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        基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的不動產(chǎn)邊界三維測量方法

        2021-02-15 07:53:08
        經(jīng)緯天地 2021年6期
        關(guān)鍵詞:項(xiàng)集測量誤差個數(shù)

        王 洪

        (福州君道空間信息技術(shù)有限公司,福建 福州 350001)

        0.引言

        對數(shù)字地球這一概念進(jìn)行延伸,我國提出了數(shù)字中國的概念,也就是以我國整體為對象對數(shù)字地球系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)踐。在這個十分浩大的工程中,數(shù)字城市作為應(yīng)用示范和試驗(yàn)田應(yīng)運(yùn)而生,是信息化、數(shù)字化建設(shè)工作的實(shí)際切入點(diǎn)[1]。該項(xiàng)目對多種技術(shù)進(jìn)行了綜合應(yīng)用,能夠?qū)Τ鞘械膹?fù)雜系統(tǒng)實(shí)施虛擬仿真與網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化管理[2]。說得更概括一些,就是通過數(shù)字城市能夠?qū)崿F(xiàn)城市可視化和優(yōu)化決策支持功能,使政府作出更加科學(xué)的決策,提升城市建設(shè)時效[3]。

        隨著三維可視化相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,城市不動產(chǎn)三維影像成為數(shù)字城市中的重要研究方向。對不動產(chǎn)邊界進(jìn)行測量對于建筑物三維模型建造以及規(guī)劃城市三維空間等都有很大意義,因此要重視對不動產(chǎn)邊界三維的精確測量問題研究。

        對于不動產(chǎn)邊界三維測量問題的研究,國內(nèi)外研究的方向和側(cè)重點(diǎn)不同,都取得了多樣化的研究成果。國外主要針對可視化、場景交互等方向進(jìn)行研究。有學(xué)者通過場景交互技術(shù)進(jìn)行不動產(chǎn)邊界的三維測量與建模。還有學(xué)者通過不動產(chǎn)圖像集合及其深度映射對不動產(chǎn)三維場景模型進(jìn)行表示,從而實(shí)現(xiàn)其邊界三維測量。而國內(nèi)則主要針對硬件方向進(jìn)行研究。有學(xué)者設(shè)計(jì)了一種不動產(chǎn)激光掃描儀,通過該激光掃描儀對不動產(chǎn)邊界進(jìn)行三維數(shù)據(jù)測量。還有學(xué)者通過Range scanner、結(jié)構(gòu)光等硬件進(jìn)行不動產(chǎn)邊界的三維測量。由于以上方法存在應(yīng)用場合受限、操作復(fù)雜、成本比較高昂等問題,所以在對不動產(chǎn)邊界三維測量問題進(jìn)行研究的過程中,應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行不動產(chǎn)邊界圖像三維數(shù)據(jù)的挖掘,基于挖掘的三維數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)對不動產(chǎn)邊界的精確三維測量。

        1.設(shè)計(jì)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的不動產(chǎn)邊界三維測量方法

        1.1 生成不動產(chǎn)圖像交易數(shù)據(jù)庫

        通過近景三維測量系統(tǒng)對不動產(chǎn)邊界圖像進(jìn)行捕捉,并生成不動產(chǎn)圖像交易數(shù)據(jù)庫,用于進(jìn)行三維數(shù)據(jù)挖掘[4]。使用的近景三維測量系統(tǒng)是多種先進(jìn)設(shè)備的集成體,具體包括移動計(jì)算機(jī)、CCD數(shù)碼相機(jī)、激光掃描儀以及全球定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要將機(jī)動車輛或無人機(jī)作為掃描平臺,是一種用于建筑物測量的測量系統(tǒng),能夠?qū)崟r、迅速、動態(tài)地對不動產(chǎn)地理圖像進(jìn)行獲取[5]。其中CCD數(shù)碼相機(jī)負(fù)責(zé)對不動產(chǎn)影像圖片進(jìn)行拍攝,在不動產(chǎn)為高層建筑時,還可以對激光掃描儀的數(shù)據(jù)獲取起到輔助作用。

        在使用近景三維測量系統(tǒng)時,為構(gòu)建不動產(chǎn)圖像交易數(shù)據(jù)庫,需要對掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以及實(shí)施坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,為實(shí)現(xiàn)該功能對系統(tǒng)的配套數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)。開發(fā)的配套數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的工作模式(如圖1所示):

