基于断面基准面点云模型的隧道管片分割与断面提取

隧道变形的精确测量对于掌握隧道衬砌结构的变化及其发展规律、保障隧道的安全运行具有重要意义。本文首先借助轨载移动三维激光测量系统获取地铁隧道的激光点云,结合隧道呈柱面的几何特点,提出一种基于断面基准面投影的盾构隧道点云模型构造方法;然后利用断面基准面点云的高度梯度与三维特征分割隧道管环并提取隧道断面,从而获取盾构隧道的连续横断面,为隧道变形监测提供基础。     

基于TLS的盾构隧道收敛测量研究

盾构隧道施工完成后的收敛测量是一项十分重要的工作。文中以某在建盾构隧道为研究对象,研究采用地面三维激光扫描技术(Terrestrial laser scanning,TLS)进行收敛测量的方法与步骤。应用TLS获取隧道管片表面的点云数据,对点云数据进行配准、消噪、建模等处理;采用Ransac算法和最小二乘算法提取隧道点云数据的中轴线;根据点到平面的距离获取断面点,应用椭圆方程以及最小二乘的方法对断面点进行拟合;最后,利用直线与椭圆交点获取不同方向上的隧道半径,完成收敛测量。研究结果表明,应用TLS技术可以快速、准确、详尽地获取盾构隧道的收敛情况。     

利用三维点云数据的地铁隧道断面连续截取方法研究

提出了一种可应用于变形监测的基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法.该方法分为点云拼接、中轴线提取和断面截取.隧道中轴线的提取通过随机采样一致性算法和最小二乘平差算法完成;断面截取过程先基于隧道轴线信息调整隧道姿态,再对隧道数据采取局部曲面拟合进行,其中引用了限制最小二乘算法和随机采样一致性算法.采用RIEGL VE-400获取的地铁隧道点云数据进行了验证.实验证明了本文方法在三维激光扫描技术的应用方面具有一定的实践意义.     

三维激光扫描技术运用于隧道断面变形测量

随着人们对隧道建筑安全意识的不断提升,基于原有的隧道断面变形测量方法测量精度较低的问题,设计基于三维激光扫描技术的隧道断面变形测量方法。采用三维激光扫描仪进行隧道断面信息获取,并通过获取到的信息构建断面坐标系。通过点云计算完成断面信息数据的预处理,采用坐标系变换、点云信息分离、信息滤波以及信息去噪完成预处理过程。基于对隧道断面变形形式的过往研究,选择椭圆方程完成对隧道断面变形测量的控制。至此,基于三维激光扫描技术的隧道断面变形测量方法完成。设计对比实验,与原有测量方法相比,此方法的测量图像与样本图像更为相似。因而,此方法在隧道的测量中更有效,效果更加优越。     

基于地面激光扫描仪的隧道断面提取研究

近年来,将三维激光扫描技术应用于地铁变形监测成为研究的热点.面对海量点云数据,如何提取隧道断面是成功运用该技术的关键.据此,本文采用三维激光扫描技术扫描隧道,获取隧道整体点云数据,并提出一种获取隧道任意位置断面变形的新方法.以某地铁监测数据为例实验分析,提取隧道断面图,实验证明了该方法的有效性.     

基于移动三维扫描的地铁隧道快速全方位变形检测方法研究

地铁隧道保护监测是城市轨道交通正常运营的重要保障,现行以静站式设站、相邻测站逐站拼接的隧道变形、收敛等三维激光扫描监测方法虽然渐渐成熟起来,但逐站拼接带来的误差累积和缓慢的作业效率仍然是地铁隧道保护监测的瓶颈。本文在分析移动式三维激光扫描技术原理和优势的基础上,研究了移动式三维激光扫描技术用于地铁隧道点云数据快速采集方法,提出了基于隧道椭圆参数模型的改进RANSAC算法,通过对隧道断面点云数据去噪、拟合、提取地铁隧道变形信息,进而实现断面变形分析。结果显示该方法可以快速、全方位准确获取隧道断面数据,为地铁隧道保护监测提供了一种新型高效的技术途径。     

基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取

车载点云数据的自动分类与提取是进行城市三维建模的基础和关键步骤。文章利用国产SSW车载激光建模测量系统获取的点云数据丰富的底层信息(点云基于激光扫描坐标系的坐标、相邻点梯度等)提出了一种针对道路边线的自动分类与提取算法。通过粗提取和精提取两个步骤得到准确的道路边线点云,再采用最小二乘拟合算法进行拟合,自动生成道路边线矢量文件。     

基于阿基米德螺线的地铁隧道建模方法

提出了一种适应于地铁隧道的三维激光点云建模及变形分析方法.该方法根据盾构隧道断面呈椭圆形状的特点,基于阿基米德螺线极径对螺线形状的控制作用,对隧道断面进行局部插值构建隧道模型,并根据模型点分析隧道的变形情况.使用C#编写了建模程序,并通过实例验证了该方法的有效性.     

