梁振宇，華嘉皓，陳浩龍，鄧逸川,2

基于計算機視覺的建筑施工期臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法

梁振宇1，華嘉皓1，陳浩龍1，鄧逸川1,2

(1. 華南理工大學土木與交通學院，廣東 廣州 510640；2. 亞熱帶建筑科學國家重點實驗室，廣東 廣州 510640)

建筑施工臨時結(jié)構(gòu)是施工現(xiàn)場的事故主要風險源。以往的基于振動的臨時結(jié)構(gòu)監(jiān)測方法依賴于在預(yù)先分析確定的監(jiān)測關(guān)鍵部位放置的加速度傳感器。但由于臨時結(jié)構(gòu)存在構(gòu)件搭設(shè)不規(guī)范、施工現(xiàn)場不確定性等因素，通過有限元分析等手段得到的監(jiān)測關(guān)鍵部位可能與實際情況相差較大，存在不確定性。為此提出一種基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法，充分利用計算機視覺技術(shù)的全域覆蓋及監(jiān)測高效的優(yōu)點。采用數(shù)碼攝像機采集臨時結(jié)構(gòu)的數(shù)字圖像序列，經(jīng)過基于相位的歐拉運動放大算法處理，獲取運動放大后的數(shù)字圖像序列；運用Canny邊緣識別算法獲取邊緣圖像序列并消除運動放大造成的噪聲，通過基于形心的運動跟蹤算法獲取臨時結(jié)構(gòu)的位移時程數(shù)據(jù)，并利用快速傅里葉變換進行頻譜分析；與預(yù)先建立的損傷動力指紋庫進行對比判斷臨時結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)。以存在10種損傷狀態(tài)的門式腳手架為測試對象，證明該方法的可行性與適用性。與加速度傳感器測量進行對比，該方法平均誤差為0.95%，滿足臨時結(jié)構(gòu)損傷狀態(tài)識別的精度要求。

歐拉運動放大；臨時結(jié)構(gòu)；計算機視覺；結(jié)構(gòu)損傷識別；損傷動力指紋

建筑施工臨時結(jié)構(gòu)是建筑施工作業(yè)的重要組成部分，為施工任務(wù)提供圍護、支撐、物料堆放、人員通行等功能。然而，臨時結(jié)構(gòu)的安全性是工程安全中一個突出的問題。根據(jù)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部辦公廳《關(guān)于2019年房屋市政工程生產(chǎn)安全事故情況的通報》，較大及以上事故的主要風險源為臨時結(jié)構(gòu)工程，如基坑工程、腳手架工程、模板工程等，如圖1所示?？梢?，臨時結(jié)構(gòu)的安全監(jiān)測是保障施工安全、減少工程損失的重要舉措。

圖1 2019年全國房屋市政工程生產(chǎn)安全較大及以上事故類型情況

臨時結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測可分為基于幾何的監(jiān)測[1-2]和基于振動的監(jiān)測[3]。前者通過檢查臨時結(jié)構(gòu)的構(gòu)件布置、位移等是否符合規(guī)范要求，從而判斷結(jié)構(gòu)的安全性；后者則是監(jiān)測結(jié)構(gòu)特定部位的振動響應(yīng)，將振動信息與損傷指紋庫進行比對，從而判斷結(jié)構(gòu)是否安全。根據(jù)調(diào)查，臨時結(jié)構(gòu)的破壞，如腳手架，多數(shù)是由于連接扣件的破損、銹蝕、老化所導(dǎo)致。因此扣件的變化難以通過結(jié)構(gòu)整體的幾何信息反映。而由于扣件變化導(dǎo)致腳手架桿件兩端的約束條件發(fā)生了變化，結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)受到影響。因此，基于振動的監(jiān)測更加適合于臨時結(jié)構(gòu)的監(jiān)測。

