基于三维点云的盾构管片拼装质量偏差评价方法

盾构机在掘进过程中,由于盾构姿态控制不当等因素,管片拼装时常发生错台值、椭圆度失准等工程质量问题,这些施工质量问题往往会对隧道的稳定性及安全性造成影响,为保证盾构隧道的安全施工与健康服役,在施工过程中对盾构管片拼装质量进行动态评估尤为重要。针对传统盾构管片拼装检测效率低,精度有限及检测数据全面性差等问题,应用三维激光扫描技术采集盾构管片拼装成型后的点云数据,通过长短轴法和改进的按斜率分割法分别对盾构管片的椭圆度和错台值进行测算;同时提出环段数据拟合提取隧道中轴线及中心点的方法,实现盾构管片拼装质量高精度、高效率、自动化检测。结合实际盾构隧道工程案例分析,验证基于三维点云的盾构管片拼装质量偏差检测方法的可行性。     

基于点云数据的轨道结构与隧道空间限界一体化自动检测方法研究

为了保证列车运营安全,需要在日常运营过程中进行隧道限界检测,但现有检测方法存在测量干扰大、效率低、断面非连续性、与轨道结构相互独立等不足。为此,提出一种基于点云数据的轨道结构与隧道空间限界一体化自动检测方法。在通过中轴线拟合提取隧道任意位置断面的基础上,建立基于钢轨顶面的隧道限界检测坐标系,引入不同类型的隧道限界框,采用改进射线算法实现多种隧道类型的限界自动检测分析。对既有铁路隧道进行现场实验表明,采用该方法可实现侵限位置和侵限尺寸值的准确获取,并给出侵限断面图,满足隧道检测精度要求,在隧道日常运营维护中能够发挥重要作用。     

基于ArcGIS-Addin的激光点云断面数据提取应用研究

为了解决在已有激光点云基础上自动提取纵、横断面数据的问题,研发了基于ArcGISAddin的激光点云断面数据处理软件,该软件可根据设计线路和桩号,利用ArcObject中IPolyline接口提供的QueryPoint()方法计算出各中桩点,利用QueryNormal()方法计算出各桩号位置的道路法线。将中桩点和法线在不规则三角网中进行高程插值,可得到三维中桩点和三维横断面。在此基础上进行精度统计和格式转换等工作,实现了任意桩号、任意方向的断面数据自动提取及多种道路设计软件断面数据的导出。利用该方法在已分类激光点云基础上进行断面数据采集,一台可运行ArcGIS软件的普通PC机,断面处理速度可达100 km/h。     

“无人机+激光雷达”在集通线复测中的应用

传统既有线复测主要采用上线作业方式,利用水准测量或GNSS-RTK技术进行中平和平面测绘,效率较低且存在安全隐患。针对集宁至通辽铁路(集通线)复测任务,提出一种基于"无人机+激光雷达"的铁路既有线测量方法,通过低航高的激光雷达获取高密度既有线点云,经轨迹解算、航带平差、坐标转换后,再采用特殊地面控制标靶对其进行点云精度改化,最终获取了既有线三维中线坐标。为验证精度,选取10 km的既有线点云数据与实测点进行对比,结果显示,该方法获取的三维中线坐标的平面、高程精度分别达到3 cm和3.4 cm,可以满足一般既有线复测的需要。     

三维激光扫描仪在高速铁路轨道线形测量中的应用

为解决传统轨道检测小车测量作业效率低、成本高、数据形式单一等问题,采用基于自由测站的三维激光扫描仪进行点云数据获取,通过对仪器技术参数及扫描模式分析,对点云平面及高程坐标精度推算,确定了设站模式、作业线路、设站间隔。结合16 km隧道内既有铁路轨道线形测量工程实例,对比了轨检小车与三维激光扫描仪在人员、设备以及作业用时方面的差别;通过对414站扫描设站精度进行统计,推导计算得出点云坐标平面精度可达2.45 mm,高程精度可达1.06 mm。通过自主研发软件提取轨道中线三维坐标,采用稳健平滑滤波进行去噪处理,结果表明,点云中线坐标与静态轨检小车测量结果横向偏差平均值为2.7 mm,高程较差平均值为3.9 mm。     

