共享，为开发者提供了可测试、可分析和可重用的最新计算机视觉算法，给计算机视觉应用实例提供了强大的框架基础。鉴于此，本文也利用该框架，基于计算机多目视觉基本原理进行隧道掌子面不连续面点云的识别。表 2基于摄影测量原理的常用计算机视觉开源框架Table 2Summary of open source frameworks for point cloud extraction based on photogrammetry框架名称特征是否商用链接Opencv跨平台计算机视觉和机器学习软件库，由一系列 C 函数和少量C+类构成，同时提供了 Python、uby、MATLAB 等语言的接口。否https:/opencvorg/OpenMVG开源多视角立体几何库，解决多视角立体几何的精准匹配问题，提供一系列 SfM 需要用到的特征提取和匹配方法，完整的 SfM工具链(校正，参估，重建，表面处理等)，提供了一套强大的接口，方便开发者二次开发。否https:/githubcom/openMVG/openMVG885地 下 空 间 与 工 程 学 报第 19 卷续表 2框架名称特征是否商用链接OpenMVS稠密点云重建、表面重建、表面细化、纹理映射。否https:/githubcom/cdcseacave/openMVSAlicevision摄影测量计算机视觉框架，可提供 3D 重建和相机跟踪算法，核心框架由不同的程序和库组成，但不提供任何图形用户界面。否https:/alicevisionorg/计算机多目视觉是从多个不同视角，用标定好的相机对物体进行拍摄，利用图像重叠部分的特征点，基于视差原理计算图像对应特征点间的位置偏差，建立对应关系，获取物体三维几何信息，然后以已有的双视角下的相机位姿和空间点坐标为基准，进行视角的不断添加，实现点云重新计算和融合，实现多视角运动恢复结构重建23，能在很大程度上克服双目立体视觉重建精度较差的缺点24。其算法实现流程如图 1 所示，首先输入隧道掌子面不同视角拍摄的岩体数码相片，调用计算机视觉开源框架 AliceVision 所提供的一系列算法分别获得相机内参矩阵、未匹配的特征点、匹配后的特征点、原始空间点云、过滤后空间点云、带有三角剖分的点云文件和带有纹理及三角剖分的点云文件。最终获得的点云文件包含每个三角网格的顶点和各个小三角面片信息，可为后续的隧道掌子面不连续面几何与力学参数分析提供数据基础。图 1基于开源框架 Alicevision 的隧道掌子面不连续面点云信息识别算法流程图Fig1Flow chart of point cloud recognition and 3D reconstructionof joints in tunnel face based on computer multi-eye vision2微服务模块开发为了提高点云识别模块的通用性和拓展性，本文使用 NET+SQL Server2012+Microservice 的技术组合，基于 Django 框架，构建了一个隧道掌子面不连续面点云信息自动化识别微服务模块，该微服务模块具有共享性和独立性，可灵活部署于具有微服务架构的系统平台(图 2)，用户可通过互联网实时应用此项分析服务，用于隧道远程诊断等智能化服务。图 2隧道掌子面不连续面点云信息自动化识别微服务系统部署图Fig2The deployment diagram of the micro-service systemfor automatic identification of point cloud on the discontinuousfaces of the tunnel face在开发模式选择方面，采用微服务架构的开发模式(图 3)。在微服务架构中，应用程序由多个服务构成，每个服务都是高度自治的业务实体运行在独立的进程中，不同的服务可以非常容易地部署在不同的主机上，服务与服务之间、服务与应用程序图 3微服务体系架构Fig3Microservice architecture9852023 年第 2 期于晓宇，等:隧道掌子面节理点云识别及微服务模块开发之间采用 HTTP 轻量级的通讯，便于系统的横向扩展，因而基于微服务架构开发的功能模块具有可重用、可共享的功能，可灵活部署于任意具有微服务架构的平台中。在开发技术选择方面，采用基于 Django 框架的 WebAPI 技 术 实 现 对 微 服 务 模 块 的 封 装。Django 是一款由 Python 定制的免费开源 Web 开发框架，其设计模式为模型(Model)、视图(View)和模板(Template)的 MVT 模式，模型主要负责和数据库交互，进行数据处理;视图主要用于接收请求，进行业务处理，返回应答;模板用于封装结果，生成页面展示的 html 内容，Django 框架的 MVT 设计模式如图 4 所示。图 4Django 的 MVT 设计模式Fig4The MVT design pattern of Django微服务模块开发在 Python 专注于数据分析的发行版本 Anaconda 中编写，编译环境为 Python36。后台设计遵循 MVT 的设计模式，并遵循可插拔原则，即将点云识别模块各功能剥离开来，各自形成一个独立的应用，模块上层通过二级 UL 调用各应用下的视图函数，完成点云识别目的。项目一级架构如图 5 所示。其中，login 负责处理用户注册、登录以及登出;mainpage 负责主页面的显示，其中运用了模板继承技术;media 包含了项目所有的文件信息，以及程序运行生成的中间文件;mysite 包含了项目设置的基本信息;reconstruction包含了点云识别和三维重构的页面展示以及算法实现;static 是网站 css 文件以及某些图片的储存位置;virtualreality 包含了虚拟现实实现代码。数据库的连接通过定义设置文件中数据库，借 助django-sqlserver django-pytds pyodbc django-pyodbcpypiwin32 等 python 库实现。图 5隧道掌子面不连续面点云信息识别微服务模块架构Fig5The development of the microservice module foridentifying point cloud of joints in tunnel face3应用实例31点云识别与三维重构结果微服务模块目前已部署于同济大学自主研发的基础设施智慧服务系统(iS3)中25，并初步应用于工程实践。