夏晓亮，姚金悦，卞胜平（.宁波市杭州湾大桥发展有限公司，浙江 宁波 57；.东南大学交通学院，江苏 南京 0096；.泰州市鼎益建设工程有限公司，江苏 泰州 500）

建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）技术作为一种具有高效率、高质量的新型技术理念，在我国建筑工程领域已得到广泛应用[1]。目前，BIM 技术在我国交通基础设施建设中的应用仍处于探索阶段，而桥梁建设作为我国交通网建设中的重要节点，在运维和养护过程中面临病害管理的难题。国内主流的桥梁病害记录方式分为数据库管理和桥梁病害管理软件两大类，存在检测效率、精度低下、无法直观精细标定病害位置信息等缺陷。通过 BIM 自动化建模技术对桥梁病害信息进行三维可视化采集与管理，可以极大减轻桥梁维护人员的工作强度，提高桥梁检测维护效率，提升桥梁工程建设水平，推动交通智能化建设。

本文以激光点云扫描测量技术、无人机倾斜摄影技术为基础，综合利用点云参数化模型和三维实景模型的优势，运用 Real Works 和 Context Capture 等软件，在国内外现有成熟技术的基础上，进行基于点云和实景数据融合的 BIM建模关键技术研究，探索了基于激光扫描和倾斜摄影数据的BIM 技术在桥梁工程信息化管理中的应用。

1 基于数据融合的桥梁信息化管理方法

基于数据融合的桥梁信息化管理方法本质是建立起桥梁几何参数、力学响应数据和病害数据的内在联系，提高桥梁病害检测精度与效率，最大化减少由于检测信息更新不及时导致的严重衍变病害。本文结合实际工程，提出了一套基于点云和实景数据融合的桥梁信息化管理方法。

1.1 数据融合建模

目前，基于数据融合的三维实景建模技术已在工程实践中得到了成功应用，倾斜摄影和激光点云扫描技术融合建模因具备明显的技术优势互补性，当前已成为国内外学者研究热点[2]。倾斜摄影可轻松实现服役桥梁结构快速、高效、厘米级成像，但存在数据精度低、区域贴图易受遮挡丢失等问题；激光点云扫描可对桥梁结构进行毫米级参数化三维刻画，但存在外业测量效率低、多站式数据拼接等缺陷。二者融合建模可大幅提升桥梁三维模型的完整度、精细度与生产效率。结合现场实图、点云模型、航摄实景等数据可建立实际桥梁的参数化模型，进一步搭建信息化管理平台。

1.2 桥梁病害信息化管理

近年来，信息化管理技术被广泛应用于交通基础设施养护中。桥梁在服役过程中受到桥型结构、环境气候、交通量等因素的影响，在复杂力学响应情况下不定期表现出多样化的病害问题。针对服役桥梁建立三维可视化模型不仅可以测量纵坡、结构物直径、视线角度等几何参数，还能获取铺装层表面如裂缝长度、坑槽面积、车辙深度等病害信息。

通过在关键部位埋设传感器的方式，结合力学指标波动程度制定点云扫描和倾斜摄影测量周期，以实现桥梁结构变形与病害衍生监测。以点云、实景模型和现场记录信息作为数据基础，在 BIM 桥梁管理平台中的集成高精度三维模型，完成病害的可视化标记。BIM 桥梁管理平台集成了病害所处空间位置、病害类型、损坏程度、实拍图像、检修状态、检修日期与人员等多维度信息于一体。

2 点云与实景数据采集与建模

2.1 工程概况

工程基于苏州太仓市的杨林塘大桥展开应用研究，该桥为全长 730.02 m、桥面总宽 30 m、沥青混凝土铺装的预应力三跨 V 型墩直腹板变截面连续刚构桥。自 2008 年通车运营以来历经拓宽重建、桥栏杆维修及支座维修，面临铺装病害、结构安全等问题，选取其作为数据融合信息化管理养护的研究对象。

数据融合建模阶段涵盖了桥梁点云参数化模型与三维实景模型的建立。该阶段作为信息化管理的开始，首先对测区制定测量方案，通过三维激光扫描仪的测程范围确定测站布设方式，利用路径规划软件制定无人机倾斜摄影飞行方案。完成实地测量后，借助 Trimble Real Works 软件和 Context Capture 软件分别对点云数据、实景图像进行拼接、去杂、生产等数据处理。在桥梁信息化管理阶段，利用上一阶段得出的模型可进行桥梁结构参数、病害参数的直接观察测量，开发了杨林塘大桥的信息管理平台。