        圖1 開發(fā)的配套數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的工作模式

        1.2 圖像邊界三維數(shù)據(jù)挖掘

        基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行不動產(chǎn)圖像邊界三維數(shù)據(jù)的挖掘,具體包括兩個步驟:(1)是頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生;(2)是關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生。

        1.2.1 頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生

        在對不動產(chǎn)邊界圖像三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行生成的過程中,需要多次掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫[6]。首先對不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遍歷,尋找三維數(shù)據(jù)候選1-項(xiàng)集,通過C1為該三維數(shù)據(jù)項(xiàng)集。對單個項(xiàng)的對應(yīng)支持度進(jìn)行計(jì)算,對于那些閾值大于最小支持度的項(xiàng),將其記為L1,定義為三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集。接著把三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集當(dāng)作算法中的種子項(xiàng)集,通過種子項(xiàng)集的自連接實(shí)現(xiàn)三維數(shù)據(jù)候選2-項(xiàng)集的生成,記為C2。再對不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行掃描,對三維數(shù)據(jù)頻繁2-項(xiàng)集進(jìn)行生成,記為L2。利用三維數(shù)據(jù)頻繁2-項(xiàng)集對三維數(shù)據(jù)頻繁3-項(xiàng)集進(jìn)行生成,記為L3。不斷重復(fù)該過程,直至無法生成新的三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集。

        以上迭代過程具體分為兩個子步驟:連接步、剪枝步。

        (1)連接步。Lk-1和其自身相連接,對Ck進(jìn)行生成。將Lk-1內(nèi)的元素用si來表示,其中si元素的第k項(xiàng)用si[]k來表示。通過字典序?qū)θS數(shù)據(jù)項(xiàng)集內(nèi)的項(xiàng)進(jìn)行排列,執(zhí)行Lk-1的自連接。對于si來說,其可連接的條件具體如下:前(k-2)項(xiàng)相同,而第(k-1)項(xiàng)則不同。

        也就是s1、s2在滿足式(1)時:

        則s1與s2稱為可連接關(guān)系,連接時的對應(yīng)結(jié)果項(xiàng)集如下:

        (2)剪枝步。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則對三維數(shù)據(jù)候選k-項(xiàng)集進(jìn)行性質(zhì)壓縮,接著計(jì)算壓縮以后Ck的支持度,從而對三維數(shù)據(jù)頻繁k-項(xiàng)集進(jìn)行確定。

        在迭代時,每次生成三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集時都要對不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行掃描,以便對三維數(shù)據(jù)候選項(xiàng)集的對應(yīng)支持度進(jìn)行計(jì)算,從而發(fā)現(xiàn)全部三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)目集[7]。然而每次都對支持度進(jìn)行計(jì)算需要極大工作量才能完成,因此需要對三維數(shù)據(jù)候選項(xiàng)集的實(shí)際數(shù)量進(jìn)行縮減處理,也就是對搜索空間進(jìn)行壓縮。

        1.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生

        這一步驟是在三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集中對與最小置信度閾值相符合的規(guī)則進(jìn)行尋找。其實(shí)現(xiàn)步驟具體如下:

        (1)用FI表示各三維數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集,對其全部非空子集進(jìn)行生成,用SFI來表示。

        (2)對于SFI來說,當(dāng)滿足式(2):

        式(2)中,Support_count代表出現(xiàn)事務(wù)數(shù);minConf代表最小置信度閾值。

        則會產(chǎn)生以下的規(guī)則,如式(3)所示:

        式(3)中,規(guī)則即為所生的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

        對最小支持度閾值進(jìn)行設(shè)定后,開始運(yùn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,首次對不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行掃描時,僅對各項(xiàng)目實(shí)際值的具體數(shù)量進(jìn)行計(jì)算,從而對三維數(shù)據(jù)大型1-項(xiàng)集進(jìn)行確定[8]。之后對不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遍歷的時候,需要實(shí)施連接和剪枝,一直到所產(chǎn)生的Lk是空集,則停止算法,實(shí)現(xiàn)不動產(chǎn)圖像三維數(shù)據(jù)的挖掘。

