一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法技术

一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，包括：获取点云数据；拼接形成完整的隧道点云；获得分段点云；手动去噪；加载分段点云数据，并进行点云数据的下采样；将点云数据进行平面投影；自动去噪；提取二维平面隧道点云的轮廓边界；确定侧壁线点集和口径线点集；将确定的两个侧壁线点集分别进行移动均值平滑操作；计算两条侧壁线间的平均宽度；获取隧道的中轴线点集；获取中轴线；以中轴线为基准进行二维图像的展开。本发明专利技术能快速处理大规模隧道点云，生成精细的隧道衬砌内表面图像，适用于中长隧道、特长隧道和弯曲隧道，为隧道衬砌内表面图像生成提供新方法，使得隧道衬砌表观病害的检测和评估更加高效、便捷、准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法


[0001]本专利技术涉及隧道测绘数据处理
，具体而言，涉及隧道激光点云数据生成衬砌内表面图像的方法。

技术介绍

[0002]截至2022年12月31日，中国内地累计有55个城市投运城轨交通线路超过一万公里。在一万多公里的城轨交通运营线路中共有9种制式，其中，地铁占比超过77％。在北上广等特大城市，地铁承担了城市公共交通客运总量的50％以上。将地铁作为一个系统，隧道结构则是整个系统的核心与骨架，隧道任何一个位置出现结构问题，都将波及整个地铁系统的正常运营。隧道的结构安全是保障地铁安全运营的基础与核心。然而，随着服役时间的增加，地铁隧道运营过程中不可避免地会出现不同程度的病害。在病害中所占比例最高，影响最大的则是衬砌有关的病害，如裂缝、渗漏水、剥落等。这些隧道衬砌的表观病害往往是深层次、内部损伤的表观显现，并且对隧道运营安全的影响也更加直接。对隧道衬砌表观病害的维修与养护是解决地铁运营安全问题最方便、快速、有效的方法。而地铁隧道衬砌表观病害的检测和识别是维修与养护的基础和前提，目前已成为全社会普遍关注的热点问题。
[0003]传统的地铁隧道衬砌表观病害检测方式为人工检测，辅以测缝计、相机等简单的测量仪器，但人工检测存在效率低、精度差、主观性强的缺陷，并且人工检测的过程中工作人员的安全也难以保障。随着地铁检测工作的急剧增加，同时考虑到病害检测速度与精度的要求，专门人力来进行表观病害的检测、巡查和诊断已经不能满足要求。为了克服人工检测方法的不足，自动化隧道衬砌表观病害检测方法成为当前的研究热点。激光扫描技术是一种以激光扫描仪为主要设备的新型、无损测量方式，以非接触的方式对隧道衬砌表面进行高速扫描。利用静态架站式激光扫描仪可以对地铁隧道全断面进行扫描，以获取点云数据。然而，点云是具有三维坐标和反射强度信息的空间点，无法直接识别与分析隧道衬砌表观病害，需要基于隧道点云生成衬砌内表面图像，才可直观地查看、检测与分析表观病害。目前，隧道点云数据更多用于隧道变形类病害的检测、监测与分析，利用隧道点云生成衬砌内表面图像的技术较少，并且现有的基于隧道点云数据生成衬砌内表面图像的方法存在运行速度慢、过多依赖人工操作、生成的图像细节不足等缺陷，难以适应中长隧道、特长隧道等大规模隧道点云处理任务，也难以适应弯曲型隧道的点云处理。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术利用中长隧道、特长隧道的大规模隧道点云和弯曲型隧道点云生成图像时在精度、速度、自动化程度等方面存在的缺陷，本专利技术提供一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，能够快速生成精细化的衬砌内表面图像，且全过程所需人工干预少、自动化程度高，从而方便工程人员利用衬砌图像检测、诊断隧道表观病害，进而提出合理的病害维养措施，更好地服务于地铁安全运营。
[0005]本专利技术技术方案：
[0006]一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，包括如下步骤：
[0007]S1、利用激光扫描仪获取既有隧道的点云数据；
[0008]S2、在三维点云处理软件中对获取的隧道点云数据进行拼接，从而形成完整的隧道点云；
[0009]S3、在三维点云处理软件中将完整的隧道点云以一定长度进行分割，获得分段点云；