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。     

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。     

光电测量方法在盾构隧道收敛监测中的可行性研究

针对盾构隧道收敛监测常见的3种光电测量方法开展可行性研究,并进行对比分析。三维激光扫描技术采用静态架站式数据采集,针对获取的圆形盾构隧道点云数据利用激光雷达隧道测量检测软件进行隧道轴线输入、迭代式断面中心拟合与噪点过滤、断面提取、椭圆拟合、生成断面测点图和椭圆拟合曲线图等处理来获取隧道收敛值;TS60全站仪利用免棱镜测距功能获取收敛值,徕卡D2手持测距仪利用直接测量获取收敛值;通过对3种光电测量方法获取的盾构隧道管环横径值进行数据分析。研究表明：3种测量方法均可以满足地铁隧道收敛变形监测指标要求;针对测量误差在±3 mm内,三维激光扫描和测距仪直接测量的横径值差异较小,且分布区间较为集中;三维激光扫描与全站仪免棱镜测量的横径值差异较为分散;全站仪免棱镜与测距仪测量的横径值差异较小,分布区间较为集中。综合可知,针对隧道横径值测量,三维激光扫描和测距仪测量的效率与效果优于全站仪免棱镜测量;三维激光扫描和手持测距仪两种隧道横径测量方法在技术与精度上是完全可行并且可靠的。     

朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术

为实现朔黄铁路隧道衬砌表观病害远距离非接触快速检测,提出一种基于多源数据深度融合的隧道病害检测方法。首先利用高清线阵相机、激光扫描传感器等检测设备获取隧道衬砌表观高清图像和激光点云数据,然后利用特征提取网络提取图像和点云特征图,并采用空间变换方法将图像特征图投影到点云特征俯视图上得到融合特征图,最后利用候选区域网络和金字塔场景分析网络对融合特征图进行检测识别,输出病害的类型与位置信息。在朔黄铁路重点隧道开展的现场试验表明,该方法能检测隧道裂缝、掉块、渗水等表观病害状态,有效提升重载铁路隧道运维的智能化程度及综合检测水平。     

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。     

密度聚类与PCA的点云数据处理技术在高铁轨道检测中的应用

为解决轨道手工检测效率低、准确度不高的问题,克服二维线激光与轨向不垂直而影响检测精度的不足,利用三维结构光点云技术对高铁轨道表面状态进行检测。数据处理是三维结构光检测的重要环节,综合运用密度聚类与PCA算法对点云进行快速处理。首先采用三维栅格算法对点云进行采样,减少点云数据量;其次利用密度聚类将点云分成不同的簇类以去除噪声点和离群点,提取出目标点云;最后通过PCA算法计算点云的3个主成分向量,求解变换矩阵变换点云,实现点云初始配准。精确配准后,与标准模型点云对比,即可得出检测结果。现场试验结果表明,该方法运行速度快,配准精度较高,有效提高了检测的效率和精度。     

基于三维激光扫描技术的既有铁路道岔岔心自动提取方法

针对目前常规岔心测量方法作业效率低下、测量人员上线作业存在较大安全隐患等问题,提出一种基于三维激光扫描技术的既有铁路道岔岔心自动提取方法:①对原始点云数据进行预处理,通过轨面高程滤波剔除枕木等无用数据(只保留铁轨轨面数据);②利用Hough变换算法检测直线,并采用最小二乘法对检测出的直线进行拟合,以提高直线检测精度;③为每条直线设置1个邻域,搜索邻域内的点作为该条直线新的直线点集,采用最小二乘法对新筛选出的直线点集进行第二次拟合;④将直线参数相近的直线合并为一条直线,得到最终的轨道直线,根据提取出的直线参数计算岔心坐标。选取某车站既有道岔的点云数据进行实例验证,提取出的岔心坐标与传统人工测量方式得到的岔心坐标差值均在3 cm以内,证明了该方法的可行性。     

基于PointNet的地铁盾构隧道点云典型要素分割

本文针对盾构隧道三维激光点云数据,利用PointNet点云识别算法,构建隧道要素分割的深度神经网络模型。基于各要素样本数据与隧道壁背景数据存在类别不平衡情况,首先通过InstanceHardnessThreshold算法对隧道壁数据进行采样,平衡类别比例,同时借助focal loss函数对PointNet网络进行优化,使其更加着重于样本数目较少要素类别的学习,以提升分割效果。结果表明,本文研究方法能有效分割出横向施工缝、环向施工缝、螺栓孔等盾构隧道典型要素,可为隧道可视化和模型分析提供重要支撑。     