        1.3 邊界三維測量

        在挖掘的三維數(shù)據(jù)中對掃描點(diǎn)進(jìn)行提取,接著對掃描線進(jìn)行提取,實(shí)現(xiàn)不動產(chǎn)邊界的三維測量。在對掃描點(diǎn)進(jìn)行提取的過程中,首先對粗差點(diǎn)進(jìn)行剔除,將剩下的點(diǎn)用[Hi,Hi+1...Hj](1≤i≤j≤n)來表示,并對對應(yīng)最高點(diǎn)進(jìn)行尋找,用[Ti,Ti+1...Tj](1≤i≤j≤n)來表示。對于Ti和Hi間的點(diǎn),以掃描點(diǎn)的角度值和距離為依據(jù),對是否有突變存在進(jìn)行判斷[9]。在某時刻有Dm這一掃描點(diǎn)和該點(diǎn)的相鄰點(diǎn)Dm-1,當(dāng)成立式(4):

        式(4)中,Am、Am-1為Dm和Dm-1間的隨機(jī)點(diǎn);ε為突變閾值。

        此時認(rèn)為Dm和Dm-1是可疑特征點(diǎn)。

        對實(shí)際特征點(diǎn)進(jìn)行選擇時,需要參照下式,如式(5)所示:

        式(5)中,Lm、Lm-1為Am和Am-1間的隨機(jī)點(diǎn)。

        在Am和Am-1間對較小的點(diǎn)進(jìn)行選擇,將其作為特征點(diǎn),也就是選擇不動產(chǎn)上比較突出的、距離掃描儀有著較短中心水平距離的點(diǎn),將其當(dāng)作特征點(diǎn)。其中ε需要以不動產(chǎn)的具體表面情況為依據(jù)進(jìn)行取值,具體取值范圍為0.3~0.6。用H表示提取出的掃描點(diǎn)。

        接著對不動產(chǎn)邊界的掃描線進(jìn)行提取。對于H來說,用T表示該點(diǎn)對應(yīng)的掃描線頂部點(diǎn),對全部掃描線的對應(yīng)水平點(diǎn),通過拉依特準(zhǔn)則實(shí)施粗差處理,實(shí)現(xiàn)掃描線的提取[10]。其中粗差處理具體步驟如下:

        等精度對某量實(shí)施N次觀測,獲得x1,x2,...,xn。當(dāng)其中某數(shù)據(jù)xk所對應(yīng)的vk能夠滿足下式,如式(6)所示:

        式(6)中,x為觀測值算術(shù)平均值;σ?為測量標(biāo)準(zhǔn)差的對應(yīng)估計(jì)量。

        此時認(rèn)為xk內(nèi)含有粗差,需要將其剔除。

        2.實(shí)例應(yīng)用

        2.1 近景三維測量系統(tǒng)布設(shè)

        在實(shí)景中對設(shè)計(jì)的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的不動產(chǎn)邊界三維測量方法進(jìn)行應(yīng)用與測試。首先使用近景三維測量系統(tǒng)對不動產(chǎn)邊界圖像進(jìn)行捕捉。對近景三維測量系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)置與安裝,其具體構(gòu)成(如圖2所示):

        圖2 近景三維測量系統(tǒng)具體構(gòu)成

        在實(shí)驗(yàn)中,將移動計(jì)算機(jī)、CCD數(shù)碼相機(jī)、激光掃描儀安裝于無人機(jī)上,由于該無人機(jī)自帶全球定位系統(tǒng),因此不再額外對該系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)置。完成近景三維測量系統(tǒng)的布設(shè)以后,設(shè)置一些飛行掃描站點(diǎn)并對其測量路徑進(jìn)行選擇。

        2.2 中層不動產(chǎn)建筑側(cè)面測量誤差測試

        生成實(shí)驗(yàn)地區(qū)的不動產(chǎn)圖像交易數(shù)據(jù)庫,在數(shù)據(jù)庫中選擇某區(qū)域圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。

        首先對數(shù)據(jù)集中某中層不動產(chǎn)建筑側(cè)面的邊界進(jìn)行三維測量,調(diào)用的側(cè)面數(shù)據(jù)集圖像(如圖3所示):

        圖3 調(diào)用的側(cè)面數(shù)據(jù)集圖像

        對于單一邊界的測量,對掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫中相關(guān)圖片的次數(shù)和產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集個數(shù)進(jìn)行調(diào)整,對實(shí)驗(yàn)方法的單一邊界測量誤差進(jìn)行測試。在圖像邊界三維數(shù)據(jù)挖掘中,當(dāng)掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫中相關(guān)圖片的次數(shù)為30次時,分別在產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為18、20、22、24、26、28個時對實(shí)驗(yàn)建筑側(cè)面的上邊長、下邊長以及高度進(jìn)行測量,也就是分別對a、b、c的值進(jìn)行測量。