[0010]S4、在三维点云处理软件中对分段点云进行手动去噪，获得去噪后的分段点云；
[0011]S5、加载分段点云数据，并进行点云数据的下采样；
[0012]S6、将点云数据进行平面投影，实现由三维空间向二维平面的转换；
[0013]S7、对投影后的二维平面隧道点云进行自动去噪；
[0014]S8、基于Alpha Shapes算法提取二维平面隧道点云的轮廓边界；
[0015]S9、将二维平面隧道点云的轮廓边界进一步划分，确定侧壁线点集和口径线点集；
[0016]S10、将确定的两个侧壁线点集分别进行移动均值平滑操作；
[0017]S11、计算两条侧壁线间的平均宽度；
[0018]S12、确定一个侧壁线点集平移的方向和平移的距离，进行侧壁线点集平移，进而获取隧道的中轴线点集；
[0019]S13、对中轴线点集中的点，以临近点两两相连的方式形成一条直线，即中轴线；
[0020]S14、在提取隧道点云的中轴线以后，以中轴线为基准进行二维图像的展开。
[0021]优选的，所述的S1步骤中，采用静态架站式激光扫描仪在隧道现场进行实地三维激光扫描作业，获取多个测站的点云数据。
[0022]优选的，所述的S2步骤中，使用徕卡Cyclone软件基于标靶拼接的方式将多个测站的隧道点云拼接，形成完整的大规模隧道点云，完整的隧道点云数据存储为txt格式的文本。
[0023]优选的，所述的S3步骤中，使用CloudCompare软件在正交模式下将一段完整的隧道点云分割成分段点云，一个分段点云的长度以1.2m
‑
12m为宜，分段点云进行自定义命名，保存为txt格式的文本。
[0024]优选的，所述的S4步骤中，使用CloudCompare软件在正交模式下逐个对分段点云进行手动去噪，删除明显的噪声点云，去噪后的点云保存为txt格式的文本。
[0025]优选的，所述S5进一步包括以下步骤：
[0026]S51、将去噪后的分段点云txt文件逐一进行读取和加载，加载完毕，形成完整的隧道点云；
[0027]S52、基于体素滤波方法，进行点云数据下采样，即采用部分点云数据进行后续的操作；也可以根据实际需求，不进行点云数据下采样，即将当前所有的点云数据用于后续操作。
[0028]优选的，所述体素滤波方法是将点云三维空间划分成一个一个立方体(体素)，该体素的尺寸(边长)由人工设定，当设定为0.03m时，代表将所有的隧道点云三维空间离散成无数个边长为3cm立方体，然后判断该立方体内是否存在点云，若存在点云，则随机保留方格中的一个点云。
[0029]优选的，所述的S6步骤中，将隧道点云由XYZ空间向XY平面转换，即所有隧道点云
向XY平面进行投影，从而形成平面点云。
[0030]优选的，所述S7进一步包括以下步骤：
[0031]S71、将S6步骤得到的平面点云设置为待去噪的点云，即上一步投影后的点云；
[0032]S72、设置在进行统计时考虑查询点相邻点的数量K，计算每个点到其最近的K个点的距离，并计算平均值，得到平均距离，得到的结果满足高斯分布；
[0033]S73、计算所有点的平均距离的均值μ和标准差σ；
[0034]S74、设置系数n，以μ
±
n
·
σ为基准，将平均距离大于该基准值的点视为噪声点，进行剔除。
[0035]优选的，所述S8进一步包括以下步骤：
[0036]S81、对于平面点云中任意一点P(x,y)，预先设定一个圆的半径r；
[0037]S82、在平面隧道点云内搜索距离P点2r内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，包括：S1、利用激光扫描仪获取既有隧道的点云数据；S2、在三维点云处理软件中对获取的隧道点云数据进行拼接，从而形成完整的隧道点云；S3、在三维点云处理软件中将完整的隧道点云以一定长度进行分割，获得分段点云；S4、在三维点云处理软件中对分段点云进行手动去噪，获得去噪后的分段点云；S5、加载分段点云数据，并进行点云数据的下采样；S6、将点云数据进行平面投影，实现由三维空间向二维平面的转换；S7、对投影后的二维平面隧道点云进行自动去噪；S8、基于Alpha Shapes算法提取二维平面隧道点云的轮廓边界；S9、将二维平面隧道点云的轮廓边界进一步划分，确定侧壁线点集和口径线点集；S10、将确定的两个侧壁线点集分别进行移动均值平滑操作；S11、计算两条侧壁线间的平均宽度；S12、确定一个侧壁线点集平移的方向和平移的距离，进行侧壁线点集平移，进而获取隧道的中轴线点集；S13、对中轴线点集中的点，以临近点两两相连的方式形成一条直线，即中轴线；S14、在提取隧道点云的中轴线以后，以中轴线为基准进行二维图像的展开，从而得到隧道衬砌内表面图像。