基于振動的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測已在橋梁[4-5]等永久結(jié)構(gòu)中有較多的應(yīng)用。傳統(tǒng)的方法是將加速度傳感器放置若干個關(guān)鍵部位上，收集其振動信息。由于傳感器布設(shè)成本較高，通常應(yīng)用有限元分析法得出需要進行監(jiān)測的關(guān)鍵部位。永久結(jié)構(gòu)在使用過程中通常不會發(fā)生較大結(jié)構(gòu)變化，因此有限元分析得到的監(jiān)測關(guān)鍵部位與實際情況相差不大。然而對于臨時結(jié)構(gòu)，由于存在搭設(shè)不規(guī)范、施工現(xiàn)場不確定性等因素，有限元分析得到的監(jiān)測關(guān)鍵部位可能與實際情況相差較大，若仍將加速度傳感器布置在有限元分析得到的關(guān)鍵部位有可能造成監(jiān)測信息的缺失，影響結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的效果。臨時結(jié)構(gòu)自身具有的不確定性使得監(jiān)測關(guān)鍵部位可能會隨著時間發(fā)生改變，損傷和需要監(jiān)測的部位可能出現(xiàn)在臨時結(jié)構(gòu)的任意位置。由于加速度傳感器難以遍布整個臨時結(jié)構(gòu)，因此人們提出了不依賴于物理傳感器的其他監(jiān)測方法。

基于計算機視覺技術(shù)的監(jiān)測技術(shù)已引起國內(nèi)外研究者們的重視[6-10]。攝像機中的每一個像素點均可認為是一個視覺傳感器，可以高效地監(jiān)測大面積區(qū)域。將計算機視覺技術(shù)使用在臨時結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)健康檢測中，可同時監(jiān)測臨時結(jié)構(gòu)所有位置的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，有效地解決了物理傳感器所帶來的布設(shè)問題。在眾多計算機視覺技術(shù)中，近年來快速發(fā)展的運動放大算法可以有效獲得結(jié)構(gòu)的振動信息。2005年，LIU等[11]首先提出了拉格朗日運動放大算法，結(jié)合光流法進行特征點跟蹤并將運動幅值放大，但存在計算量大、特征點易遮擋等問題。2012年，WU等[12]提出線性歐拉運動放大算法，將微小運動等價為數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中的亮度值的微小變化，其無需進行光流估計，只需放大數(shù)字圖像數(shù)據(jù)像素點的亮度值變化，即可實現(xiàn)對微小運動的間接放大，因此提高了計算效率。2013年，WADHWA等[13-15]利用相位的歐拉運動放大算法，并通過放大圖像相位信息實現(xiàn)微小運動放大，不會放大噪聲而是平移噪聲，進一步提升了運動放大的效果。在此基礎(chǔ)上，運動放大算法被廣泛地應(yīng)用于非接觸式獲取結(jié)構(gòu)的振動信息。CHEN等[16-18]運用相位的歐拉運動放大算法得到懸臂梁的共振頻率和振型、捕捉建筑頂部天線塔的振動信號、獲取橋梁結(jié)構(gòu)的振動頻率。SHANG和SHEN[19]開發(fā)了基于相位歐拉運動放大算法的多點振動測量方法并用于人行天橋監(jiān)測，提高了結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的效率。LU等[20]運用線性歐拉運動放大算法觀察塔式結(jié)構(gòu)振動，從而判斷是否發(fā)生疲勞破壞。雷林[21]改進了微小運動放大技術(shù)并將其應(yīng)用于對實際的水電工程監(jiān)測。張宇航等[22]利用相位的歐拉運動放大算法獲取橋梁拉索的自振頻率，進而得到橋梁的索力值?？梢姡\動放大算法已在獲取結(jié)構(gòu)振動信息方面得到了一定程度的應(yīng)用。

將臨時結(jié)構(gòu)的振動信息與損傷指紋庫進行比對從而進行判斷，稱為基于模式識別的損傷診斷方法[23]。該方法以結(jié)構(gòu)損傷前后變化的振動信息作為損傷指紋，通過采集多種損傷工況的損傷動力特征建立損傷動力指紋庫。將實際測量數(shù)據(jù)與損傷動力指紋庫進行比對，進而以最接近的模式確定結(jié)構(gòu)的損傷情況。利用損傷動力指紋庫進行結(jié)構(gòu)損傷識別已有一定程度的運用。張楊[24]通過分析簡支梁、固接梁和彈性約束梁損傷前后自振頻率的變化，建立了梁損傷定位通用頻率指紋庫。劉杰等[25]通過ANSYS仿真實驗提取損傷動力指紋，包含前5階頻率和前5階11個測點的歸一化振型值，用于斜拉橋的損傷識別。

