煤矿巷道三维激光扫描关键技术及工程实践

智能化、无人化开采是煤炭行业发展的必然趋势,精准地质信息探测是当前智慧煤矿建设中的重点研发方向之一,其中巷道信息的精准探测和巷道三维模型的快速获取是地质透明化的重要数据来源。对比分析传统巷道建模方法及其优缺点,提出利用三维激光扫描重建技术构建高精度透明工作面巷道模型的技术思路。在分析煤矿井下工况环境长距离三维激光扫描面临的技术难题的基础上,研究三维激光扫描原理和空间点坐标计算方法,并提出透明工作面巷道三维激光扫描重建技术流程,其关键技术包括:三维激光扫描系统动态标定和坐标转换方法;点云预处理技术中基于统计滤波法的大尺度噪声滤波方法和基于移动最小二乘的小尺度噪声滤波算法;点云关键点提取与特征描述技术中SIFT特征检测算法和FPFH特征描述算法;点云配准技术中基于FPFH特征描述算法的粗配准技术和基于迭代最近点算法的精配准技术。以准格尔煤田唐家会煤矿某工作面为研究对象,利用自主研发的移动式三维激光扫描系统从三维激光扫描施工流程、巷道点云数据采集、边界轮廓线提取、巷道与工作面联合建模等方面进行实践应用。结果表明,提出的基于三维激光扫描技术的工作面巷道三维重建思路在技术上是可行的,能为复杂巷道的快速三维扫描、重建提供一条可行的技术路径。      

三维激光扫描数据生成精细地面模型

三维激光扫描技术可以快速获取大量点云数据。针对这些点云数据,探讨了点云数据预处理中的区域分割和内插算法问题,研究利用这些预处理数据生成地面模型的方法,并根据实例提出了数据处理的改进方法。数据处理结果表明:利用点云数据通过一些措施生成的地面模型不仅效果好,而且可以满足建立大范围地势复杂地形模型的要求。     

基于狄洛尼三角网的露天矿区曲面重建研究

随着计算机技术和摄影测量技术的发展,三维矿山广泛应用于露天矿区生产作业。曲面重建是构建三维矿山的关键技术,其结果很大程度上决定了三维模型的优劣。本文提出了一种露天矿区曲面重建方法,基于KD-Tree构建点云拓扑关系,通过双边滤波实现点云下采样和平滑,基于主成分分析法投影点到邻域切平面内,基于Delaney三角剖分构建三角网模型,并结合实例验证了该方法的有效性。     

不同地形特征下的TLS点云空洞修补精度分析

点云空洞修补是三维激光扫描(Terrestrial Laser Scanning,TLS)技术运用于山地测绘中的一个重要数据处理环节。本文构建了一套基于山谷、山脊和河滩三种地形特征的针对山地测绘的TLS点云空洞修补精度分析方法。并对Geomagic Studio提供的修补算法对不同地形特征下点云空洞中的修补精度进行评价。此外,还通过对比分析实验证明了点云空洞范围内地形特征线的位置与空洞的修补效果之间有密切联系。这为山地区域地面点云空洞修补方法的精度评价提供了一种新的方法。该方法也可以在后期针对复杂地形的点云空洞算法的研究中作为精度验证与评价的方法之一。     

基于点云数据的黄土公路边坡病害识别

公路边坡病害巡查是高速公路安全运维的重要工作之一。鉴于当前人工巡查的局限性,提出了一种基于无人机倾斜摄影技术实现三维重建和点云数据分析的公路边坡坡面病害巡查方法。研究结果表明:无人机倾斜摄影可以快速获得研究区的实景影像和点云数据,通过三维模型重建和点云数据分析,能够高效定量地识别出坡面变形、冲沟以及排水沟淤堵等边坡病害;点云数据对比算法对边坡病害识别结果有较大影响,相比最邻近点云比较方法和基于法向量的点云比较方法,点云网格比较方法更适用于公路边坡坡面病害识别。该方法提高了边坡巡查的效率,弥补了人工巡查的不足。     

时频峰值滤波信号增强方法在实际地震资料处理中的应用

在不损失有效信号能量的基础上从低信噪比地震资料中恢复出有效信息是地震资料处理的关键问题之一。针对这一问题利用基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术处理共炮点地震记录。基于伪Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术可以保证得到复杂地震记录的无偏估计,增强地震资料中的有效信息,去除随机噪声,有效地恢复同相轴。采用实际共炮点地震资料,比较时频峰值滤波前后的地震记录可以看出：地震资料中的有效信息明显增强,同相轴连续性得到改善。     

机载 LiDAR 点云更新1∶1万 DEM 关键技术探讨

结合 TerraSolid 对机载激光雷达数据进行后处理的生产流程,重点分析利用 LiDAR 数据提取 DEM 的几个关键技术：滤波技术、航带拼接技术、特征线＼特征点参与 DEM 构建技术以及点云人工编辑分类后航带间高差超限的补救性处理方法。     

复杂地震波场的自适应流预测插值方法

地震数据本质上是非平稳的,如何解决复杂非平稳地震波场的数据缺失问题是地震勘探数据处理的重要环节之一。预测滤波器在地震数据处理和分析中具有重要的作用,该技术可以有效地解决地震数据缺失问题,但传统的平稳预测滤波方法无法很好地适应地震数据的非平稳特征;因此,开发高效的复杂地震波场自适应预测插值方法具有重要的工业价值。本文将预测滤波器加入"流处理"的概念,滤波器系数随着地震数据的变化同时更新,此计算过程仅需矢量点积运算,能够提高计算效率并降低内存空间;并以此为基础开发基于流预测滤波的地震数据插值方法。利用多次波的动力学信息,通过互相关技术构建虚拟一次波,有效地解决了缺失数据位置滤波系数估计不准的问题,为插值过程提供了更为合理的滤波器估计,更好地解决了非平稳地震数据的重建问题。对Sigsbee 2B模型和实际数据的测试结果表明,该方法可以合理地针对复杂地震信息完成缺失数据的重建。     

基于分类思想的高密度数据去噪方法研究

这里参照图像去噪方法[1～4],提出了一种基于噪声分类的自适应混合滤波去噪方法。由于传统均值滤波[5]和中值滤波[6]对高斯型噪声和椒盐型噪声(脉冲噪声)有着不同的滤波特性,而在野外采集的原始高密度数据中,可能同时存在高斯型噪声和椒盐型噪声。因此,单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果。为了能有效滤除这对二种不同性质的噪声,现提出了一种新的混合滤波算法。该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的数据点和受脉冲型噪声污染的数据点区别开来,然后对前者采用均值滤波算法,而对后者则采用带自适应的改进中值滤波算法进行去除。     

基于PCA法向量估计与RANSAC算法的隧道中轴线提取

为了减少隧道点云噪声对隧道中轴线提取精度的影响,提出主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)算法点云法向量估计与随机抽样一致性(RANSAC,Random Sample Consensus)算法相结合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行ROI(Region of Interest)区域提取及统计滤波预处理,其次通过PCA算法估计隧道点云法向量并进行点云法向量方向一致化处理,通过设定阈值分别提取满足要求的隧道拱顶及拱腰处法向量,最后用RANSAC算法代替最小二乘算法对筛选出来的法向量提取出精度较高的隧道中轴线。实验结果表明,本文方法所提取出来的隧道中轴线受噪声影响较小,斜率最大偏差0.007 1,最小偏差0.000 3,算法稳定性好,结果精度较高。