基于点云切片提取技术的隧道变形监测的方法研究
发布时间：2022-02-04 19:16
随着科技进步和城市轨道交通的飞速发展,近年来全国各大中城市基础工程建设均大规模建设地铁项目,同时既有地铁隧道附近也在建诸多高层建筑物,其建设过程中既有地铁隧道受到影响并发生不同程度的沉降或者位移等变形现象,也会因此产生裂隙伴随渗水情况发生。这些变形如果不加以重视,长此以往可能以少积多,对既有隧道的安全性和稳定性带来破坏,严重的将会发生对社会、经济带来损失惨重的安全事故。基于变形监测的需求,三维激光扫描技术以其特有的速度、精度兼备和无接触式数据采集的优势,成为了变形监测领域又一项新技术领衔代表。但随着该项技术的不断更新,获取的点云数据数量巨大,后期处理相当耗时费力,该项技术正面临巨大挑战。因此本文着重介绍一种基于总体最小二乘（TLS）和加权主成分分析（WPCA）技术的点云切片算法,用于对隧道测段的原始点云进行分割处理,便于提取相关信息以供变形分析使用。同时本文以武汉某既有地铁隧道（隧道正上方有在建高架桥施工）为例,对点云切片技术在隧道变形监测中的应用进行探讨,论文的主要工作如下:（1）以总体最小二乘法为基础,利用经预处理后的隧道数据,先后拟合了隧道的底面平面和顶面平面,并以公式的形式表示...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
12第2章三维激光扫描技术及点云数据处理方法三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，目前普遍被视为继GPS技术之后的测绘领域的又一次技术革命。它采用水平方向360°全方位采集数据的方式，同时兼具高效率、高精度的技术优势。三维激光扫描技术能够采集目标物表面的点云数据，并以三维坐标配合RGB颜色信息的形式展现出来，因此可以用于实景复制、变形监测、虚拟现实等用途。但由于三维激光扫描技术采集的数据总是海量的，其后续的处理问题不容小视，因此配套的一系列预处理方法（点云配准、抽息去噪、分割、整合等）是必不可少的。本章将从三维激光扫描技术的基本原理、预处理步骤以及误差因素分析进行介绍和阐述。2.1三维激光扫描系统的测量原理图2-1三维激光扫描系统[44]三维激光扫描系统[45-46]一般分为三维激光扫描仪和控制器（计算机）和电源供电系统三部分，其中仪器负责数据采集，控制器（计算机）负责初步处理与存储数据。最终导出后的数据交由配套处理软件预处理，随后以供其他辅助3D数据分析软件（如MATLAB、CloudCompare、GeomagicStudio）进行进一步处理分析。前文中已经介绍到，尽管目前市场上在售的三维激光扫描仪来自不同品牌、有着不同型号，但其组成要素简要分为激光测距系统以及反射棱镜，其中激光测距系统对精度要求很高，反射棱镜则需要配上由激光引导的自动转动系统。扫描仪内部还装配有电路控制板、CCD彩色相机、时间计数器、角度计算器等。其工作原理可概述为：在扫描仪发射脉冲激光的同时，自身也在接收由目标物
16（1）基于点与点之间距离计算的筛除原理。设计某算法，计算出点云模型中每两个点之间的距离，求出其平均值，如果某点与其他邻近点之间距离超过平均值，则直接删除。由于远离点云模型主体的离散点较少，而点云模型主体中点数量巨大，因此这类杂点、离散点并不会对点之间距离平均值带来较大影响，故此方法具有一定科学性和参考意义。（2）基于单点固定范围内邻近点数量计算的筛除原理。设计某算法，确定邻域范围，计算出单点在该邻域范围内的邻近点数量的平均值，如果发现某点的该邻域范围内邻近点数量突然低于平均值，则认定该点为杂点噪声点，予以删除。同样由于远离点云模型主体的离散点较少，而点云模型主体中点数量巨大，因此它们对单点某邻域范围内邻近点数量平均值的波动影响不大，可以忽略不计。