结合LIDAR和RCD相机的1:2000地形图生产探讨

机载激光雷达能够快速获取地表数字高程模型,但因点云的不连续性,很难单独用点云数据来制作高精度的数字线画图。一般情况下,机载雷达设备都配置有中小幅面数码相机,可同步获取数码航片,但其高程精度和地形生产效率较低。从铁路行业应用特点出发,结合ALS60机载激光雷达设备的应用,探讨一种结合LIDAR点云和RCD105中幅数码影像的1∶2 000地形图制作新方法,并通过实验论证了该方案的适用性。     

一种机载LiDAR点云电力线自动提取和重建方法

针对机载激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）铁路电力线点云特性，尤其是水平投影近似重叠的情况，提出一种电力线自动提取的方法。结合直线拟合法、成分分析法和Hough变换法计算电力线在XOY平面走向；利用空间距离聚类方法将水平投影近似重叠的2股点云分离开来；采用Davis-Bouldin指标的最佳聚类数判定方法，自动计算电力线条数；利用K-means聚类方法将单根电力线点云提取出来；并基于二次多项式的最小二乘拟合方法确定电力线模型参数，进行三维重建。实验证明，该方法能够达到较高的拟合精度，尤其对水平投影近似重叠且有中断的点云，拟合效果较好。     

机载LiDAR技术在复杂地形铁路定测阶段的应用研究

为提高新建铁路定测阶段测量工作效率,在某复杂地形新建铁路项目中,基于其使用机载LiDAR点云数据进行中线测量、横断面测量、地形图测绘等作业,并对数据精度进行分析比较.在LiDAR断面测量时,基于Terrasolid软件得到的成果数据冗余量大,提出一种改进的道格拉斯-普克算法,以达到既反映地形变化又减少断面点数量的效果....     

基于椭圆拟合的隧道点云数据去噪方法

针对地铁隧道这一狭长密闭环境,激光雷达相较于传统隧道形变检测方法具有显著优势。由于受环境以及隧道中安装的大量设备的影响,数据中会包含大量噪声点,无法得到隧道完整内表壁数据,从而影响到数据在形变检测及三维建模等方面的应用。结合最小二乘法和拉格朗日乘数法对隧道点云模型进行椭圆拟合,并将其应用于圆形隧道点云滤波,利用各区域数据对隧道形变进行检测。对滤波结果的精度评定及其有效性分析表明,此算法针对隧道点云数据的滤波具有良好效果及稳定性。     

基于激光雷达的地铁隧道形变检测方法

针对地铁隧道出现的形变问题,提出利用车载激光雷达对地铁隧道进行扫描检测的方法。该方法测得的点云数据需进行坐标转换,在点云数据预处理时通过统计滤波与双边滤波相结合的算法去噪,采用最小二乘法进行断面拟合得到光滑拟合曲线。对不同时期检测的同一位置断面进行局部形变分析,对某一区间段不同位置断面进行区间收敛分析,实现地铁隧道断面的形变分析。通过该方法的处理,可以更加有效地获取地铁隧道的形变信息,对实现地铁隧道形变动态检测具有借鉴意义。     

布料模拟滤波方法在铁路勘测LiDAR中的应用

利用机载LiDAR建立数字高程模型(DEM),点云滤波是至关重要的一环。铁路勘察项目地形复杂多变,传统的点云滤波算法需要根据地形的复杂程度设置不同的参数,且无法适应陡坡、狭长地物和间断的复杂地形场景区域。为提高点云滤波精度,降低参数设置经验门槛,介绍一种基于布料模拟的点云滤波算法(CSF)。该方法通过将原始点云进行倒置,模拟布料覆盖倒置点云表面的物理过程,分析布料粒子节点与邻近激光点之间的相互作用,从而确定布料节点位置产生地面近似值,最后通过比较布料节点生成的近似表面和原始点云之间的距离,以及设置的阈值提取原始点云的地面点。实验结果表明,该方法总误差低于11%,kappa系数优于92%,与传统的点云滤波算法相比,CSF算法具有滤波效果好、参数设置少、普适性强等优点。     

铁路线路点云数据可视化重构方法研究

针对地面激光扫描仪外业获取的海量线路点云数据,核心解决线路点云的专业化处理与利用问题。结合铁路线路技术特征,进行线路点云预处理研究,主要包括线路点云数据配准、采用基于几何特征的传统分割方法结合CCD影像信息进行线路点云数据分割,再经过除噪平滑处理后,对离散点云数据集进行封装处理,进而为后续正向CAD设计数据的提取提供基础操作模型。提出线路点云可视化对象重构方法,基于离散数据点曲率为主的几何特性估算,初步判定线路主点及变坡点信息,进而在不同主点范围内,通过特征截面的构造获取线数据和面数据。重构的线路点云数据符合正向设计习惯,基于此获得的连续钢轨走行面数据可用做线路几何形位判别指标的基础数据。     

