利用点云空间投影概率特征的隧道钢拱架检测与提取

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0180

测绘通报 ›› 2023, Vol. 0 ›› Issue (6): 129-133.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0180

利用点云空间投影概率特征的隧道钢拱架检测与提取

孙森震^1,2, 荆留杰¹, 王力²

1. 中铁高新工业股份有限公司, 北京 100071;
2. 信息工程大学, 河南郑州 450001

收稿日期:2022-07-18 发布日期:2023-07-05
作者简介:孙森震(1989-),男,博士,工程师,主要研究方向为精密工程测量。E-mail:sunsenzhen@126.com
基金资助:
国家自然科学基金(41501491);地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2020-Z-2-1);国家重点研发计划(2022YFB2602200)

Detection and extraction of tunnel steel arch using point cloud spatial projection features

SUN Senzhen^1,2, JING Liujie¹, WANG Li²

1. China Railway Hi-Tech Co., Ltd., Beijing 100071, China;
2. Information Engineering University, Zhengzhou 450001, china

Received:2022-07-18 Published:2023-07-05

摘要/Abstract

摘要： 基于三维点云扫描的隧道钢拱架支护结构快速识别与提取是隧道专用设备智能化感知的关键环节,受隧道施工环境和成本限制,专用设备台车扫描的点云缺失了强度信息,增大了钢拱架点云提取分割的难度。针对这一问题,本文提出了一种利用点云空间投影概率特征的隧道钢拱架检测与提取方法。首先,根据隧道轴线和横断面对隧道点云进行空间投影,形成基于隧道横剖面的投影图像;然后,基于钢拱架点云投影分布的特征,并结合数字图像方法,检测钢拱架投影区域;最后,提取投影区域对应的钢拱架支护结构点云,分析钢拱架位置和状态。该方法通过设置投影参数保证基于单站点云扫描数据的拱架提取的准确性和灵活性,可应用于湿喷过程中钢拱架被混凝土覆盖情况下的拱架识别定位。

关键词: 隧道点云, 拱架识别, 空间投影, 图像检测, 拱架定位

Abstract: The rapid identification and extraction of tunnel steel arches supporting structures based on 3D point cloud scanning is the key link in the process of intelligent perception for tunnel special equipment. Due to the limitations of tunnel construction environment and cost, the point cloud scanned by special equipment trolleys lacks the strength information, which increases the difficulty of extracting and segmenting the point cloud of steel arches. Aiming at this problem, a method for detecting and extracting tunnel steel arches based on point cloud space projection features is proposed. Firstly, the tunnel point cloud is projected spatially according to the tunnel axis and transverse plane, forming a projected image based on the tunnel cross-section. Secondly, based on the characteristics of the point cloud projection distribution of steel arches, combined with the digital image method, the projection area of steel arches is detected. Finally, the point cloud of the steel arch supporting structure corresponding to the projection area is extracted to analyze the position and state of steel arch. This method ensures the accuracy and flexibility of arch extraction based on single-site cloud scanning data by setting projection parameters, and can be applied to the identification and positioning of steel arches when covered by shotcrete during wet spraying.

Key words: tunnel point cloud, arch identification, spatial projection, image detection, arch positioning

中图分类号:

P237

孙森震, 荆留杰, 王力. 利用点云空间投影概率特征的隧道钢拱架检测与提取[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 129-133.

SUN Senzhen, JING Liujie, WANG Li. Detection and extraction of tunnel steel arch using point cloud spatial projection features[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2023, 0(6): 129-133.

