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。     

移动三维激光测量系统在地铁运营隧道病害监测中的应用研究

随着我国轨道交通建设事业的蓬勃发展，三维地理信息系统在地铁隧道相关的竣工测量、变形监测等方面逐步得到应用，越来越受到地铁工程建设和管理部门的重视。由于地铁隧道工程的复杂性，采用传统方法进行运营隧道监测需要花费大量的人力、物力和时间。为了适应地铁建设和运营管理部门对地铁工程信息化、三维可视化工作的迫切要求，本文提出了一种集成多种传感器于一体的移动三维激光测量系统。该系统集成了高精度三维扫描仪及编码器等传感器，能快速、高精度地获取隧道内轮廓断面尺寸，通过配套的软件处理，高效地对限界、断面轮廓及隧道变形进行分析。通过在实际项目中应用验证表明，该方法能有效地解决地铁隧道病害监测中的实际问题，可供同类地铁工程项目参考借鉴。     

激光点云在地铁盾构隧道病害诊断中的应用

移动式三维激光扫描技术在地铁盾构隧道安全监测工作中应用较为成熟。本文以地铁盾构隧道监测点云数据为基础进行研究，实现了地铁盾构隧道病害智能诊断。首先通过激光点云生成灰度图像；在此基础上运用卷积神经网络CNN，对地铁盾构隧道中的渗漏水和裂缝的识别技术进行了深入研究；最终生成隧道病害智能诊断系统，为地铁安全运营提供了智能监测方法，有效提高了我国地铁运营监测的技术水准。     

一种改进RANSAC算法的三维激光扫描断面直径提取方法

传统方法检测轨道交通结构信息周期长、作业效率低,而移动式三维激光扫描速度快但数据量大,计算效率低。本文针对地铁盾构断面的特点提出了一种改进RANSAN算法的三维激光扫描断面直径提取方法,该方法有效减少了算法的迭代次数,提高了计算效率,同时通过改进RANSAC的算法获取隧道最大断面直径与TM50全站仪获取的隧道最大断面直径进行对比分析,试验结果表明：基于改进的RANSAC算法提取隧道最大断面直径具有较高的精度和可靠性,可为地铁隧道变形监测提供有力的数据支撑。     

移动三维激光扫描技术在盾构隧道收敛监测中的应用

盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷，本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业，通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析，实现地铁隧道收敛的快速全面监测，弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明，该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测，而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘，为地铁隧道的安全监测提供基础数据，保障地铁安全运行。     

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。     

基于图像分割的地铁隧道渗漏水快速检测

地铁隧道具有线路长、地质环境复杂、环片数量多、检测作业时间短等特点.隧道结构渗漏水病害检测是保障地铁隧道安全的重要工作,传统人工巡查检测方法检测速度慢,需耗费大量的人力物力,不能满足地铁更好运营需求.为提高隧道渗漏水检测效率,更好地适应轨道交通运营需求.本文依托高速移动三维激光扫描技术获取点云数据,提出局部图像分割方法,获取隧道渗漏水病害信息.首先通过空间变换法将三维点云数据转换为二维正射影像,采用图像二值化处理算法增强隧道渗漏水病害区域的边缘信息;然后利用区域描述算法对图像内的渗漏水区域进行分析,获取渗漏水病害区域的大小和里程信息,从而达到自动化识别隧道结构病害.研究结果表明,本文方法可快速检测地铁隧道内渗漏水病害的位置、面积等信息,节约检测时间和检测成本的同时保证了检测结果的准确性.     

轨道交通盾构隧道病害空间分布特征和自相关性研究

我国轨道交通已经进入新建与维护并重期。随着地铁隧道服役年限的增加,其病害种类不断增加,且各类病害呈逐渐加重的趋势。以三维激光测量隧道逐环监测数据为基础,研究隧道区间的病害空间分布特征和自相关性,全面掌握地铁隧道运营状态和病害发展趋势,是进行隧道病害防治的前提。本文利用某地地铁上行线隧道逐环三维激光测量数据,分析了错台、掉块、裂缝和渗漏水等病害在线路走向的空间分布特征,分析了病害与周边地质环境的关系。利用灰色关联分析算法研究了病害之间的相关性,为掌握隧道病害的发展趋势和认识病害之间的耦合关系建立了定量化的分析手段。本文为掌握隧道病害空间分布规律,预测隧道病害的发生、治理提供了有效依据,可以为地铁安全运营提供有力保障。     