針對臨時結(jié)構(gòu)的振動監(jiān)測關(guān)鍵部位存在不確定性的問題，本文提出一種基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法，充分利用計算機視覺技術(shù)的全域覆蓋及監(jiān)測高效的優(yōu)點。該方法首先運用基于相位的歐拉運動放大算法獲取某一頻率范圍運動放大后的圖像序列，然后通過Canny邊緣識別算法[26-28]識別圖像序列中的邊緣，并消除運動放大所造成的噪聲。通過邊緣序列提取結(jié)構(gòu)的位移時程數(shù)據(jù)，經(jīng)過傅里葉變換可得臨時結(jié)構(gòu)的自振頻率。以自振頻率作為損傷動力指紋與預(yù)先收集的損傷動力指紋庫進行對比，判斷臨時結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)。

1 基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法

基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別流程如圖2所示。

圖2 基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別流程圖

1.1 圖像預(yù)處理

通過攝像機獲取臨時結(jié)構(gòu)的圖像序列，為了提升運動放大效果，需對采集的圖像序列進行一定的預(yù)處理操作，包括轉(zhuǎn)換數(shù)字圖像格式，壓縮圖像比例，以及去除圖像序列中噪聲較大的圖像。

1.2 歐拉運動放大

采用基于相位的歐拉運動放大算法對臨時結(jié)構(gòu)的圖像序列進行運動放大。首先運用復(fù)向可調(diào)金字塔將圖像序列分解為不同位置、方向和尺度的局部空間振幅和相位。其中，高通殘差和低通殘差未通過時域帶通濾波和被運動放大，僅用于重建運動放大視頻。其次，利用傅里葉變換算法將局部空間相位信號分解為一系列正弦信號，對相位信號進行時域帶通濾波，獲得目標頻率范圍中的相位信息。該相位信息乘以放大系數(shù)并重建圖像序列，便可得到在特定頻率范圍放大的圖像序列。具體流程如圖3所示。

圖3 歐拉運動放大流程圖

為了清晰地描述該算法，以一維平動運動為例進行說明[13]。假定(,)為處的圖像亮度值，經(jīng)過時間，物體在圖像上平移()，則時刻圖像的亮度值為

通過傅里葉變換，分別將()和(+())轉(zhuǎn)換為指數(shù)形式的傅里葉級數(shù)，得

其中，為諧波振幅；為諧波頻率。

由式(2)和式(3)可知，對于某一諧波頻率，()和(+())的相位差為

由式(4)可見，相位差j()與位移()相關(guān)，且包含運動信息。因此將相位差放大倍，調(diào)整為aj()。調(diào)整后的諧波分量為e(x+(1+)(t))，且以此重構(gòu)圖像亮度函數(shù)，可得

對比式(2)和式(5)，可以得到放大后的運動信號(1+)()。

1.3 邊緣識別

運用Canny算子提取放大后的圖像序列的邊緣。Canny算子具有如下的優(yōu)點[23]：①較低的漏檢率和誤檢率，Canny算子能夠檢測較多的實際邊緣，且檢測錯誤較少；②良好的定位性，Canny算子檢測到的邊緣十分接近真實邊緣的位置；③檢測邊緣具備唯一性，Canny算子在檢測一條實際邊緣時，能夠抑制結(jié)果中的虛假邊緣，僅得到一條邊緣。Canny邊緣檢測算法流程如圖4所示。

圖4 Canny邊緣檢測算法流程圖

1.4 目標追蹤、頻譜分析

選擇臨時結(jié)構(gòu)同一區(qū)域的部分邊緣，計算邊緣的形心。通過跟蹤形心的運動獲取臨時結(jié)構(gòu)的振動位移時程數(shù)據(jù)。對位移時程數(shù)據(jù)進行快速傅里葉變換，得到臨時結(jié)構(gòu)的自振頻率。