基于空间圆模型的隧道全局中轴线提取方法

隧道中轴线不仅能够检核隧道竣工测量,而且在隧道变形监测中其精度直接影响横断面提取的准确性。本文提出一种精确提取隧道全局中轴线的方法:首先将隧道三维点云投影至水平面形成平面点云,并采用Delaunay三角网算法获取点云边界;其次利用点云边界中转折点间的距离与隧道直径的关系提取出隧道边界线;然后依据隧道边界和中心的几何关系提取出水平中轴线,并以此提取隧道横断面;最后对隧道横断面进行空间圆模型拟合生成隧道中轴线。通过实验分析,本文方法能够适应于长距离、弯曲型隧道,为隧道中轴线提取研究提供借鉴依据。     

一种三维激光扫描技术隧道整体变形分析方法

针对三维激光扫描技术应用于隧道变形监测时无法准确确定隧道形变的问题,该文提出了一种基于参考基准的隧道点云降维格网化形变分析法,通过建立参考基准,计算点云到参考基准的距离,点云降维,生成降维点云到参考基准距离的分布格网图,并进行多期数据差值计算,获得隧道整体变形量值分布图.实验表明,该方法能够确定隧道变形区域和变形量值大小,能够进行多期监测数据的准确对比,提高了三维激光扫描技术的应用精度,是一种实用和有效的衡量隧道变形新方法.     

基于地面激光技术的隧道变形监测技术

研究了将地面激光技术应用于地铁隧道变形监测,运用基于点云法向量差异的点云分割算法对点云数据进行抽稀,使用抽稀后点云数据构建地铁隧道模型,对隧道进行整体变形分析,构建地铁隧道三维模型不仅提高了变形监测精度,而且能够反映隧道整体变形趋势。将此方法应用于天津地铁一号线隧道变形监测,通过与光纤位移计结果对比,变形监测精度在4 mm以内,能够满足地铁隧道变形监测的需要。     

基于三维激光扫描技术的古陵墓可视化

以徐州市狮子山楚王陵为例,基于LeicaHDS公司的ScanStationCIO三维扫捕系统,提出了基于三维激光扫描仪的古陵墓可视化技术流程,并提出了古陵墓点云数据获取与处理、三维景观建模与可视化实现的方法。结果表明：三维激光扫描技术作为一种新的测量手段和技术,能快速、有效地获取古陵墓的高分辨率三维点云数据,在此基础上,可构建精准伟的古陵墓三维景观模型,并进一步开发出古陵墓的三维可视化系统。     

三维激光扫描与倾斜摄影测量的高陡崖三维建模

针对三维激光扫描仪在数据采集过程中,受到多重因素的限制,难以完整的获取物体表面三维数据的难题,该文采用融合多种数据源的方法来获取地物表面完整的三维数据。该文结合三维激光扫描技术和无人机倾斜摄影测量技术对大理苍山石门关世界地质公园的高陡崖进行三维数据采集。以地面三维激光点云数据为基础,融合无人机倾斜摄影测量点云数据,得到研究区域完整的三维点云,对融合后的多点云进行编辑处理、重建得到高陡崖完整的三维模型。文中对多点云融合建模("点云+点云"融合建模)及单一点云建模后模型融合("模型+模型"融合建模)进行模型比较分析,得出这两种方法所建三维模型基本一致,并总结了两种建模方法的优势和不足。这两种技术及方法的结合不仅解决了高陡崖数据采集的难题还为类似的工程提供参考。     

UAV航测和TLS技术在广钢遗址测绘建模中的应用

联合应用地面三维激光扫描技术和无人机航测技术采集了广钢炼钢遗址空间数据,并进行了现状测绘与三维建模。三维激光扫描获取遗址内外高精度点云数据;无人机航测获取遗址顶部点云及周边地形DSM和DOM,将航摄DSM数据拟合到激光点云上,使得航摄DSM精度达到12.6cm,且弥补了激光点云的漏洞;采用融合的点云数据测制了平立剖测绘图,建立了三维模型。上述两种技术优势互补,形成了一种高效率、高精度、全方位的历史遗迹测量与建模的解决方案。     