        此時測量結(jié)果具體如下:

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為18個時,a、b、c的測量值為15.203m、16.901m、11.801m;

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為20個時,a、b、c的測量值為15.202m、16.903m、11.802m;

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為22個時,a、b、c的測量值為15.203m、16.904m、11.804m;

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為24個時,a、b、c的測量值為15.206m、16.906m、11.805m;

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為26個時,a、b、c的測量值為15.205m、16.907m、11.806m;

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為28個時,a、b、c的測量值為15.206m、16.908m、11.807m。

        a、b、c的實(shí)測數(shù)據(jù)為15.2m、16.9m、11.8m,根據(jù)實(shí)驗(yàn)方法測量數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)對每種測量距離的平均測量誤差進(jìn)行計(jì)算,具體誤差計(jì)算結(jié)果如下:

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為18個時平均測量誤差為

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為20個時平均測量誤差為

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為22個時平均測量誤差為

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為24個時平均測量誤差為

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為26個時平均測量誤差為

        產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為28個時平均測量誤差為

        接著將掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫中相關(guān)圖片的次數(shù)調(diào)整為50次,同樣在產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為18、20、22、24、26、28個時對a、b、c的值進(jìn)行測量。

        此時測量結(jié)果具體如下:

        產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的個數(shù)為18、20、22、24、26、28個時,a、b、c的測量值分別為15.202m、16.902m、11.801m;15.202m、16.903m、11.802m;15.203m、16.903m、11.804m;15.204m、16.905m、11.804m;15.205m、16.905m、11.804m;15.205m、16.906m、11.805m。

        計(jì)算的平均測量誤差(如表1所示):

        表1 焦距為19mm時的平均測量誤差

        綜合以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果,掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫中相關(guān)圖片的次數(shù)是50次時,其平均測量誤差整體低于掃描30次,證明多次掃描不動產(chǎn)邊界圖像交易數(shù)據(jù)庫中相關(guān)圖片能夠提升測量精確度。

        同時,在產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的個數(shù)較少的時候,測量結(jié)果更接近真實(shí)值,而在產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集的個數(shù)變多后,實(shí)驗(yàn)中的平均測量誤差越來越大。這說明設(shè)計(jì)方法在產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集較少時可以進(jìn)行更加精準(zhǔn)地測量。

        2.3 低矮不動產(chǎn)建筑頂部測量誤差測試

        接著針對低矮不動產(chǎn)房屋頂部實(shí)施邊界三維測量。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中選擇一片較為低矮的房屋,調(diào)用的頂部數(shù)據(jù)集圖像具體(如圖4所示):

        圖4 調(diào)用的頂部數(shù)據(jù)集圖像

        對其中五個比較低矮的房屋的屋脊實(shí)施邊界三維測量,如圖4中的標(biāo)記所示。對五個房屋屋脊的平均測量誤差進(jìn)行計(jì)算,具體如式(7)所示:

        由式(7)計(jì)算結(jié)果表明:對低矮不動產(chǎn)房屋頂部實(shí)施邊界三維測量的平均測量誤差較低。此次測量誤差的計(jì)算結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的不動產(chǎn)邊界三維測量方法適用于多種場景下的不動產(chǎn)邊界三維測量,滿足了設(shè)計(jì)需求。

        3.結(jié)束語

        近年來,數(shù)字地球和信息化技術(shù)的發(fā)展,為不動產(chǎn)邊界三維測量問題帶來了更加廣闊的發(fā)展空間,該技術(shù)對于不動產(chǎn)的修復(fù)重建和三維建模均有重大意義。應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對該問題進(jìn)行研究,主要是利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行不動產(chǎn)圖像邊界三維數(shù)據(jù)的挖掘,實(shí)例驗(yàn)證了該算法的應(yīng)用能夠達(dá)到較低的測量誤差,也證明設(shè)計(jì)方法可以實(shí)現(xiàn)近距離的不動產(chǎn)邊界三維測量。今后將針對較遠(yuǎn)距離的測量精度提升問題進(jìn)行研究。

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