本节以某公路隧道工程为例，展示隧道掌子面非连续面点云识别和三维重构过程与结果。首先，选用 4 张 NIKON 相机拍摄的隧道掌子面高精度照片做为原始输入(图 6)，相机拍摄图片的基本参数见表 3。其次，获取隧道掌子面不连续面稠密点云图(图 7)。由三维点云图进行三角剖分，最终获取隧道掌子面不连续面的三维重构结果(图 8)。图 6不同视角的隧道掌子面高精度照片Fig6Photos of the tunnel face from 4 different views图 7稠密重建点云图Fig7Densely reconstructed point cloud image095地 下 空 间 与 工 程 学 报第 19 卷图 8三维重构结果Fig8Three-dimensional reconstruction表 3隧道掌子面照片的基本参数Table 3Basic parameters of the photos ofthe tunnel face拍摄日期2017-03-17T21:34:0030曝光时间/s13光圈 F 值10相机型号NIKON D850水平分辨率300垂直分辨率300相机软件NIKON D850 Ver110焦距/mm24水平像素6 192垂直像素4 12832岩体产状分析所开发的点云识别微服务模块具有可灵活拓展的特点，可用于支撑隧道远程诊断平台所需要的岩体产状分析等。为了检验模块点云识别结果是否满足岩体产状分析的基本要求，在此基于前述点云重构结果，采用已有算法进行了产状识别，并与其他 两 款 点 云 识 别 软 件(即 ealitycapture 和Meshroom)进行了对比。三者的产状分析结果对比如图 9，包括原始点云图、OI 图(即三维重构感兴趣的区域图)、基于三维点云进行产状分析建模得到的产状图。结果表明，基于三款软件点云结果的岩体不连续面自动化分组结果几乎保持一致，表明本文模块提取的点云结果可达到基本的产状分析要求。表 4 为三款软件的具体点云数和识别时间的对比。在点云数量获取方面，本文所开发的微服务模块自动化识别的点云数目较少，相应的运行时间也较短，表明本微服务模块在点云识别速度方面有一定优势，但是由于识别的点云数目较少，其计算精度方面仍存在一定的提升空间，后续可在算法上进行进一步改进。图 9不同软件的产状分析结果对比Fig9Comparison of analysis results with different softwares表 4不同软件的点云识别结果对比Table 4Comparison with the running results of softwareealitycapture and Meshroom软件原始点云数OI 点云数运行时间/sealitycapture1 827 879559 217127本文模块113 49821 17880Meshroom688 017122 33214033虚拟现实诊断平台所开发的微服务模块也可用于搭建虚拟现实平台，服务于隧道远程诊断。在此基于 A-Frame 开源 JS 框架搭建了隧道掌子面三维重构虚拟现实平台，基于所开发的点云识别与重构微服务模块，实现隧道远程诊断进程中的人机交互，用户可以通过远程在线输入需诊断的隧道掌子面数码相片，实时通过虚拟现实演示界面(图 10)，远程查看隧道掌子面三维重构结果，在平台开发方面目前仍处在雏形阶段，在服务界面与应用方面仍有改进空间。图 10基于微服务模块搭建的虚拟现实平台Fig10A virtual reality platform developed based onthe micro-service module1952023 年第 2 期于晓宇，等:隧道掌子面节理点云识别及微服务模块开发4结论(1)所开发的微服务模块可根据在线输入隧道掌子面不同视角数码相片，实现隧道掌子面不连续面三维点云信息的高效自动化获取，并快速实现隧道掌子面的三维重构模型，为定量提取隧道掌子面岩体的几何和力学参数提供重要的基础点云数据。(2)该微服务模块具有共享性和独立性，可灵活部署于任意具有微服务架构的分析平台中，克服现阶段隧道远程诊断等智能分析系统对商业程序的依赖，是迈向掌子面岩体点云识别自主化的尝试。(3)通过与其他成熟软件的分析结果对比，所开发的微服务模块满足基本的重构功能要求，分析需时短，但获取点云数量少，表明微服务模块在识别速度方面有一定优势。致谢感谢同济大学博士生张可珅提供了掌子面原始数码相片以及产状识别算法的支持，同济大学博士生陈超在微服务系统开发方面提供了技术支持。参考文献(eferences)1 杨辉 基于三维激光扫描点云数据的隧道掌子面岩体结构面识别方法研究 D 成都:西南交通大学，2020(YangHuiMethodforidentificationofrock discontinuities in tunnel face from 3D point cloudbased on 3D laser scanningD Chengdu:SouthwestJiaotong University，2020(in Chinese)2 朱合华，武威，陈力康，等 岩体隧道全寿命周期工程信息远程实时诊断与反馈系统P 中国专利:110298548，2019-05-27(Zhu Hehua，WuWei，Chen Likang，et al emote real-time diagnosis andfeedback system of engineering information in the wholelife cycle of rock mass tunnelP China Patent:110298548，2019-05-27(in Chinese)3 陈建琴 基于非接触测量的岩体不连续面精细化描述及应用研究D 上海:同济大学，2018(ChenJianqin ock discontinuity description and applicationbased on non-contact methodD 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