1.5 損傷識別

根據(jù)文獻[29-32]，目前的損傷動力指紋歸納為4類：直接模態(tài)參數(shù)類(如頻率、振型)、模態(tài)參數(shù)的函數(shù)類(如頻率平方、模態(tài)應(yīng)變能等)、曲率類(如模態(tài)曲率、柔度曲率等)和振動信號非模態(tài)處理類(如傅里葉變換、盲源分離等)。因為結(jié)構(gòu)的固有頻率容易通過測試得到而且精度較高，同時振型可以反映結(jié)構(gòu)的局部信息，因此國內(nèi)外以頻率和振型作為損傷動力指紋的研究較多。

損傷動力指紋庫可通過實驗或有限元仿真分析建立。當結(jié)構(gòu)損傷工況種類較多時適用有限元仿真方法，而結(jié)構(gòu)較為簡單時，可使用實驗方法得到精度較高的損傷動力指紋庫。

本文測試了通過實驗建立的損傷指紋庫，分析臨時結(jié)構(gòu)的自振頻率與頻譜峰值個數(shù)，將其與損傷動力指紋庫進行比對，最接近的模式即可確定為臨時結(jié)構(gòu)所處的損傷狀態(tài)。

2 測試實驗

2.1 損傷識別

以門式腳手架為實驗對象，通過對比基于歐拉運動放大算法和基于加速度傳感器的損傷識別方法，從而驗證基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法的可行性與適用性。該門式腳手架由四根柱子、四根斜桿和一個頂板組成，長度為1 800 mm，寬度為900 mm，高度為1 700 mm，如圖5所示。通過保留或拆卸斜桿，結(jié)合門式腳手架的對稱性，可以組成10種不同的損傷工況，見表1。

2.2 實驗設(shè)置

在柱1中部安裝加速度計，同時由加速度計和高速攝像機測量柱1的運動。采用東華DH5922D動態(tài)信號測試分析系統(tǒng)與DHDAS數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析軟件采集腳手架振動的加速度信號并進行頻譜分析。為了獲取具有足夠精度的加速度時程數(shù)據(jù)，將加速度傳感器的采樣頻率設(shè)置為100 Hz。采用SONY FDR-AX700數(shù)碼攝像機獲取腳手架振動的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，設(shè)置為超慢動作模式，將記錄的運動放慢20倍，輸出的視頻幀率為50 fps，則實際記錄的幀率為1 000 fps，且圖像分辨率為1920像素×1080像素。攝像機焦距設(shè)置為10 mm，攝像機與腳手架的距離為850 mm。攝像機拍攝范圍如圖6(a)所示。實驗在實驗室完成，日光燈的發(fā)光頻率會對運動放大造成干擾，因此采用2個255 W的LED補光燈對腳手架進行補光。制作了一個激勵裝置，保證每次實驗中鐵錘以相同的速度、高度撞擊腳手架中部，以保證控制變量，如圖6(b)所示。為了消除實驗中結(jié)構(gòu)的不確定性，將所有的節(jié)點部位進行固接，采取焊接或螺栓擰緊，如圖7所示。同時，在腳手架后方布置3.0 m×1.5 m的黑色吸光布，減少運動放大的噪聲，提高邊緣識別的準確度。整體實驗布置如圖8所示。

圖5 門式腳手架示意圖

表1 門式腳手架損傷狀態(tài)總結(jié)

2.3 實驗數(shù)據(jù)分析

(1) 歐拉運動放大。為了提升圖像序列運動放大的效果，需要對采集的視頻進行格式轉(zhuǎn)換，由.mp4格式轉(zhuǎn)換為.avi格式。為了提高運算效率，將視頻壓縮在30 M以下。同時去除圖像序列中噪聲較大的圖像。

圖6 相機拍攝范圍與激勵裝置示意圖((a)攝像機拍攝范圍示意圖；(b)激勵裝置示意圖)

圖7 節(jié)點連接示意圖((a)柱子與底板焊接，底板通過螺栓擰緊在實驗平臺上；(b)斜桿通過2個螺母擰緊在螺絲上；(c)頂板焊接在門架上)

