摘  要：基于建筑信息模型(BIM)与施工现场的传感器、视频摄像头等设备，提出了监控数据与BIM数据的转换方法，利用Revit软件开发接口和互联网TCP数据传输协议，建立了高铁连续梁桥施工智能监控系统，实现了BIM模型中现场传感器数据和监控影像的实时显示，对桥梁施工中超出安全阀值的内力、变形等进行预警，通过人脸和安全帽识别对出入工地现场及未佩戴安全帽的人员进行管控。工程应用表明，建议的系统可有效自动智能识别预警、显著提高监管效率，减少误判、漏判。

关键词：BIM，高铁梁桥，Revit二次开发，智能监控

中图分类号：TP319   文献标识码：A   文章编号：1009-6825（2020）13-0195-02

近年来，我国高铁建设发展迅速，特别是作为当前“新基建"的重要领域，备受关注。连续梁桥是高铁桥梁进行施工监控的常用桥型，支架受力和变形、挂篮悬浇线形监测、预应力梁体应力状态是监控的重点。施工监控主要采用现场测控^[1-4]，可视化、智能化程度不高。BIM是近年来发展的倡导共享、协同工作机制的新兴技术，打通了建筑业不同环节之间的壁垒，及各环节之间信息沟通的闭塞，为建筑业的全生命周期带来了巨大的效率和效益的革命，但在国家大型基础建设领域的应用还处在起步阶段。因此，有必要引人建筑业发展的BIM技术优势，结合高铁连续梁桥施工监控的建设需要，发展智能施工监控系统面施工监控，提高施工监控的可视化、智能化水平，提高监管效率、减少误判、漏判。本文依托连徐高速铁路跨新沂河连续梁、跨沂河西大堤连续梁建设研发了施工控制和工地管控的监控智能化系统，为工程的顺利建设提供了有力支撑。

1  工程背景

连徐高速铁路是国家《中长期铁路网规划》中“八纵八橫”高速铁路主通道横向“陆桥通道”的组成部分，跨新沂河连续梁、跨沂河西大堤连续梁桥是其重难点控制工程。跨新沂河连续梁采用盘扣式满堂支架法现浇施工：下部采用630x8mm钢管嵌人河床，钢管上铺设双拼50号工字钢横梁，横梁上架设“321”型贝雷架，贝雷上采用22号工字钢作为横梁;上部采用盘扣式满堂脚手架，连续梁外模采用竹胶板，采用方木做内楞，根据不同部位采用工字钢、方木或双拼钢管做外楞。为方便新沂河中施工需求，采用630x8mm钢管、工字钢分配梁和“321"型贝雷架搭设6m宽钢栈桥。跨沂河西大堤连续梁采用平衡悬臂挂篮法施工，主要施工方法为：0号块段、边跨现浇段均采用落地支架体系施工，1号~9号块段待0号块施工完成后，拼装三角挂篮进行悬臂浇筑，全桥共投入4只挂篮进行施工。

2  BIM建模

2.1  桥梁族库及模型

根据CAD图，可将该桥分为A0~A10和B1~B10。由于该桥关于A0部分完全对称，所以可以创建A0~A10这11个族文件，拼合后就成为了一个完整的项目。A1~A9号块的箱梁大体相似，只有顶板、腹板和底板的厚度不同，在建模时把这些数据设为参数，不同梁段改变参数的数据，即可利用箱梁通用族参数化的设置完成建模。而利用ex-cel表格直接导人参数，只需要建立一块箱梁的模型就可以快速生成与其结构类似的其他模型，大大减小了建模的工作量。

2.2  施工及监控设备模型

建模时选取了传感器与采集箱的模型。由于传感器和采集箱族仅用于施工监控方案设计，无需进行高精度参数化建族，实物细节或者内部不需要进行详细表达。以采集箱族为例，仅对外壳进行建模，而内部采集模块、无线通讯模块、电源模块则无需表达，即可满足施工应用要求，提升建族效率。

3  施工智能监控

3.1  BIM模型与监控数据交换

此模块实现从传感器中远程接收数据，将数据导人数据库并生成图表。在桥梁施工现场中，实时监控桥梁的状态是十分必要的。针对这一需求，利用BIM软件的二次开发接口来开发一个模块实现，并将这些数据可视化。传感器自带的控制软件可通过TCP协议从桥梁施工现场获取桥梁相关的数据。因此我们只需要通过调用传感器控制软件的接口提取数据，存人数据库中，并将数据传人chart控件中实现数据的可视化。另外，利用C#语言提供的time控件将上述功能的代码绑定为一个事件，实现按规定的时间间隔能自动获取数据并将其可视化。

在开发过程中，发现传感器的控制软件直接的接口文档可供利用，不能通过接口来直接将数据导人到数据库中。该软件也并没有显示传感器所在本地服务器的IP地址与端口号，也无法自己建立连接来获取数据。不能自动将数据导人到数据库，将数据自动导人数据库并自动生成表等相关功能都将无法实现。经研究，采用接收数据的软件可将数据以excel表格的形式导出的功能，利用读取本地的excel表格实现数据转换，将其中的数据写人数据库中供BIM调用，将数据以表格的可视化形式展现。目标excel文件可通过调用文件选择器选择。

