基于点云的地铁隧道断面精确拟合与形变分析

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0270

测绘通报 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (8): 157-159.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0270

• 测绘地理信息技术应用案例 • 上一篇下一篇

基于点云的地铁隧道断面精确拟合与形变分析

李志远¹, 王健¹, 于德亮², 孙文潇¹

1. 山东科技大学, 山东青岛 266590;
2. 兖州煤业股份有限公司兴隆庄煤矿, 山东济宁 272102

收稿日期:2020-06-15 出版日期:2020-08-25 发布日期:2020-09-01
通讯作者: 王健。E-mail:wangj@sdust.edu.cn E-mail:wangj@sdust.edu.cn
作者简介:李志远(1995-),男,硕士生,研究方向为三维激光扫描数据处理。E-mail:2498689969@qq.com
基金资助:
山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY020103）

Accurate fitting and deformation analysis of metro tunnel section based on point cloud

LI Zhiyuan¹, WANG Jian¹, YU Deliang², SUN Wenxiao¹

1. Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China;
2. Yanzhou Coal Industry Co., Ltd., Xinglongzhuang Coal Mine, Jining 272102, China

Received:2020-06-15 Online:2020-08-25 Published:2020-09-01

摘要/Abstract

摘要： 针对三维激光扫描技术应用于地铁圆形、马蹄形等不同形状的隧道断面难以精确拟合和形变分析问题，提出了一种基于三次B样条曲线的隧道断面拟合分析方法，首先利用三次B样条曲线对断面进行拟合；然后根据拟合曲线提取断面特定点，实现断面形变分析。对某段地铁隧道点云数据进行断面分析表明，该方法可以快速准确地分析隧道断面的形变信息。

关键词: 点云, 三次B样条曲线, 断面拟合, 特征点提取, 形变分析

Abstract: Aiming at the problem that 3D laser scanning technology is difficult to accurately fit and analyze the deformation of tunnel sections with different shapes, such as circular and horseshoe-shaped subways, a method of tunnel section fitting analysis based on cubic b-spline curve is proposed.Firstly, cubic b-spline curve is used to fit the section. Then, the feature points of the cross section are extracted according to the fitted curve to realize the deformation analysis of the cross section. The cross-section analysis of the point cloud data of a subway tunnel shows that this method can analyze deformation information of tunnel section quickly and accurately.

Key words: point cloud, cubic B-spline curve fitting, section fitting, feature point extraction, deformation analysis

中图分类号:

李志远, 王健, 于德亮, 孙文潇. 基于点云的地铁隧道断面精确拟合与形变分析[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 157-159.

LI Zhiyuan, WANG Jian, YU Deliang, SUN Wenxiao. Accurate fitting and deformation analysis of metro tunnel section based on point cloud[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2020, 0(8): 157-159.

[1]	王艳军, 林云浩, 王书涵, 李少春, 王孟杰. OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 18-25.
[2]	经皓然, 徐敬海. 异形建筑的无人机点云与地面三维激光扫描点云配准[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 32-39.
[3]	钟少忠, 周克军, 王留召, 毛明楷. 车载点云特征对应影像自动分割技术研究[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 45-48 ,97.
[4]	谢洪, 陈立波, 聂倩, 吴玮, 张沛. 利用点云配准的空地影像融合技术[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 82-87.
[5]	谢元, 董梦, 马新建. 多源数据在复杂场景建筑物三维重建的应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 143-147.
[6]	李旭. 三维激光扫描技术在地铁隧道竣工测量中的应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(6): 166-169.
[7]	谭玉慧, 刘欣怡, 张永军. 超体素约束下的主动再学习LiDAR点云分类框架[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 79-83,100.
[8]	赵立都, 向中富, 周银, 马下平, 张双成, 司梦元, 陈茂霖, 胡川, 潘建平. 利用地面三维激光扫描进行桥梁挠度变形分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 95-100.
[9]	王道杰, 陈倍, 孙健辉. 机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 140-144,169.
[10]	徐福斌, 曲相屹, 王健, 刘秀涵. 基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 170-173.
[11]	阮明浩, 卢永华, 刘玉贤, 汤圣君, 王伟玺, 张宇琦, 李游. 激光与倾斜点云精确配准与无缝融合[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 6-10.
[12]	张驰, 白志辉, 李亮, 陈冉丽, 吴侃. 利用三维激光扫描技术监测矿区桥梁结构形变[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 122-129.
[13]	许志华, 逯行政, 彭远航, 杨可明, 王宇敏. 依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 162-166.
[14]	王贝, 叶险峰, 王军宁. 利用点云切片提取技术分析桥梁形变[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 167-171.
[15]	普东东, 丁海勇. 融合超体素与成对链接聚类的LiDAR点云分割算法[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 65-69.

基于点云的地铁隧道断面精确拟合与形变分析

Accurate fitting and deformation analysis of metro tunnel section based on point cloud

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价