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。     

基于布模拟滤波和支持向量机的隧道三维点云提取算法

针对传统隧道点云提取方法存在先验条件要求较高、参数依赖性较强、通用性较差的问题，提出基于布模拟滤波和支持向量机的隧道三维点云提取算法。介绍隧道三维点云提取算法流程，分析点云数据获取与下采样算法、基于布模拟滤波算法的地面滤波，以及基于支持向量机的隧道点云提取算法，并开展现场验证试验。试验结果表明，基于布模拟滤波和支持向量机的隧道三维点云提取算法，可准确剔除与隧道点云特征不一致的非隧道点云，隧道点云提取具有处理速度快、准确率高、通用性强的特点。但如果隧道中出现大量距离隧道非常接近的物体，且体积较小，该算法会出现较多误判。减少误判是该隧道三维点云提取算法今后的研究方向。     

基于内存映射文件的海量点云数据快速读取方法

针对海量点云数据读取效率低下的问题,本文提出一种基于内存映射文件的快速读取方法。通过分析虚拟内存系统模式及内存映射文件的工作机理,将磁盘文件映射至虚拟内存,采用内存映射文件对大数据量文件进行存取。试验结果表明,与传统基于I/O方式的数据存取方式相比,本文提出的方法能够有效提高读取效率4倍以上。     

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...     

基于分层投影的特征点点云数据压缩算法研究

在研究主流散乱点云压缩算法的基础上,提出了一种基于分层投影的特征点压缩算法,对点云数据进行压缩和提取,并与传统算法进行比对和分析,检验了该算法的可行性。     

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,...     

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.     

铁路工程中海量机载激光雷达数据构网与管理方法研究

激光雷达点云数据存在着数据存储量大、数据构网困难、文件传输不便等缺点,如何形成一种有效的海量激光雷达数据构网与管理方法便显得很有必要。提出一种点云数据构网与管理方法,并通过系统开发,实现了高精度点云数据的空间构网与管理,能准确的对复杂地表进行三维重建,还原地形细节,为正射影像加工、断面制作、地形图生产提供可靠的保障。     

基于机器视觉三维重建技术的隧道掌子面岩体结构数字识别方法及应用

提出采用数字图像结合机器视觉方法获取隧道掌子面岩体表观信息。通过采集隧道开挖面的序列图像,生成开挖面岩体表面的三维点云模型,利用投影算法获得隧道掌子面及硐壁岩体结构的平面模型高清影像;基于影像表面结构迹线素描结果进行岩体节理特征的量化描述。将该方法应用于东天山公路隧道开挖面岩体节理分布、节理倾角间距等特征参数的获取。研究结果表明:该方法可快速生成开挖面三维点云模型,实现隧道地质信息编录与围岩级别辨识,具有快速、准确的优点,可为施工提供参考。     

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.     

基于机载LiDAR的铁路工务设备及周边环境形变分析

提出一种基于机载LiDAR(Light Detection And Ranging)点云的铁路工务设备及周边环境形变分析方法,通过无人机机载LiDAR巡线系统获取铁路场景三维点云,对点云进行裁剪、去噪及配准;结合点云-点云比较方法与多尺度点云模型比较方法分别对工务设备及周边环境的形变进行定性与定量判断,并应用于邯长线（邯郸—长治）K130+874—K135+292区段。结果表明：该方法能够有效利用机载LiDAR铁路巡检数据,通过定性与定量的形变分析及时发现隐患。     

激光扫描技术在轨道施工质量自检中的应用研究

轨道工程施工质量自检是铁路建设单位控制轨道初始不平顺的重要环节。传统的轨道几何形位检查方式数据采集信息单一、效率低。采用地面激光扫描技术对铁路轨道施工质量进行检测,结合线路专业技术特点,对线路点云数据从采集、处理、分析到利用进行试验,一次性完成了轨道中线、轨面高程、轨道静态平顺度等轨道设备尺寸检查。研究表明,激光扫描技术应用于新建铁路轨道施工质量检查,可极大地降低外业作业强度,提高工作效率,利于改善轨道初始不平顺状态。     

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.     

智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术

针对识别智轨列车的前方车辆三维信息来保证其行车安全的问题,提出一种面向智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术.首先采用基于角度阈值的算法分割地面并提取障碍物点云,然后提出距离角度约束算法遍历障碍物点云求解聚类点集,通过二次求解优化聚类结果获取预融合聚类点集,最后采用YOLOv3网络模型进行车辆检测,构建基于几何模型的图像点云映射关系,将车辆图像识别信息与预融合聚类点集进行匹配,实现了车辆三维信息识别.研究结果表明:在16线激光雷达稀疏点云条件下,所提方法在多障碍物共存的开放式场景中具有较高的识别率和实时性,满足智轨列车动态检测需求.     

基于几何特征信息的铁路罐车点云容积快速计算方法

针对目前三维激光扫描法处理铁路罐车点云存在的问题,提供一种基于几何特征信息的改进方法。此方法首先分析筒体和封头的几何特征,确定抽稀算法;然后利用数据拟合算法,完成几何特征信息的获取;最后,实现容积的准确、快速计算。试验结果表明,该方法与几何测量法、传统三维激光扫描法所测容积差较小,容积结果输出时间小于20 s。此方法有利于三维激光扫描技术在铁路罐车容积测量领域的应用与推广。     

基于LSTM的云环境异常智能检测方法研究

为提升运维人员响应速度,降低云环境异常对云上应用的影响,研究了一种基于长短期记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)的云环境异常智能检测方法。通过将传统时间序列分析算法同LSTM神经网络相结合,实现在线预测云环境监控数据,并通过正态分布和贝叶斯推理定义预测波动范围,快速准确地判别云环境异常。在铁路云数据中心环境中进行测试验证,同其他时序预测方法的比较证明,本方法具有判别准确性高、对各种场景适用性强的优点,可为铁路大规模云数据中心智能运维实施提供一种有效的异常检测手段。     

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。     

地面激光扫描仪在铁路工程滑坡监测中的应用研究

采用三维激光扫描技术对铁路工程附近的滑坡体进行监测。对多站扫描数据进行配准、拼接,获取监测区域的完整点云数据;对拼接后的激光点云数据进行地形滤波,获取监测区域的地形数据;最后,对不同期次的点云数据进行对比分析,得出监测区域的变形值。     

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。     

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...