3.2  施工监控中的摄像头与影像调用

摄像头实时监控功能及影像采集功能通过Revit二次开发直接在软件系统中调用现场监控实现。通过使用C#语言中的System.Windows.Forms编写程序界面，并制作出具备基本功能的摄像头采集模块界面，结合使用OpenCV通过电脑接口调用本地摄像头，此外通过人工操作截取当前帧画面，基于C#语言自带的头文件System.Drawing编写了几个基础图像处理功能如灰度化和调亮度等，实现对截取画面进行基本的图像处理，并在摄像头分辨率不足的情况下对画面进行一定程度的优化，服务后期人脸识别和安全帽识别。

软件系统还开发了图像的灰度化处理SetGrayseale，对由界面层中读取截取帧的图像转换传递过来的Bitmap数组进行处理，让数组每一个像素值中RGB的值相等，从而达到灰度化的效果。首先新建处理数组BBitmap，以cur-rentBitmap数组赋值初始化，使用Bitmap类自带函数Color新建一个空的RCB数组，命名为c，使用Getpixel函数将BBitmap数组中每个坐标点的RGB值赋予到数组c中。根据重要性及其他指标，将RGB三个分量以不同的权值进行加权平均，由于人眼对绿色的敏感度最高，对蓝色的敏感度最低，采用式(1)处理。

gray=0.299xc.R+0.587xe.G+0.114xc.B      (1)

得出合理的灰度值字节后，使用SetPixel函数将gray值赋予到BBitmap数组中每个像素的RCB值，得到灰度化处理后的图像数组，在界面层中将BBitmap用picturebox控件显示出来即可。算法执行过程如图1所示。
 
以C#语言为基础，调用Aforge.NETFramework类库完成了本地调用摄像头，并进行实时监控及录像存储的功能，根据摄像头分辨率，可以选择一些图像处理功能如锐化、高斯模糊等进行画面优化，便于后期人脸以及安全帽的识别。最后将摄像头调用功能与Revit软件建立联系，便于在用BIM对项目进行施工监控时可以直接调取施工现场监控录像。

3.3  工地监控的图像识别

人脸识别功能是基于摄像头的实时监控画面在工地人口处对进入工地的人员进行检查，避免无关人员的进人。基于电脑摄像头实时调用的人脸识别功能，有较高的准确度。这部分内容的工作重点是研究适配的监控摄像头调用通信协议，能在远程监控中不掉帧的完成检测功能。

安全帽识别是在整个工地内检测是否有人未佩戴安全帽，便于管理人员及时进行提醒。采用目前比较好的物体识别神经网络框架Y0LOV3，在使用开源训练模型的情况下已经实现了输人图片检测安全帽的功能。而模型准确度在较低分辨率的输人监控视频还有待提高，同时，如何使得输人和输出监控画面有相同的帧率也是要考虑和完善的难点。除此之外还需注意适配的监控摄像头调用通信协议能在远程监控中不掉帧的完成检测功能。

4  结语

根据高铁建设发展的需要，本文基于BIM技术，通过研发数据接口，初步实现了将传感监测数据和图像识别技术在BIM中可视化应用，开发出一种施工智能监控系统。该系统成功应用在连徐高速铁路跨新沂河连续梁跨沂河西大堤连续梁施工控制和工地管控，为工程的顺利建设提供了有力支撑。

1)基于高铁连续梁BIM模型，可以直观定位到监控的梁体的部位及传感器的位置，易于监控人员操作。2)开发的传感器采集数据和BIM数据转换方法实现了传感器数据在BIM模型中的实时交互显示。通过对采集数据的分析和智能判断直观显示超出阀值的桥梁部位并发出预警。3)开发的人脸识别和安全帽识别功能有效的实现了对工地人员的远程智能管控和预警。4)在连徐高铁跨新沂河、跨沂河西大堤连续梁桥中的工程应用表明，建议的系统可有效自动智能识别预警、显著提高监管效率，减少误判、漏判。

参考文献：

[1]朱合华，姜勇，夏才初，等.复杂地质条件下隧道信息化施工综合技术研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(z2)：2548-2553.

[2]胡宇琦，陈旭洪.BIM技术在建筑工程造价管理中的应用探讨[J].价值工程，2020，39(1)：252-254.

[3]黄欣，张瑞申，王建伟.BIM技术在山岭隧道管廊工程中的应用[J].施工技术，2019，48(22)：90-92.

[4]孙秋荣.基于BIM技术的某超高层钢结构项目施工可视化仿真研究[J].钢结构，2019，34(2)：111-115.
 
Abstract: Based on Building Information Modeling(BIM),sensor and camera of the construction site the transformation methods from monitoring data to BIM data were suggested.The auto monitoring system for construction of high speed railway continuous beam bridge was built based on the interface of Revit and the Transmission Control Protocol(TCP).The sensor data and the surveillance video can be displayed in the model sequentially,thereby realizing warning the over-proof inner force and deformation.Hence,the control of people who come in and go out of the construction site or people who do not wear the safety helmet could be realized by face recognition and helmet recognition.Engineering application shows that the proposed system can effectively and intelligently identify and pre-warn,significantly improve the efficiency of supervision,and reduce false and missed judgments.

Key words: BIM , high speed railway beam bridge , Revit development , auto mornitoring

收稿日期：2020-04-22

作者简介：朱冰洁(1999-)，女，在读本科生；刘昌镐(1999-)，男，在读本科生；胡旻阳(1999-)，女，在读本科生；何鸿斌(1998-)，男，在读本科生；杨霄(1998-)，男，在读本科生。