海量地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化方法

传统点云处理软件为单机运行,Web点云应用较少,随着5G与WebGL技术的发展,3D Web应用的开发是未来的发展趋势.在地铁隧道工程中,实现隧道点云的快速处理与可视化是重要的需求之一.为满足地铁隧道点云的Web可视化需求,针对地铁隧道点云空间分布特点实现了一种格网与多分辨率八叉树结合的海量地铁隧道点云数据索引模型.采...     

一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法

为满足海量地铁隧道点云的高效处理需求,提出了一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法。针对隧道点云的空间分布特点,在全局将大范围点云划分到格网中,并使用R树管理非空网格;在局部使用八叉树与四叉树混合的索引方法管理单个网格内的点云。为了提高点云的渲染效果,提出了基于网格面积的多细节层次结构（levels of detail,LOD）回溯构建方法,并采用高效的单文件存储方式存储点云。实验结果证明了所提出的方法在海量隧道点云的管理和可视化方面优于传统方法。     

基于点云数据的盾构隧道竣工测量方法

隧道轴线的偏差和断面测量是地铁隧道竣工测量的重要指标。本文详细介绍了运用空间几何的方法从海量三维激光点云数据中快速、准确地提取地铁盾构隧道断面和中心点的方法,在此基础上将提取的断面点云数据与设计断面曲线进行了二维对比分析,并在北京某地铁盾构隧道中进行了验证:从三维激光点云中提取的中心点坐标与全站仪测量得到的结果相差在±3mm以内,点位精度能够达到3.43mm。结果表明该方法可达到较高的测量精度,在地铁盾构隧道竣工测量中将具有较强的实用性。     

基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动激光扫描三维点云重建

地铁隧道初始运营前,需要对隧道的施工质量和零状态进行检测,传统方法采用全站仪测量隧道的特征点及断面,工作量大、效率低、成果单一.针对上述问题,本文提出了基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动扫描三维点云重建方法,并验证了隧道断面点云、中轴线及轨道中心位置成果精度,满足隧道规划验收测量要求.同时,该方法可同步获得隧道的水平...     

基于RANSAC算法的地铁隧道点云数据滤波

三维激光扫描技术能够快速、有效地获取隧道点云数据,可用于提取地铁隧道的形变信息,但隧道点云数据中包含着噪声点、离群点,需要滤波去除,目前已有滤波算法不适用于隧道环境。文中采用统计特征去除部分噪声点,利用区域增长方法初步提取隧道壁部分点云作为RANSAC算法种子点,进一步利用RANSAC算法拟合数学模型提取隧道壁全部点云数据,并利用RANSAC点云拟合模型对隧道盾构体施工精度进行评估。实验结果表明了方法的有效性。     

基于地面激光扫描技术获取地铁隧道3维点云数据的设计与试验

3维激光扫描技术可以快速、高效且准确的获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要的条件。本文以地铁隧道为例,详细阐述了3维点云数据获取的方案、数据处理的基本方法,验证了基于3维激光扫描技术进行地铁3维可视化的可行性。     

隧道点云格网化方法分析研究

面对海量点云数据,如何根据点云特征和应用目的选择合适的格网化方法十分重要。分析了主要的格网化方法,并根据地铁隧道实测点云数据进行实验分析。结果表明,不同点云格网化方法存在很大差异,克里格法整体效果较好,最小曲率法存在伪趋势现象,加权反距离插值边缘表现失真,三角剖分法存在断层现象,应用时要根据需要选择合适的格网化方法。     

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。     

基于空地激光点云的隧道滑坡应急监测

对具体工程案例进行经验总结,根据数据采集设备性能,在外业数据采集及内业数据处理的基础上,重点分析了基于激光点云技术的隧道滑坡应急监测的优势,并有针对性的给出了长期监测的建议,具有一定的借鉴意义.     

三维激光扫描技术点云数据采集与配准研究

点云数据采集与配准的精度决定了建筑物三维建模的精度。围绕建筑物点云数据采集与配准的精度问题,分别采用基于标靶的模式、基于形状匹配的模式和基于测站后视的模式进行建筑物表面点云数据的采集与配准处理,并从配准精度、特征点、特征边3个方面进行了对比分析。结果表明,基于形状匹配的模式的精度较低,其他两种模式克服了"同名点"的问题,在配准精度上有明显优势;而在数据采集与配准整体效率方面,基于测站后视的模式优于其他两种模式。     

点云数据在兰州地铁中的应用

针对提取隧道点云中轴线3种不同算法,选择更加适合海量点云中轴线提取的算法。首先对隧道点云进行坐标转换,按里程对隧道点云进行连续正交断面的提取,将得到的断面通过椭圆模型进行粗差剔除;其次采用RGB颜色变化值表示断面的收敛扩张情况,通过柱状图、折线图表示断面形变特征;最后对隧道曲线段点云数据进行中轴线的提取,并进行平曲线要素的自动提取,为隧道平曲线主点位置识别、平曲线要素提取提供一种新途径。     

Cyclone在数字校园三维激光点云数据预处理中的应用

为了高效获取精确的数字校园地形图的测量数据,通过Leica ScanStation P40对校园进行三维激光点云数据采集,并结合Cyclone中的去噪模型对点云数据进行去噪,利用“六自由度”方法和ID号对标靶进行拟合,在一定约束条件下完成点云数据的坐标匹配、拼接以及优化,得到统一坐标系下的点云数据。结果表明:优化后的点云数据精度可达到6 mm。可见处理后的点云数据能够满足数字校园地形图的高精度要求。     

地面激光扫描点云数据预处理综述

地面激光扫描点云数据预处理是激光扫描测量数据内业处理的重要研究内容。本文首先总结了激光点云数据的特点、激光点云数据预处理的关键技术及相应的研究意义。然后总结了海量激光点云的主要存储方式及几种常用的数据组织结构;从拼接精度出发将现有多站点云拼接方法归结为粗拼接法和基于ICP的精拼接法;根据简化压缩算法的特征保持能力将其归为可保持特征的简化法和不能保证特征的简化法两类;确定了去噪和光顺分别研究的噪声类型,总结和分析了当前一些去噪和光顺算法的研究现状。最后对地面激光扫描点云数据预处理作了整体性总结与展望。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

激光铅垂仪向上投点在地铁隧道工程中进行联系测量的实践

盾构法地铁隧道施工测量中,提高联系测量对隧道贯通起着决定的作用。本文对地铁施工测量贯通测量的误差来源进行了分配,对二井定向利用激光铅垂仪向上投点方案进行了精度分析,并和钢丝投点法的计算成果进行了比较,提出了激光铅垂仪向上投点法方案措施。     

散乱点云数据的分割方法探究

数据分割是点云数据处理流程中的一项关键技术,本文针对点云数据分割这一问题,分析了基于几何模型的分割法、欧几里德簇分割法和区域生长分割法三种点云数据分割方法的原理和算法流程,并利用实际工程数据检验了三种分割方法的效果。针对以上三种方法的优势及缺陷,本文实现了附条件的欧几里德簇分割法,该算法对欧几里德簇分割法和区域生长分割法进行融合改进,利用同一点云数据对该算法与上述算法进行比较分析,最后用一处复杂建筑物点云数据对该算法的分割效果进行再次检验,分割效果较为明显,再次证实了该算法具有较强的实用性。