2.2 点云数据处理与参数化

结合工程经验对大桥共布设 47 个测站，其中桥面两侧左右交错布设 41 个，桥梁下方中间布置 2 个，墩柱位置处两侧各布设 2 个。 采用扫描速度 100 万点/s，测程 120 m的 TX 8 三维激光扫描仪对大桥进行多站式扫描测量。通过平面标靶和球型标靶两种基于控制点的人工配准方法来实现点云数据的多站拼接工作。

由于测量时存在激光入射角过大、扫描面细节特征突出、桥面有车辆瞬时行驶等情况，因此拼站后得到的激光点云数据包含遮挡点、错误点、测量随机误差点等无效数据类型[3]。利用 Trimble RealWorks 软件针对噪声点和误差点进行截取去除，经去噪、光顺、着色等操作后得到数据预处理后的点云模型。

2.3 倾斜摄影实景输出

本工程采用的天鹰 HD 1600 六旋翼无人机集高性能处理核心、GNSS 定位系统、多功能传感器搭载平台等优势于一体，实际飞行任务中通过改装双镜头相机实现了拍摄频率的计算机自动化控制。飞行前实地考察测区地域特征，使用Mission Planner 软件进行无人机航线规划。方案确定无人机飞行分为三个架次，分别为160 m 高度的两个架次和 180 m 高度的整体架构，其中前两个架次采用倾斜摄影重点拍摄侧向纹理，整体架次则采用垂直摄影补拍细节纹理，飞行过程中需注意风速、风向、太阳光角度等因素的影响。

使用 Bently 公司开发的 Context Capture 软件对图像数据进行空间三角测量自动计算。Context Capture 软件具备还原度高、数据量小、兼容性强等优点[4]，空三过程中将自动计算拍摄位置并对相同位置点进行加密计算，完成切块计算、材质赋予、搭建三角网等生产过程后得到可在 Acute 3d Viewer 浏览器中查看的三维实景模型。

3 工程应用效果

通过 Trimble RealWorks 软件查看上节中提到的基于激光点云数据建立的 BIM 参数化模型，可轻松测量纵坡、直径、角度等桥梁结构几何参数。另外，软件的平面切割工具可以得到现有桥梁的 CAD 二维设计图纸，作为后期改扩建工程设计的依据。点云逆向测量应用效果如图 1 所示。

图1 点云逆向测量效果

在 Acute 3d Viewer 浏览器对实景模型进行桥面铺装病害的识别与测量，可极大地减轻桥梁维护检修人员的工作强度，提高桥梁检测维护精度与效率。图 2（a）所示的是桥面铺装某处裂缝长度的测量，修复的坑槽面积测量如图 2（b）所示，测量结果与桥梁实体误差控制在 0.5 mm 以内。

在上述全部模型创建完毕后，进行模型的整合处理，搭建内含病害信息、检测日志、巡检任务、巡检流程等模块的桥梁信息化管理平台。管理平台在生成可视化病害标记体的基础上，实现病害类别、位置、检修情况等信息的集成统一，三维可视化病害标记体如图 2（c）所示。通过新增、更新病害数据记录，逐步形成桥梁在服役期间的病害历史数据库如图 2（d）所示。

图2 杨林塘大桥信息化管理平台

3 结 语

本文综合利用激光点云扫描和无人机倾斜摄影的技术优势，进行基于点云和实景异构数据融合的建模关键技术研究，以苏州太仓市杨林塘大桥工程为例，建立了集成融合数据的桥梁信息化管理平台，探索了基于激光扫描和倾斜摄影数据的信息化技术在桥梁养护管理中的应用。相比传统桥梁养护方式，本文提出的方法可以极大减轻桥梁维护人员的工作强度，提高桥梁维护效率和铺装层寿命，弥补传统养护方式中速度慢、全局性差、可视化程度低、安全性差等缺陷。通过构建桥面铺装病害修复数据库，进而建立桥梁全生命周期内的信息化管理机制和桥梁全生命周期铺装养护智能决策系统，为桥梁后期运营养护提供可靠直观的科学依据。