图2-2MATLAB中高斯滤波算法部分截图2.2.3点云数据的抽稀随着三维激光扫描技术的不断更新，扫描精度和分辨率不断提升，这在工程数据获取效率更高精度更高的正面效应下，也不可避免的带来了数据量巨大、冗余数据较多的负面问题，它们的存在将大大降低数据的处理速度和信息的精确程度。在这样的背景下，如何在保证目标被测物数据特征的提取不受影响的前提下，尽量减少冗余数据便显得非常重要。常见的几种准确度高、高效的点云抽稀算法有以下几种[53]：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于点云投影的瓷砖凸包特征点检测[J]. 赵谦,任志奇. 陶瓷学报. 2018(06)
[2]利用地面移动测量系统三维激光扫描技术优势探讨[J]. 马浩. 工程技术研究. 2018(11)
[3]自动化技术在变形监测中的应用综述[J]. 王祺,孙瑞. 四川建材. 2018(09)
[4]一种自适应双边滤波点云去噪算法[J]. 肖国新,于辉,周晓辉. 信息技术. 2017(10)
[5]地铁轨道交通发展对城市交通问题的有效改善[J]. 陈炜. 黑龙江交通科技. 2017(10)
[6]基于智能型全站仪的地铁隧道变形自动化监测技术及应用[J]. 吴石军. 铁道勘察. 2017(02)
[7]三维激光扫描技术在隧道变形与断面检测中的应用研究[J]. 李宗平,张永涛,杨钊,陈培帅,江鸿. 隧道建设. 2017(03)
[8]基于切片点云中心的形变监测[J]. 苏芬,余锐. 测绘工程. 2016(08)
[9]基于地面三维激光扫描技术的隧道全断面变形测量方法[J]. 谢雄耀,卢晓智,田海洋,季倩倩,李攀. 测绘通报. 2016(02)
[10]入射角和距离对点云精度综合影响的评定[J]. 吴栋,凌胜仁,刘云龙. 现代测绘. 2015(06)
硕士论文
[1]基于三维激光点云数据的隧道断面提取及应用研究[D]. 徐正元.吉林建筑大学 2018
[2]近景摄影测量技术与三维激光扫描技术在隧道变形监测中的应用研究[D]. 徐贺.吉林建筑大学 2016
[3]基于张量特征值分析的特征表示及典型应用[D]. 李鹏程.西安电子科技大学 2015
[4]曲线曲面的NURBS造型技术与数控仿真[D]. 彭小军.长安大学 2013
[5]三维激光扫描技术在建筑物形变监测中的应用研究[D]. 党晓斌.长安大学 2011
本文编号：3613789
【文章来源】：武汉理工大学湖北省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
12第2章三维激光扫描技术及点云数据处理方法三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，目前普遍被视为继GPS技术之后的测绘领域的又一次技术革命。它采用水平方向360°全方位采集数据的方式，同时兼具高效率、高精度的技术优势。三维激光扫描技术能够采集目标物表面的点云数据，并以三维坐标配合RGB颜色信息的形式展现出来，因此可以用于实景复制、变形监测、虚拟现实等用途。但由于三维激光扫描技术采集的数据总是海量的，其后续的处理问题不容小视，因此配套的一系列预处理方法（点云配准、抽息去噪、分割、整合等）是必不可少的。本章将从三维激光扫描技术的基本原理、预处理步骤以及误差因素分析进行介绍和阐述。2.1三维激光扫描系统的测量原理图2-1三维激光扫描系统[44]三维激光扫描系统[45-46]一般分为三维激光扫描仪和控制器（计算机）和电源供电系统三部分，其中仪器负责数据采集，控制器（计算机）负责初步处理与存储数据。最终导出后的数据交由配套处理软件预处理，随后以供其他辅助3D数据分析软件（如MATLAB、CloudCompare、GeomagicStudio）进行进一步处理分析。前文中已经介绍到，尽管目前市场上在售的三维激光扫描仪来自不同品牌、有着不同型号，但其组成要素简要分为激光测距系统以及反射棱镜，其中激光测距系统对精度要求很高，反射棱镜则需要配上由激光引导的自动转动系统。扫描仪内部还装配有电路控制板、CCD彩色相机、时间计数器、角度计算器等。其工作原理可概述为：在扫描仪发射脉冲激光的同时，自身也在接收由目标物