参考文献

[1] 刘飞香,姬海东,肖正航. 川藏铁路隧道钻爆法施工成套装备技术体系研究[J]. 隧道建设(中英文),2021,41(8):1281-1289.
[2] 余建伟,廖江海,陈智鹏,等. 基于断面基准面点云模型的隧道管片分割与断面提取[J]. 测绘通报,2021(10):159-162.
[3] 丁鸽,燕立爽,彭健,等. 基于RANSAC算法的隧道点云横断面提取[J]. 测绘通报,2021(9):120-123.
[4] 孙森震,卢小平,武永斌,等. 基于阿基米德螺线的地铁隧道建模方法[J]. 测绘通报,2015(4):72-74.
[5] 葛超,郑顺义,桂力,等. 激光点云和图像处理技术在隧道超欠挖检测中的应用研究[J]. 测绘地理信息,2020,45(1):101-106.
[6] 王洋,王述红,郭牡丹,等. 隧道掌子面节理信息快速数字识别及稳定性分析[J]. 岩土工程学报,2011,33(11):1734-1739.
[7] 智鹏,解亚龙,史天运. 隧道工程数字信息化施工关键技术及应用[J]. 铁道标准设计,2022,65(10):112-116.
[8] 梁鹏,高永涛,周喻,等. 隧道初支合理支护时机确定方法及其工程应用[J]. 工程科学学报,2022,44(2):265-276.
[9] 孙森震,卢小平,杨尚波,等. 一种基于空间网格的地物要素点云提取方法[J]. 测绘工程,2015,24(7):53-57.
[10] 黄荣刚,杨必胜,李健平,等. 利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2017,42(4):475-481.
[11] 罗海峰,方莉娜,陈崇成,等. 基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取[J]. 测绘学报,2018,47(2):234-246.
[12] ZHANG W,QIU W,SONG D,et al. Automatic tunnel steel arches extraction algorithm based on 3D LiDAR point cloud[J]. Sensors,2019,19(18):3972-3996.
[13] 冯阳,陈长军,闫利,等. 一种基于半圆柱模型的隧道点云中轴线提取与滤波方法[J]. 测绘地理信息,2021,46(3):55-59.
[14] 谢雄耀,黄炎,赵铭睿. 基于激光扫描的盾构隧道断面提取与变形研究[J]. 地下空间与工程学报,2020,16(3):873-881.
[15] 刘在政,秦念稳,邹今检,等. 喷射机械手智能控制系统与喷射路径规划设计研究[J]. 隧道建设(中英文),2018,38(8):1391-1396.

利用点云空间投影概率特征的隧道钢拱架检测与提取

Detection and extraction of tunnel steel arch using point cloud spatial projection features

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

[1]	陈桥驿, 闫宇飞, 黄永芳. 融合面向对象和深度置信网络的农村建筑物信息提取[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 134-137.
[2]	刘冬枝, 许庆领. 高分七号与资源三号卫星联合服务机场净空监测[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 138-141.
[3]	崔磊, 刘英杰, 陆洪波, 王东旭. 基于检定场的移动背包扫描测量系统精度评定[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 142-145,179.
[4]	刘敏, 黄金辉, 彭振华, 吴震宇. 利用0.5m分辨率卫星数据提取深圳市内浅水水体[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 146-149,175.
[5]	范忻, 丁来中, 李莹, 王文杰, 程明, 宋会传, 高爽, 耿丽艳, 李春意. 黄河下游藕节形河道游荡趋势演变遥感分析[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 150-154.
[6]	王丽梅, 王延正. 基于高分辨率遥感影像的建筑物提取[J]. 测绘通报, 2023, 0(6): 180-183.
[7]	石志远, 徐卫明, 孟浩. 全波形激光雷达改进的降噪方法[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 5-9.
[8]	潘建平, 蔡卓言, 赵瑞淇, 付占宝, 袁雨馨. 基于InSAR和GRU神经网络的不稳定斜坡地表形变预测[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 33-38.
[9]	贾琛, 刘欣怡, 张永军, 祝宪章, 任维成, 何庆, 冯幼贵. 基准线约束的建筑物立面重复纹理检测[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 49-54.
[10]	董耿志, 星文太, 周程, 蔡永栋, 张宏光. 基于InSAR及综合物探方法的道路塌陷分析[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 104-110.
[11]	张悦, 张锦. 泥石流高分辨率遥感影像频域特征提取方法及应用[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 111-115.
[12]	程苗苗, 王世东, 张学军, 张合兵. 基于Landsat 8影像的城市蓝色顶面建筑物提取光谱模型构建[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 116-122.
[13]	张英栋, 赵军, 周圣川, 胡振彪, 胡海滨. 结合倾斜影像的实景三维场景增强显示[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 123-127.
[14]	郝君. 一种顾及节点关联边形态和链路相似度的矢量数据轮廓吸附算法[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 128-132,177.
[15]	曾政祥, 何晶晶, 张婧. 融合激光点云的城市级高精度建模技术[J]. 测绘通报, 2023, 0(3): 133-138.