一种适用于隧道场景的激光点云地面滤波和隧道壁及标靶球提取方法

从扫描的隧道激光点云场景中分割出隧道壁和标靶球是隧道三维重建的重要环节,同时也是实现隧道场景自动化监测的关键技术。然而,激光扫描获取的隧道三维点云中常包含着噪声点和离群点,隧道点云场景中的地面点占比较高且与隧道壁相连,直接对隧道点云数据进行标靶球和隧道壁的提取和识别具有一定挑战性。针对现有点云滤波算法不适用于隧道点云场景的问题,本文提出了基于法线评估的RANSAC平面拟合与直通滤波相结合的地面滤波算法。针对隧道壁和标靶球难以提取的问题,本文基于隧道点云地面的滤波结果,提出了一种基于DBSCAN聚类分割和条件约束的标靶球提取算法和隧道壁提取方案,利用非线性最小二乘球拟合方法对提取的标靶球点云进行处理,实现标靶球信息的提取及定位。本文在不同隧道场景点云上进行了实验,结果表明:本文地面滤波方法的总误差/Kappa系数在两个场景中分别为0.54%/97.75%和1.16%/96.71%,而且本文提出的标靶球拟合方法在3个标靶球上分别达到了99.8583%、99.5304%和92.9250%的精度。

多站三维激光点云自动提取标靶球数据的方法研究

本文基于强度阈值过滤(Intensity-Filter)、区域生长法分割(Region-Growth)、PCA、LS剔除和拟合等算法,提出一种自动提取标靶球(Sphere Extraction)的IRPL-SPE方法,对归算至同一坐标系下的多站三维激光扫描数据中的标靶球实现了全自动提取。采用以明挖法无锡太湖隧道围堰的变形监测实际测量数据进行效果验证,结果表明本方法在较复杂的实际工程环境中能够实现多站三维激光点云标靶球数据的自动提取。