16（1）基于点与点之间距离计算的筛除原理。设计某算法，计算出点云模型中每两个点之间的距离，求出其平均值，如果某点与其他邻近点之间距离超过平均值，则直接删除。由于远离点云模型主体的离散点较少，而点云模型主体中点数量巨大，因此这类杂点、离散点并不会对点之间距离平均值带来较大影响，故此方法具有一定科学性和参考意义。（2）基于单点固定范围内邻近点数量计算的筛除原理。设计某算法，确定邻域范围，计算出单点在该邻域范围内的邻近点数量的平均值，如果发现某点的该邻域范围内邻近点数量突然低于平均值，则认定该点为杂点噪声点，予以删除。同样由于远离点云模型主体的离散点较少，而点云模型主体中点数量巨大，因此它们对单点某邻域范围内邻近点数量平均值的波动影响不大，可以忽略不计。图2-2MATLAB中高斯滤波算法部分截图2.2.3点云数据的抽稀随着三维激光扫描技术的不断更新，扫描精度和分辨率不断提升，这在工程数据获取效率更高精度更高的正面效应下，也不可避免的带来了数据量巨大、冗余数据较多的负面问题，它们的存在将大大降低数据的处理速度和信息的精确程度。在这样的背景下，如何在保证目标被测物数据特征的提取不受影响的前提下，尽量减少冗余数据便显得非常重要。常见的几种准确度高、高效的点云抽稀算法有以下几种[53]：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于点云投影的瓷砖凸包特征点检测[J]. 赵谦,任志奇. 陶瓷学报. 2018(06)
[2]利用地面移动测量系统三维激光扫描技术优势探讨[J]. 马浩. 工程技术研究. 2018(11)
[3]自动化技术在变形监测中的应用综述[J]. 王祺,孙瑞. 四川建材. 2018(09)
[4]一种自适应双边滤波点云去噪算法[J]. 肖国新,于辉,周晓辉. 信息技术. 2017(10)
[5]地铁轨道交通发展对城市交通问题的有效改善[J]. 陈炜. 黑龙江交通科技. 2017(10)
[6]基于智能型全站仪的地铁隧道变形自动化监测技术及应用[J]. 吴石军. 铁道勘察. 2017(02)
[7]三维激光扫描技术在隧道变形与断面检测中的应用研究[J]. 李宗平,张永涛,杨钊,陈培帅,江鸿. 隧道建设. 2017(03)
[8]基于切片点云中心的形变监测[J]. 苏芬,余锐. 测绘工程. 2016(08)
[9]基于地面三维激光扫描技术的隧道全断面变形测量方法[J]. 谢雄耀,卢晓智,田海洋,季倩倩,李攀. 测绘通报. 2016(02)
[10]入射角和距离对点云精度综合影响的评定[J]. 吴栋,凌胜仁,刘云龙. 现代测绘. 2015(06)
硕士论文
[1]基于三维激光点云数据的隧道断面提取及应用研究[D]. 徐正元.吉林建筑大学 2018
[2]近景摄影测量技术与三维激光扫描技术在隧道变形监测中的应用研究[D]. 徐贺.吉林建筑大学 2016
[3]基于张量特征值分析的特征表示及典型应用[D]. 李鹏程.西安电子科技大学 2015
[4]曲线曲面的NURBS造型技术与数控仿真[D]. 彭小军.长安大学 2013
[5]三维激光扫描技术在建筑物形变监测中的应用研究[D]. 党晓斌.长安大学 2011
本文编号：3613789
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