基于三维激光扫描的既有铁路中线勘测方法研究

线路勘测是既有铁路改造、维护以及与增建二线的重要环节,为解决铁路轨道三维激光点云不完整对钢轨线型提取的精度和影响等问题,提出一种基于钢轨结构特征约束匹配的三维激光点云轨道中心线自动提取新方法,通过将三维激光扫描获取的钢轨断面与标准钢轨相匹配,以标准钢轨中心线对遮挡和缺失的实际扫描钢轨中心线进行表达,从而精确计算钢轨中线三维坐标。对典型铁路场景不同激光扫描密度的3个点云数据集,采用新方法进行铁路中线测量实验,结果表明:在所有数据集中,高程中误差均小于4 mm,水平中误差均小于4 mm。因此,在复杂的铁路场景、三维激光点云被遮挡或缺失的情况下,新方法均能稳健计算铁路中心线,在既有线高精度勘测中具有广泛应用前景。     

基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法研究

针对基于雷达和激光等技术的货运列车超限检测系统存在检测区域不完整及只能在列车移动状态下进行测量的缺陷,提出一种基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法.通过单目视觉三维重建算法对获取的序列图像进行建模处理得到目标货运列车的三维点云模型.对三维点云模型进行全局坐标系转换与切片投影,得到目标货运列车若干横截面二维点云图形.结合铁路货运列车超限检测标准,构建标准界限图形.将获得的二维点云图形代入标准界限图形中进行超限检测判别.实验结果显示,该方法具有较高的检测精度和检测效率,能够满足铁路货运列车超限检测作业要求.     

多源地理信息数据在高速铁路运营管理中的应用研究

通过机载LiDAR数据和遥感数据建立高速铁路沿线三维地形,同时结合地面激光扫描数据、无人机航测数据、野外调绘数据,对高速铁路重要设施设备进行精细三维建模,通过顾及语义信息实现模型在三维GIS平台中高效索引和集成,并与管理单位后台台账数据库进行一一对应,实现铁路路基、桥梁、隧道、道岔、接触网、防洪备料点等固定设施设备可视化管理和查询,并且在平台中集成铁路重点设施设备上的监控设备和监测数据,对高速铁路灾害进行预警预报,确保高速铁路安全运营。     

轨道作业车周边异物侵线监测技术北大核心

针对轨道作业车施工现场异物侵线和预警需求,提出一种融合三维激光雷达技术与毫米波雷达感知技术的工务施工现场异物侵线监测技术。采用三维激光雷达感知施工现场周边环境,获取点云数据。通过对点云数据进行滤波、聚类及特征分析,识别出作业现场铁路轨道、道床区域,同时识别出入侵轨道线路的异物并得到其位置信息。再结合毫米波雷达感知结果对识别出的异物进行二次确认。现场试验结果表明:利用该技术进行异物监测定位,精度满足误差不大于200 mm的要求;该技术可以用于轨道作业车施工现场对地面异物侵线的实时监测。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

基于三维激光扫描的铁路罐车点云数据预处理技术

铁路罐车经三维激光扫描得到的点云数据,数据量大,且不完全有效.介绍常用的点云数据预处理技术,包括基于同名点的点云数据配准、针对不同种类杂点的去杂、采用5点平均值滤波法的数据平滑、通过手动弥补方式进行的数据修补、运用均匀网格法实现的数据简化以及借助软件实施的数据空间置平等.经预处理后的点云数据,可满足下一步操作的要求.     

基于TLS数据的站场线路点云提取算法

铁路站场线路几何信息对于铁路安全管理与维护具有重要意义。由于铁路站场内包含多条线路,且轨道错综复杂,使得从大场景点云中自动提取多股道钢轨点云成为难题。地面激光扫描TLS(Terrestrial Laser Scanning)作为非接触式测量手段,可快速获取铁路场景中的海量点云数据。针对TLS技术获取的铁路站场点云数据,提出一种基于Delaunay三角网聚类的多股道钢轨点云提取算法。基于分割-归并的思想,在获取铁路站场高精度点云后,沿站场线路方向将点云分为若干段,基于轨道平顺性特征,利用三角网聚类算法逐段提取钢轨顶面点云。在归并阶段整合站场中各股道轨面点云信息,将各段轨面点云连接起来,同时匹配左右轨面点云。将该方法在玉林站部分站场区域进行实例验证,提取到的轨道点云在对象层面上的总体精度为93.95%,完整度为90.57%,准确度为97.59%,相较于平面格网法,提取总体精度提升了5.65%,准确度提升了18.49%。在10处截面提取轨面宽度与轨距,统计结果表明轨面宽度中误差为5.2 mm,轨距中误差为5.3 mm,满足工程精度需要。实例结果表明,算法可准确有效提取站场多股道钢轨顶面点云,...     