2.根据权利要求1所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，所述S5进一步包括以下步骤：S5.1、将去噪后的分段点云txt文件逐一进行读取和加载，加载完毕，形成完整的隧道点云；S5.2、基于体素滤波方法，进行点云数据下采样，即采用部分或全部点云数据进行后续的操作；其中，所述体素滤波方法是将点云三维空间划分成一个一个立方体即体素，该体素的尺寸由人工设定，判断该立方体内是否存在点云，若存在点云，则随机保留方格中的一个点云。3.根据权利要求1所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，所述的S6步骤中，将隧道点云由XYZ空间向XY平面转换，即所有隧道点云向XY平面进行投影，从而形成平面点云。4.根据权利要求1所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，所述S7进一步包括以下步骤：S7.1、将S6步骤得到的平面点云设置为待去噪的点云，即上一步投影后的点云；S7.2、设置在进行统计时考虑查询点相邻点的数量K，计算每个点到其最近的K个点的距离，并计算平均值，得到平均距离，得到的结果满足高斯分布；S73、计算所有点的平均距离的均值μ和标准差σ；S74、设置系数n，以μ
±
n
·
σ为基准值，将平均距离大于该基准值的点视为噪声点，进行剔除。5.根据权利要求1所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，
所述S8进一步包括以下步骤：S8.1、对于平面点云中任意一点P(x,y)，预先设定一个圆的半径r；S8.2、在平面隧道点云内搜索距离点P为2r内的所有点，记为点集A；S8.3、选取点集A中任意一点P1(x1,y1)，根据点P、点P1、半径r计算两个圆的圆心坐标O1(x
o1
,y
o1
)和O2(x
o2
,y
o2
)；S8.4、对于点集A中除点P1以外的其他点，均计算到圆心O1和O2的距离，若所有点到圆心O1和O2的距离均大于r，则标记点P为轮廓点，终止该点的判断；若除P1以外的点到圆心O1、O2的距离不全大于r，则遍历点集A中的所有点轮换作为P1点，重新计算圆心坐标，并重新对点P进行判断；若存在一点使得点P为轮廓点则判定P为轮廓点，否则为非轮廓点；当判断P为轮廓点以后，终止该点的判断，继续判断下一点。6.根据权利要求5所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，所述圆心坐标O1(x
o1
,y
o1
)和O2(x
o2
,y
o2
)满足计算公式：)满足计算公式：)满足计算公式：)满足计算公式：其中，S2＝(x
‑
x1)2+(y
‑
y1)2。7.根据权利要求1所述的一种隧道激光点云生成衬砌内表面图像的方法，其特征在于，所述S9进一步包括以下步骤：S91、将S8步骤得到的平面隧道点云轮廓边界点定义为点集B；S92、在点集B中随机选取三个相邻的点云，分别为点云a(x
a
,y
a
)、点云b(x
b
,y
b
)和点云c(x
c
,y
c
)，相邻的两个点云按顺时针方向连接构成向量和S93、根据余弦公式计算出两个向量间的夹角β；S94、设置角度阈值为50
°
，当夹角β小于等于50
°
时，则判断a、b、c三点云属于同一个点集，记为B1，否则将点云c归为点集B2；S95、遍历所有轮廓点集B中所有点，最终将点集B中的点重新划分为四个点集，即点集B1、点集B2、点集B3、点集B4，其中包含较多点的两个点集B1和B3定义为侧壁线点集，包含较少点的两个点集B2和B4...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯世进，冯勇，张炜，张晓磊，笪跃武，陈奕涵，赵勇，
申请(专利权)人：无锡市水务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：