圖8 實驗布置示意圖

采用基于相位的歐拉運動放大算法對預(yù)處理后的圖像序列進行空間域分解、時域濾波、運動放大和重構(gòu)處理。針對合理的頻率范圍內(nèi)的運動進行放大，可以減少放大后的光影噪聲且更加準確地獲得自振頻率，需要設(shè)定低頻和高頻截止頻率。根據(jù)腳手架的動力特征，選擇28～90 Hz頻率范圍內(nèi)的運動進行放大。由于相機設(shè)置為超慢動作模式，記錄的運動放慢20倍，因此圖像序列運動放大的低頻和高頻截止頻率分別為1.4 Hz和4.5 Hz。選擇倍頻程帶寬復(fù)向可調(diào)金字塔進行空間域分解，F(xiàn)IR濾波器進行時域帶通濾波，放大系數(shù)設(shè)置為25，對圖像序列進行運動放大。

(2) 圖像序列邊緣識別。邊緣識別技術(shù)利用圖像中物體邊緣像素亮度梯度值較大和邊緣連續(xù)性的特點，獲取圖像中的物體邊緣信息。本實驗運用Canny算子進行腳手架的邊緣提取。為了方便提取腳手架的位移時程數(shù)據(jù)和提高運算效率，對于運動放大后的圖像序列，截取同一區(qū)域的圖像，如圖9所示。由于背景為黑色吸光布，排除了環(huán)境中其他物體的邊緣干擾。對于截取的圖像區(qū)域，調(diào)整Canny邊緣識別算法的參數(shù)，識別強邊緣并忽略弱邊緣，防止將算法造成的光影噪聲和柱子表面光線差異識別為錯誤邊緣，保證識別邊緣的唯一性。邊緣識別結(jié)果如圖10所示。

圖9 截取圖像序列的同一區(qū)域

圖10 邊緣識別結(jié)果示意圖

(3) 提取腳手架位移時程數(shù)據(jù)。由于截取的是同一區(qū)域的原始圖像序列的每張圖像，因此邊緣的運動即可反映腳手架的運動。利用已識別得到的邊緣序列，對于邊緣圖像的亮度值取算術(shù)平均，即可計算出邊緣的形心從而跟蹤腳手架的運動。這一運動追蹤方法無需人工標記點，節(jié)省了使用成本。以損傷工況1為例進行說明，其位移時程數(shù)據(jù)如圖11所示，同時采集的加速度計數(shù)據(jù)如圖12所示。通過對比可知，經(jīng)運動放大后的位移并不是真實的位移，而是特定頻率范圍內(nèi)的位移。

圖11 運動放大后的位移時程

圖12 腳手架的加速度計數(shù)據(jù)

(4) 損傷識別。分別對攝像機獲取的位移時程數(shù)據(jù)和加速度計獲取的加速度數(shù)據(jù)進行快速傅里葉變換，得到頻譜圖像，分別如圖13和圖14所示。將加速度計采集的數(shù)據(jù)視為建立損傷動力指紋庫，通過對比分析自振頻率和頻譜峰值數(shù)量，即可判斷腳手架所處的損傷工況。將圖13的橫坐標放大20倍，統(tǒng)一頻率坐標系統(tǒng)，頻譜分析對比如圖15所示，可見攝像機得到的自振頻率與加速度計獲得的自振頻率幾乎一致。10種損傷工況的頻譜分析對比見表2，各損傷工況的最大誤差為1.96%，平均誤差為0.95%。表明本文方法可實現(xiàn)加速度傳感器的自振頻率測量精度，可以滿足臨時結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)識別的精度要求。