吉林地区铁路沿线伙食点现况调查及分析

目的了解吉林地区铁路沿线伙食点卫生状况,为探索铁路伙食点卫生管理模式提供依据。方法抽取吉林省内铁路6个段194个沿线伙食点进行调查。结果卫生合格率54.6%,基础设施、制度管理、日常卫生三项的合格率分别为58.2%、56.7%、52.6%,只有半数多达到卫生要求,存在面积、布局、流程等不达标的外伤及制度、管理、意识等较弱的内伤。车务与工务系统比较除制度管理外,全项、基础设施和日常卫生合格率均有显著性差异（P〈0.05）,总体情况车务好于工务系统。结论铁路沿线伙食点卫生亟待加强,要从硬件投入和软件管理两方面着手,进一步改善沿线职工的饮食卫生状况。     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理。钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义。因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法。首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有效减小计算量;然后利用精细栅格划分和动态阈值实现地面点与非地面点的分离;最后利用DBSCAN聚类算法与RANSAC算法完成钢轨点云数据的最终提取。为验证该算法的有效性,以国铁场景钢轨点云数据和隧道场景钢轨点云数据为试验对象,验证结果显示国铁场景和隧道场景的钢轨点云提取准确度分别为96.32%和97.54%,完整度分别为92.14%和94.87%,准确度和完整度均高于90%。试验结果表明:该方法具有操作简单,提取结果准确的优点。     

铁路地形图建筑物的自动化提取方法研究

针对目前基于机载激光雷达技术测绘建筑物自动化程度不足这一问题,研究通过机载激光雷达点云数据自动提取建筑物。首先对原始激光点云进行地面点滤除、点云分割和点云分类,形成单体化的建筑物点云数据。然后对单体化建筑物点云数据通过边界点云提取、边界点云精化和边界点云简化三步形成建筑物矢量图形,从而满足地形图制图要求。通过实验工程验证,该方法可实现91%的建筑物和高架桥的正确提取,提取精度满足铁路大比例尺规范要求,具有人工干预少、自动化程度高、数学精度稳定可靠等优势。该方法的普及,将有助于提高铁路工程地形图的生产效率、降低劳动强度。     

地面激光扫描技术在既有铁路勘测中的应用研究

以线路中心线为基本控制线的既有线测量方法施测困难,且对运营干扰大、安全性差、效率低。本文提出了将激光扫描技术应用于既有铁路勘测的数据采集方案和数据处理方法,利用地面三维激光扫描仪Surphaser 25HSX对测区长1 500 m的既有线按照试验施测方案进行了点云数据采集,并结合数据后处理软件Geomagic和Cyclone进行了点云预处理、点云配准及表面建模,提取实时线路中心线与原始航测底图进行对比分析,对试验数据做了精度分析。试验研究表明:采用合理的标靶设置和测站布设,三维激光扫描所得点云数据可满足既有线勘测设计需要,并且能提高获取原始数据的效率,保证了数据质量,降低了数据处理的复杂程度,测量方式更安全且信息丰富。     

基于三维移动激光扫描技术的铁路限界测量方法

传统铁路限界测量作业效率低,难度大,如何高效且精确地获取限界数据成为铁路建设亟需解决的问题,为此,提出了将三维移动激光扫描技术运用于铁路限界测量的方法。通过实际工程应用后,与传统限界测量结果进行对比,结果显示,移动激光扫描测量具有自动化程度高、获取数据速度快、点云数据量大、精度可靠性高以及数据处理迅速等优点,今后可将该技术在类似工程测量项目中推广应用。     

基于铁路数据服务平台的铁路工务设备安全画像应用设计方案

为保障列车运行安全,减少安全设备投入,提升安全管理效率,设计了基于铁路数据服务平台的铁路工务设备安全画像应用方案。以分析当前铁路工务设备检测现状作为切入点,结合铁路数据服务平台,运用机器学习框架和大数据治理技术,从设备状态指标统计分析、设备单元安全评价、关键指标及安全态势趋势预测、高危设备及不良态势安全预警等4个方面设计铁路工务设备安全画像应用功能。辅助业务人员快速定位数据,对工务设备安全态势有更加直观的判断,以防止设备不稳定状态导致的事故故障,实现事故故障超前防范。