三维激光扫描技术在复杂地质隧道岩体信息获取中的优化

为了更高效、高精度地获取岩体结构面信息,借助三维激光扫描技术,提出并建立一种基于Kriging算子和最小二乘法组合的点云插值方法。首先对获取的隧道点云数据利用单一的最小二乘法进行插值,并以此为基础,结合Kriging算子的适应度函数建立组合插值模型。在利用三维激光扫描仪已获取的某岩溶隧道的原始点云数据的基础上,运用组合模型进行插值处理,以此获取岩体结构面信息,并将组合方法得到的结果与单一的插值方法进行对比,发现组合方法插值效果较好,误差也较小。基于Kriging算法和最小二乘法结合的插值方法,在利用三维激光扫描技术获取岩溶隧道岩体几何信息—结构面产状的过程中能更加精确、全面,并可以用于岩体稳定性评价。     

移动式三维激光扫描系统在轨道结构变形分析的应用

轨道交通结构变形及病害发展是众多安全事故的直接原因。对运营期地铁隧道全方位的检测是保证地铁安全运营的重要工作。移动三维激光扫描技术应用于地铁隧道的健康检测是近年来研究的热点。利用移动式三维激光扫描系统快速获取高分辨率点云,经过点云处理与分析软件计算地铁隧道的椭圆度、断面收敛、错台、限界等参数,采用与人工测量方式对比完成精度分析,并结合实例验证其可行性。结果表明:移动式三维激光扫描技术保证了数据获取的连续性,提升了数据获取的准确度和效率,可满足轨道交通建设和运营管理部门对结构测量、监测与病害检测精度、自动化、实时化、集成化的迫切需求。     

融合激光点云的城市级高精度建模技术北大核心CSCD

实景三维建模目前存在因影像缺失导致的部分地物模型变形、拉花及建筑物底部纹理模糊的问题。针对倾斜摄影测量和车载激光点云两种数据源在构建高质量、高精度的城市级三维模型中存在的不足与缺陷,本文提出了利用TerraSolid软件将两者所获取的点云进行融合而后建模的主要技术流程和方法。结果表明,激光点云弥补了倾斜摄影测量盲区的几何结构,使三维模型地面更平整光滑,建筑物底部棱角、线条更加锐利清晰;将车载激光点云与倾斜摄影测量进行有机结合,可有效弥补采用单一数据源制作三维模型存在的缺陷,提高模型精细度。     

基于椭圆柱面模型的隧道点云滤波方法

由于地铁盾构环片附着了大量的螺栓和螺丝以及隧道内壁上安装的大量金属支架、电器设备等附属物,使得获取的激光点云数据包含了大量的非隧道内壁点(以下简称非点),从而影响到隧道点云在形变监测、三维建模等方面的应用。本文提出基于区域分割的椭圆柱面模型方法来滤除非点,将地铁隧道横截面视为椭圆(根据盾构施工特点),利用获取的隧道原始点云数据提取出隧道中轴线,并沿隧道中轴线正交方向将点云分割为等间隔区域,然后利用各区域的点云分别迭代拟合为椭圆柱面,从而实现对隧道内壁非点的自动滤除。实验结果表明,该方法能够有效滤除隧道内的非点,为三维激光扫描技术用于地铁隧道形变监测提供高质量的点云数据。     

机载LiDAR点云数据抽稀算法研究述评

机载LiDAR技术作为一种全新的遥测技术,可以获取高精度和高密度的三维点云地形数据,它所获取的高密度的点云数据存在数据冗余和数据量庞大等一些问题,造成了存储、后处理(如滤波、分类、特征提取和建模)和显示的不便。因此对点云数据进行有效的数据抽稀简化很有必要,抽稀算法需要在数据精度和采样密度之间达到一种最优平衡。本文将现有的LiDAR点云数据抽稀算法概括为随机采样算法、基于高程的算法和基于TIN的算法3类,并分别进行了研究评述,最后探讨了各类方法的优缺点,以为机载点云数据抽稀简化提供参考。     

无人机影像点云与地面激光点云配准的三维建模方法

地面激光扫描仪(Terrestrial Laser Scanner,TLS)能够快速地获取高大建筑物侧面点云数据,但较难获取其顶部点云数据。无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)通过搭载五镜头倾斜摄影相机,能在短时间内获取高大建筑物的顶部影像,并基于摄影测量原理生成建筑物顶部的三维点云。文中针对高大建筑物的三维建模,首先通过UAV影像构建三维点云信息,然后将UVA影像点云与TLS点云数据进行配准后构建其三维模型。以云南师范大学呈贡校区武之楼为例,分别采用单一源的两种数据进行三维建模,并与两种配准后的数据进行三维建模作比较,实例结果表明,配准后的数据建模更完整,效果更好,能更完整地表现出建筑物的信息。