基于移动三维激光扫描的地铁盾构环片提取与分析

随着我国轨道交通的不断发展，城市轨道交通已成为公共交通的重要组成部分。目前我国轨道交通安全主要采用全站仪和站式扫描仪等设备进行监测，具有监测效率低、监测点布设困难、对管片衬砌有损伤等缺点。移动三维激光扫描是一种新型轨道交通结构安全检测技术。本文采用移动三维激光扫描技术获取隧道内部完整结构点云数据，对移动三维激光点云进行环片提取分析，对获取的断面点云进行处理分析，得到环片变形情况。试验结果表明，该方法不仅能够获取准确的环片变形结果，而且实现了逐环提取分析，大大提高了环片监测的效率。     

螺栓孔特征点云支持下的地铁盾构隧道环缝识别与环间错台量分析

管片错台是地铁盾构隧道全生命周期中常见的一种隧道病害。错台量过大,可能会使成型的隧道发生大面积的破损和渗漏,对地铁隧道的耐久性和安全性产生极大的威胁。基于三维激光扫描技术的错台检测通过确定环缝位置提取环缝两侧的断面,继而分析错台量。目前的环缝位置识别需要将点云数据转化为正射影像,再采用人工标注的方法,该方法效率低,精度极易受作业人员的影响。本文提出了一种基于螺栓孔特征点云的地铁盾构隧道环缝识别方法,无需生成正射影像,充分利用盾构隧道既有特征点云,能够准确、快速地识别环缝位置,并在此基础上结合杭州市实际地铁工程进行环间错台检测以验证该方法。结果表明,相较于传统的隧道检测手段,该方法效率高,检测全面且监测结果能够达到工程应用的精度要求。     

古近系半成岩地铁车站深埋隧道矿山法施工变形规律

本文以南宁轨道交通3号线青秀山站为例，研究了古近系半成岩地铁车站深埋隧道矿山法施工变形规律及施工方法，设计了专项监测方案，对矿山法大断面施工的各项监测数据进行分析研究，重点分析了CD法和三台阶法等不同工法的初支结构变形情况。研究表明，做好地下水的控制可以保障深埋隧道安全开挖和控制周边环境变形；CD法和三台阶法在古近系半成岩粉砂岩、泥质粉砂岩，局部粉（细）砂岩等地层中均可以满足初支结构变形要求；CD法和三台阶法均可以选择的情况下，三台阶法更为经济。     

静力水准自动化测量技术应用于地铁隧道结构监测

目前地铁隧道结构沉降主要采用水准仪进行人工测量。该监测方法不仅作业效率低、耗费较多的人力物力,并且无法实现全天候监测。针对传统人工监测无法满足地铁运营期间的实时监测需求的问题,本文引入静力水准自动测量技术,通过在地铁隧道道床布设静力水准仪,在远程采集端实时获取监测点数据,实现隧道结构保护区在施工时全程监测,为施工期隧道结构安全提供保障。最后结合实际工程应用案例对工程中的监测结果进行分析。结果表明,该技术实现了地铁隧道自动化水准测量,为地铁运营安全提供技术支撑。     

轨道扣件病害自动化检测研究及应用

传统扣件检查基本采用人工检查方式,不仅工作效率低、劳动强度大,而且人为干扰因素多、检查采样率低。针对以上问题,本文提出了一种基于线结构光传感器的轨道扣件损伤和松动检测方法,并开发了轨道扣件智能监测系统以实现扣件病害自动检测。最终将研究成果应用于徐州市某地铁区间轨道扣件检测,验证了该方法的可行性和准确率,为地铁轨道扣件检查提供了新方法。     

基于激光点云的隧道断面连续提取与形变分析方法

地铁施工、运营阶段的监控量测,可有效保障隧道结构的稳定与周围环境的安全。现有的收敛计、全站仪等变形监测手段,虽然可以得到高精度的观测数据,但获取的监测点位过于稀疏,难以全面反映隧道整体的形变特征。本文将三维激光扫描技术用于地铁隧道形变监测,提出了基于激光点云的隧道断面连续提取与形变分析方法,并对提取的两期断面进行了形变分析,试验结果表明该方法能够更直观地表现隧道整体变形,研究成果可为隧道形变动态监测提供借鉴。