四川中品鑫建设工程：道路桥梁管线预埋开槽定位新方法

在传统道路桥梁管线施工里头，开槽定位主要依靠设计图纸以及人工放样，一旦施工现场浮现未标注的障碍物或者细微地形变化，就极容易致使返工。四川中品鑫建设工程有限公司的这项最新申请的专利，恰恰是运用图像识别和AI算法去解决这一痛点，让机器自主“看清”且“规划”开槽路径，有希望大幅提高预埋工程的精准度与效率。

图像采集与预处理

于施工区域的图像采集阶段，系统借着传感器去获取现场影像，此绝非单纯的拍照行径，所采集到的原始图像会因镜头存在畸变、光线分布不均等诸多因素而产生偏差，若直接加以使用将会致使后续定位出现失误。

于是，预处理步骤就变得特别关键了。技术人员会针对图像开展畸变校正，将镜头所带来的几何失真予以消除，接着借助尺度归一化以及灰度化处理，把图像尺寸进行统一并且使数据量得到简化。最终运用图像增强技术，令管线轮廓以及障碍物边缘变得更为清晰。

特征点提取与坐标映射

系统运用AKAZE算法去提取特征点，该算法是一种可以在不同尺度之下迅速检测图像关键点的算法。不管是基准设计图，还是现场实拍图，此算法都能够自动找寻到稳定的特征点，像道路标线、井盖边缘等。

根据上述这些特征点之间存在的匹配关系，系统具备算出单应性矩阵的能力，进而能够把设计图纸里的管线点坐标精准地映射至现场图像的像素坐标系内部，这表明在数字领域中，设计位置与实际环境达成了叠加。

障碍物智能识别

人工传统勘察极易遗漏现场临时堆放的建材，以及新增的窨井或者植被覆盖区域。此系统引入语义分割模型，它能够像做“像素级体检”那般，逐像素去识别图像里的障碍物。

大量施工场景数据训练过后的模型，能够精准区分土层、混凝土、现有管线、钢筋等各异物体。哪怕是刚堆放好的砂石或者临时停放的机械，系统也能够实时捕捉其边缘坐标，进而形成动态更新的障碍物地图。

最优开槽路径规划

将设计管线坐标输入系统，再把实时障碍物坐标输入系统，之后路径规划算法开始运作。这并非单纯的两点一线，而是要在避开全部障碍的条件下，寻觅最为经济且最为安全的开槽路线。

算法会全面综合考虑开槽的长度，还有转弯的次数，以及避开重要结构层等各类因素。比如说一经遇到既有管线的情况时，系统就会去规划绕行的路径，并且还要确保新开出的槽与原有的设施维持安全的距离，以此最大程度地降低施工冲突所带来的风险。

施工效率与质量提升

在实际的应用当中，这套方法最为直接的价值是将返工予以减少，以往依靠人工放线以及经验进行判断，一旦挖掘到未标注的管线，工期不但会被耽误，原有设施也有可能遭受损坏，现如今借助图像实时比对以及路径优化，施工人员在开槽之前就能够预见相关问题。

对于像四川中品鑫建设工程这样主要从事建筑安装的企业来讲，这项技术能够明显提高预埋工程的标准化程度。特别是在复杂的道路桥梁施工场地，精准的开槽线路意味着更少的材料损耗以及更可靠的管线维护。

企业技术积累与行业前景

四川中品鑫在2018年建立，几年间积累了18条专利信息，还有上百个行政许可，表明出它在建筑安装范畴的技术深入钻研。此次图像识别开槽专利的申请，恰是行业数字化趋向的一个体现。

伴随着智慧工地建设不断向前推进，诸如把AI视觉同施工工艺相融合的技术将会越发普及。借助专利数据能够看出，企业正从传统安装朝着技术驱动进行转型，在未来，施工现场的“人机协同”场景会变得越来越多。

倘若，您身为一名处于施工现场的技术负责人，那么，面对这般的自动规划开槽路径的新型技术，您，究竟愿不愿意在紧挨着的下一个项目里面尝试运用一下呢？欢迎于评论区域之中分享您个人的看法，同时，还请点击赞，并进行转发，借此让更多的同行能够瞧见这一此行业领域内的全新动态。