BIM+傾斜攝影在市政交通工程中的應用研究

鄧 迅

（上海市政工程設計研究總院（集團）有限公司，上海市 200092）

0 引言

隨著市政交通事業的發展，市政交通工程項目建設標準的提高，BI M技術在市政交通行業的應用逐漸興起，三維可視化模型作為其主要部分，越來越被人們關注。傾斜攝影作為一種新型的測繪手段，具有效率高、成本低、數據真實、操作靈活等特點，特別適合在自然環境苛刻的地方快速采集實景模型。相比傳統的效果圖，BI M+傾斜攝影更能真實地反映工程與周邊環境的融合度，可廣泛應用于市政交通工程的規劃設計、施工調查、施工管理和運維管理等環節，輔助工程全生命周期管理[1-6]。

1 關鍵技術

1.1 數據抽稀和分段處理

大型市政交通工程全線里程可達百余公里，數據量T B級，如直接用于瀏覽顯示效果不理想。通過對模型數據進行抽稀和合理的分段，重建數據結構和組織方式，可大幅提升瀏覽顯示效果和用戶體驗。

抽稀主要針對傾斜攝影模型，目前市面上常用的傾斜攝影模型一般是O S GB格式，其具有文件碎、數量多、高級別金字塔文件大等特點。通過數據抽稀、合并數據節點可以優化數據結構，專門用于宏觀視角顯示（見圖1）。

圖1 傾斜攝影模型節點抽稀示意圖

分段針對傾斜攝影模型和BI M，通常設計施工階段按照工程標段劃分，運維階段按照養護段劃分。傾斜攝影模型的分段要結合航飛測區進行，通過合并和拆分測區數據完成。分段后，每段獨立進行后續處理和制作緩存。

1.2 BIM輕量化

BI M輕量化方法多種多樣，要綜合考慮模型現狀和應用需求進行選擇。BI M輕量化可以有效地提高加載效率。市政交通工程中的BI M數據通常是道路和橋梁模型，可以選擇以下的處理方法。

（1）篩選特殊構件單獨處理。比如一些橋梁模型中的螺栓，一個螺栓的面片數達到數十萬甚至上百萬，如果直接可視化應用效果很差，而從信息化管理的角度，并不關注螺栓的形態和屬性，理應刪除或者替換。人們根據螺栓的特征信息，對螺栓進行實例化，批量篩選出螺栓，進而根據需要刪除或者減面。

（2）刪除重復點。在保持了模型拓撲結構的前提下，刪除模型中的重復點。降低模型幾何信息復雜度，提高加載效率。

（3）三角網簡化。三角網的數量是影響模型顯示效率的重要因素。三角網簡化的原理，是統計場景中模型對象的三角面數的極大極小范圍值，按指定簡化過濾范圍，以及簡化率，對場景中的全部對象或選中對象進行簡化的方法（見圖2）。簡化三角網可以大幅提升加載效率。

圖2 三角網簡化圖示

1.3 傾斜攝影模型壓平

傾斜攝影模型數據反映的是現狀地物，往往和工程BI M模型疊加后，山體、待拆遷房屋會和BI M模型出現遮擋、重疊，影響顯示效果。如圖3所示，傾斜攝影模型中的現狀房屋和橋梁BI M模型出現重疊，蓋住了部分橋梁。需要提取BI M模型的范圍面，將范圍面內的傾斜攝影模型壓平之后再疊加顯示。

圖3 傾斜攝影模型壓平前后對比示意圖

1.4 WebGL無插件瀏覽

W e b G L是一項可以在瀏覽器中繪制、顯示三維計算圖形并與之交互的技術。曾經只有高端的計算機或專門的游戲終端才能渲染三維圖形，因為這需要大量復雜的編程才能實現[5]。然而隨著互聯網技術的飛速發展和H TM L5標準的成熟，使用網頁技術渲染三維圖形也成為可能。與O p e n G L和Di re c t3D不同，W e b G L程序可存在于網頁中并在瀏覽器中執行，而不必安裝任何其他的插件和庫。

在B/S架構下，將處理好的傾斜攝影和BI M數據通過S er v er發布為標準的服務，在前端利用W e b G L加載顯示，帶來流暢的體驗效果。

2 典型應用

2.1 BIM+傾斜攝影模型瀏覽和查詢

通過前期的壓平處理，BI M和傾斜攝影模型已經可以很好地貼合。通過統一的地理空間坐標，兩者可以實現疊加瀏覽、相互補充，在宏觀和微觀上達到良好的瀏覽效果（見圖4）。在宏觀視角，通過傾斜攝影快速獲取市政交通工程的整體走向和分布；在微觀視角，可以借助BI M了解構筑物的幾何細節、查詢屬性，并通過傾斜攝影模型獲取周邊環境信息。

圖4 宏觀微觀瀏覽圖示

2.2 輔助沿線建筑拆遷

高速公路工程的拆遷工作，因為工程規模大，建設面積廣，涉及的居民和企業很多，工作變化無常，紛繁復雜[3]。傾斜攝影模型可以幫助管理部門掌握交通工程沿線的建筑物相關信息，為拆遷工作提供輔助參考（見圖5）。公路拆遷的對象一般是從公路用地外緣起向外一定距離的建筑物，可以通過對建筑物矢量面和道路中心線做緩沖分析，快速提取待拆遷的建筑物，再利用傾斜攝影單體化，就可以直觀地查看建筑物形態和屬性，并量測建筑物面積等。

圖5 BIM+傾斜攝影輔助建筑拆遷之圖示

3 結語

BI M和傾斜攝影的融合應用是當前技術的熱點，兩者的優勢互補構建了一種多尺度全方位的應用模式。在未來，兩者還將深度融合，在地理環境中有效地支撐大范圍的數據集、更好地支持對大規模市政交通工程的協同分析和共享應用，提升市政交通行業的核心競爭力。