在高填深挖的边坡工程中，进度管理长期受制于“测不准、看不全、改得慢”的困境。近日，同济大学土木工程学院李晓军教授、芮易教授团队在ENGINEERING Structure and Civil Engineering期刊上发表了题为“Just-in-time construction progress management for slope engineering with unmanned aerial vehicle-based automated spatial analysis”的研究论文。该研究提出了一套基于无人机点云自动化空间分析的即时（JIT）施工进度管理框架。研究团队将制造业中的“即时生产”理念迁移至岩土工程，为边坡开挖提供了一种“按需感知、实时判读、精准干预”的技术路径。

图1.整体框架：（a）数据采集——多视角图像获取与三维点云模型建立；（b）基于多视角的稠密点云重建进行配准与插值；（c）基于空间分析与量测的决策支持——施工进度管理。

传统手段为何捉襟见肘

边坡工程不同于房建项目，它没有标准化的预制构件，开挖面形态随地质条件实时变化，进度监控更依赖现场测量和主观判断。传统方法多采用全站仪或人工拍照比对，不仅耗时耗力，而且难以覆盖高陡边坡的全断面。即便近年来已逐步引入无人机倾斜摄影，但点云数据的处理仍高度依赖人工裁剪、配准和建模，从数据采集到偏差反馈往往需要数天时间。对于工期紧、安全风险高的高边坡而言，这种“事后复盘”式的监控模式几乎无法及时指导现场并做出调整。同时，若盲目追求高频次全面监测，又会造成数据冗余和计算资源浪费。因此，边坡工程亟需一种在“恰当时间”获取“关键信息”的平衡策略。

从无序点云到结构化信息的三级跳

该研究的核心贡献在于构建了一条全自动的点云处理流水线，彻底摆脱了对人工干预的依赖。首先，针对两期点云（如上一周与本周）的差异区域（RoD）提取，研究改进了传统K-D树算法，引入自适应分裂策略，使差异区域分割的平均精度达到96.55%。其次，针对差异点云表面不规则、内部空洞等问题，团队设计了虚拟多视角稠密重建算法，通过模拟多个虚拟相机对三角网格模型进行“再拍摄”，并结合种子填充算法完成内部填充，将零散的点云“碎片”修补为完整的实体模型。最后，通过将实体模型体素化，将无序点云转换为规则排列的立方体单元，从而可直接计算开挖方量、深度和断面形状等关键参数。

图2.基于无人机影像生成点云的流程：（a）无人机图像采集；（b）特征检测与匹配；（c）立体视觉与多视角立体重建；（d）光束法平差、深度估计与三维点云生成。

图3.工地点云的自动化解译：（a）基于K-D树划分、差异因子计算与等价分类的RoD分割；（b）通过表面重建、点云变换与RoD填充的虚拟多视角重建；（c）基于体素分析的特征提取与决策支持。

在超参数选择上，研究通过网格搜索发现，当表面重建阈值α设为2倍点云分辨率、体素尺寸设为1倍点云分辨率时，计算效率与精度达到最优。在此配置下，处理40万个点的点云仅需11秒，方量计算误差控制在1.07%以内。

在黄梅山隧道扩建中的实战检验

研究团队选取了开挖高度达59.3m、土石方量约160万m³的黄梅山隧道扩建工程作为验证场景。在2022年8月的一次实时监测中，系统自动识别出K4+325和K4+308两处超挖深度分别为3.81m和5.81m（设计限值为3m），并当即从数据库中匹配了30m锚索加固方案。而在进度控制方面，系统通过对比8月10日至13日实际完成方量（16518m³）与计划方量（18638m³），提前发出了滞后预警，现场据此紧急增配了挖掘设备，及时追回了工期。

图4.施工现场：（a）2022年8月10日施工现场；（b）2022年8月13日施工现场。

图5.边坡工程超挖分析。

探寻自动化管理价值与工程应用边界

该研究不仅构建了一个全新的点云算法，更将已有的点云分割、重建和体素化技术有机串联，精准锚定了边坡工程这一尚未被自动化充分覆盖的场景。整个框架兼具显著技术突破与工程管理价值。在技术层面，它将进度偏差的识别周期从“天”压缩至“分钟”，且方量计算精度（97.5%）显著优于传统加权平均法；在管理层面，它通过JIT理念避免了无差别的全时段监控，仅在关键节点触发数据采集和决策响应，在监控成本与管理效益之间找到了现实可操作的平衡点。

当然，该框架目前仍依赖于良好的飞行光照和天气条件，在雨雾、低照度或强扬尘环境下，点云质量会明显下降。研究同样指出，决策支持系统目前仍为“规则匹配型”，尚未实现基于深度学习的自主推理。但不可否认，这项研究为边坡工程从“经验驱动”迈向“数据驱动”提供了一条工程上可行、精度上可信的路径，其自动化程度和计算效率已展现出现场部署的潜力。（来源：EngineeringJournals微信公众号）

相关论文信息：https://journal.hep.com.cn/fsce/EN/10.1007/s11709-026-1290-z