圖13 位移時程數(shù)據(jù)的頻譜分析

圖14 加速度數(shù)據(jù)的頻譜分析

圖15 攝像機與加速度計分析結(jié)果對比

表2 腳手架損傷識別測試結(jié)果對比

3 結(jié)束語

本文開展了基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法的相關(guān)研究，充分利用計算機視覺技術(shù)的全域覆蓋及監(jiān)測高效的優(yōu)點，綜合運用基于相位的歐拉運動放大算法、Canny邊緣識別算法、傅里葉變換、損傷動力指紋庫等圖學技術(shù)，從結(jié)構(gòu)的振動信息入手對臨時結(jié)構(gòu)進行健康監(jiān)測。相比于以往基于幾何信息的臨時結(jié)構(gòu)非接觸式結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測，本文方法從損傷導(dǎo)致結(jié)構(gòu)體系改變的角度入手，能夠解決臨時結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測中的監(jiān)測位置難以確定的問題，拓展了計算機視覺技術(shù)在臨時結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測中的運用。腳手架的實驗表明，與加速度傳感器結(jié)果相比，各損傷工況的最大誤差為1.96%，平均誤差為0.95%。本文方法可實現(xiàn)加速度傳感器的自振頻率測量精度，滿足臨時結(jié)構(gòu)的損傷狀態(tài)識別的精度要求。

本文方法在以下方面還有待改進：

(1) 隨著頻率范圍的增加和放大倍數(shù)的增大，光影和噪聲會越明顯。因此通過該方法識別到的自振頻率和頻率峰值個數(shù)有限。

(2) 計算效率較低，視頻需要進行壓縮到較小的尺寸才能進行運動放大，否則會造成計算時間過長。這會導(dǎo)致細節(jié)信息的缺失，以及難以進行實時監(jiān)測。

綜上，基于歐拉運動放大算法的臨時結(jié)構(gòu)損傷識別方法還有較大地提升空間，還需在優(yōu)化空間域分解的金字塔、提升計算效率、減少算法導(dǎo)致的光影和噪聲等方面進行研究。

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A computer vision based structural damage identification method for temporary structure during construction

LIANG Zhen-yu1, HUA Jia-hao1, CHEN Hao-long1, DENG Yi-chuan1,2

(1. School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510640, China; 2. State Key Laboratory of Subtropical Building Science, Guangzhou Guangdong 510640, China)

Temporary structure is the main risk source of construction site accidents. Previous vibration-based detection methods mainly focus on setting accelerometers on some pre-defined critical areas. However, due to the factors such as nonstandard component erection and uncertainty of the construction site for the temporary structure, the critical areas of the monitoring obtained from the analysis may vary dramatically from the reality. Therefore, this paper proposed a structural damage identification method for temporary structure based on phased-based Eulerian video magnification algorithm, making full use of the advantages of global coverage and efficient monitoring of computer vision technology. The digital image of temporary structure vibration collected by digital camera was firstly processed by phased-based Eulerian video magnification to acquire motion-magnified image sequence in the particular frequency bands. Then, the canny edge detector was employed to identify the edges in the image sequence and eliminate the noise resulting from the magnification. The edges in the image sequence were utilized to acquire time-history data of temporary structure displacement based on the geometry centroid, from which resonant frequencies could be obtained after Fourier transformation, and finally the damage states were identified based on the pre-established damage dynamic fingerprint database. The applicability of the proposed method was discussed in the context of the frame scaffold experiments with 10 kinds of damage states. By comparing the results between camera measurement and accelerometer measurement, the proposed method can yield satisfactory performance with an average error of 0.95%, fulfilling the accuracy requirements of damage identification.

Eulerian video magnification; temporary structure; computer vision; structural damage identification; damage dynamic fingerprint

22 October，2021；

Natural Science Foundation of Guangdong Province (2022A1515010174); Guangzhou Science and Technology Program (202201010338)

LIANG Zhen-yu (2000-), undergraduate student. His main research interests cover BIM, CV. E-mail：eric.z.y.leung@gmail.com

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2022040608

A

2095-302X(2022)04-0608-08

2021-10-22；

2022-01-21

21 January，2022

廣東省自然科學基金項目(2022A1515010174)；廣州市科技計劃項目基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目(202201010338)

梁振宇(2000-)，男，本科生。主要研究方向為建筑信息模型、計算機視覺。E-mail：eric.z.y.leung@gmail.com

鄧逸川(1989-)，男，副研究員，博士。主要研究方向為建筑信息模型、計算機視覺。E-mail：ctycdeng@scut.edu.cn

DENG Yi-chuan (1989-), associate researcher, Ph.D. His main research interests cover BIM, CV. E-mail：ctycdeng@scut.edu.cn