盾构管片模具三维激光扫描检测关键技术

目前盾构管片模具主要采用传统的人工和激光跟踪测量技术进行检测,存在检测点位少,精度低等缺点,不能很好地指导管片模具的修复工作,直接影响到管片尺寸的生产精度,易造成盾构隧道管片破损、开裂及渗漏水等现象,为后期的运营埋下了安全隐患。宁波市轨道交通利用三维激光扫描技术对管片模具进行检测,通过理论分析、现场试验及数据分析,确定了点云数据的拼接方式、扫描分辨率、基准模型及模型对齐的方式,成功克服了现有的管片模具检测中存在的测量点位少、精度低等缺点,实现了对管片模具的全方位检测,大大提高了管片模具的检测精度。同时在参考现有规范及经验的基础上,制定出了盾构管片模具三维激光扫描检测标准,很好地指导了管片模具的修复工作,提高了盾构管片尺寸的生产精度,确保盾构隧道的施工质量。     

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。     

一种从LIDAR点云数据中提取DTM的方法

DTM的应用日益重要和广泛，利用LIDAR点云数据提取DTM是一种简单有效的方法。但由于地形的多样性和地面上物体的复杂性，以及LIDAR原始点云数据的不连续性和不规律性，很难找出一种在各种地形都适用的DTM提取方法。提出一种从LIDAR数据中快速提取DTM的方法，分三个步骤：首先对原始LIDAR点云数据进行规则化处理，生成DSM；然后对DSM按单元进行一些操作，得到初始DTM；最后利用梯度阈值操作，进行DTM平滑。实验结果表明，该方法简单实用，适应性强。     

激光雷达技术在高速铁路勘测中的应用

为解决传统勘测方法效率较低等问题,从数字高程模型制作、横纵断面生产、大比例数字地形图测绘、通防扫描和既有线测量等方面分析激光雷达技术在高铁勘测中的应用优势,并以长赣高铁项目为例进行应用实验,得出以下结论。(1)激光点云数据的平面和高程中误差均小于0.1 m,能满足实际项目应用需求;(2)采用激光点云数据测量中线,相较于外业人工实测,效率平均提升1倍以上;(3)点云测量中线效率受地形影响较小,外业实测中线效率受地形影响较大,地势越陡峭、地形越复杂,基于激光点云数据内业采集中线的优势越明显。     

GNSS失锁时车载激光扫描点云精度提高方法研究

为解决车载激光扫描系统因GNSS偶然失锁造成采集点云精度低等问题,采用布设不同控制点网形的方法对车载点云数据精度进行提高。实验流程为将车载激光扫描系统置于GNSS失锁状态下进行点云数据采集,通过3种不同控制点布设网形得到校正控制点,并对点云数据进行校正,研究不同控制点布设网形对点云精度提高的影响。研究表明,每100 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.029 6 m,高程精度为0.032 8 m;双直线网形点云平面精度为0.057 7 m,高程精度为0.028 2 m;折线网形点云平面精度为0.079 9 m,高程精度为0.055 3 m。每300 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.143 7 m,高程精度为0.037 5 m;双直线网形点云平面精度为0.131 8 m,高程精度为0.049 6 m,折线网形点云平面精度为0.121 8 m,高程精度为0.050 1 m。每500 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.211 1 m,高程精度为0.045 8 m,双直线网形点云平面精度为0.213 6 m,高程精度为0....     

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。     

基于地面激光雷达技术的隧道变形监测方法研究

根据激光点云数据的连续性、高精度性,提出了一种基于三次多项式插值曲面拟合的隧道整体变形监测方法。该方法对同一地区地铁隧道不同时间段的激光点云数据进行三次多项式插值拟合曲面,通过对多个拟合曲面之间的高程比较,获取地铁隧道顶部由于其上方大型建筑施工而对其产生的影响。通过该方法的处理,可以迅速地找出地铁隧道顶部变形最大的区域,对隧道的变形进行有效的监测。