基于图像点云空间测距算法的隧道初期支护整体变形监测技术研究与应用

发布时间：2024-04-18 19:03

　　为快速、准确获取施工隧道初期支护整体及局部变形信息,基于计算机视觉算法获取的隧道初期支护图像稀疏点云和密集点云数据,结合基于Hausdorff距离的整体模型和基于最小二乘拟合平面的局部模型各自的特点,提出将两者相结合的图像点云空间测距算法。该方法可为每个点保留整体模型和局部模型分别计算的距离值中的较小值,解决前者对点云密度要求高以及后者局部拟合平面存在较大偏差问题,实现多期隧道图像点云直接比较分析,简化计算步骤和后处理过程,提高隧道初期支护变形监测速率和精度。通过对云南香丽高速公路白岩子隧道进口左线ZK61+990～+994段初期支护整体变形的监测分析,结果表明:该技术能直观、可视化反映隧道初期支护整体变形情况,计算结果准确、可靠。

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【部分图文】：

图1图像采集装置

隧道初期支护图像采集质量是后期数据处理的关键,也是获得良好三维图像点云效果的基础。图像采集设备主要有普通单反相机、外置闪光灯、控制点标定板(见图1)。具体步骤如下:

图2图像重叠要求

3)图像拍摄原则。图像应完全覆盖拍摄物体表面;相邻图像具有足够的重叠,重叠度尽量大于50%(见图2);相机镜头与隧道表面垂直拍摄(见图3)。图3镜头与隧道表面位置关系

图3镜头与隧道表面位置关系

图2图像重叠要求4)图像拍摄方法。以隧道中心轴线作为拍摄基线,按照先环向后纵向进行拍摄。拍摄过程中,纵向移动间距为1.5～2.0m,环向在180°范围内,建议拍摄18张图像,每10°拍摄1张,可适当加密(见图4)。图4中,箭头表示环向三维采集,其中A为图像采集基线上的相机位置。

图6两点云之间距离

对于高密度的点云数据,计算2期点云之间距离采用的方法是计算比较点云的每个点到参考点云的最近邻距离,因为最近邻距离近似实际距离(见图6)。考虑到点云数据数量级通常达到百万级,数据在存储与计算效率上往往难以满足应用要求,可采用八叉树结构来提高邻域点云搜索速率和内存使用率。通过在八叉树....

本文编号：3957607