隨著科技進步和城市軌道交通的飛速發(fā)展,近年來全國各大中城市基礎(chǔ)工程建設(shè)均大規(guī)模建設(shè)地鐵項目,同時既有地鐵隧道附近也在建諸多高層建筑物,其建設(shè)過程中既有地鐵隧道受到影響并發(fā)生不同程度的沉降或者位移等變形現(xiàn)象,也會因此產(chǎn)生裂隙伴隨滲水情況發(fā)生。這些變形如果不加以重視,長此以往可能以少積多,對既有隧道的安全性和穩(wěn)定性帶來破壞,嚴(yán)重的將會發(fā)生對社會、經(jīng)濟帶來損失慘重的安全事故�；谧冃伪O(jiān)測的需求,三維激光掃描技術(shù)以其特有的速度、精度兼?zhèn)浜蜔o接觸式數(shù)據(jù)采集的優(yōu)勢,成為了變形監(jiān)測領(lǐng)域又一項新技術(shù)領(lǐng)銜代表。但隨著該項技術(shù)的不斷更新,獲取的點云數(shù)據(jù)數(shù)量巨大,后期處理相當(dāng)耗時費力,該項技術(shù)正面臨巨大挑戰(zhàn)。因此本文著重介紹一種基于總體最小二乘（TLS）和加權(quán)主成分分析（WPCA）技術(shù)的點云切片算法,用于對隧道測段的原始點云進行分割處理,便于提取相關(guān)信息以供變形分析使用。同時本文以武漢某既有地鐵隧道（隧道正上方有在建高架橋施工）為例,對點云切片技術(shù)在隧道變形監(jiān)測中的應(yīng)用進行探討,論文的主要工作如下:（1）以總體最小二乘法為基礎(chǔ),利用經(jīng)預(yù)處理后的隧道數(shù)據(jù),先后擬合了隧道的底面平面和頂面平面,并以公式的形式表示... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

12第2章三維激光掃描技術(shù)及點云數(shù)據(jù)處理方法三維激光掃描技術(shù)又被稱為實景復(fù)制技術(shù)，目前普遍被視為繼GPS技術(shù)之后的測繪領(lǐng)域的又一次技術(shù)革命。它采用水平方向360°全方位采集數(shù)據(jù)的方式，同時兼具高效率、高精度的技術(shù)優(yōu)勢。三維激光掃描技術(shù)能夠采集目標(biāo)物表面的點云數(shù)據(jù)，并以三維坐標(biāo)配合RGB顏色信息的形式展現(xiàn)出來，因此可以用于實景復(fù)制、變形監(jiān)測、虛擬現(xiàn)實等用途。但由于三維激光掃描技術(shù)采集的數(shù)據(jù)總是海量的，其后續(xù)的處理問題不容小視，因此配套的一系列預(yù)處理方法（點云配準(zhǔn)、抽息去噪、分割、整合等）是必不可少的。本章將從三維激光掃描技術(shù)的基本原理、預(yù)處理步驟以及誤差因素分析進行介紹和闡述。2.1三維激光掃描系統(tǒng)的測量原理圖2-1三維激光掃描系統(tǒng)[44]三維激光掃描系統(tǒng)[45-46]一般分為三維激光掃描儀和控制器（計算機）和電源供電系統(tǒng)三部分，其中儀器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集，控制器（計算機）負(fù)責(zé)初步處理與存儲數(shù)據(jù)。最終導(dǎo)出后的數(shù)據(jù)交由配套處理軟件預(yù)處理，隨后以供其他輔助3D數(shù)據(jù)分析軟件（如MATLAB、CloudCompare、GeomagicStudio）進行進一步處理分析。前文中已經(jīng)介紹到，盡管目前市場上在售的三維激光掃描儀來自不同品牌、有著不同型號，但其組成要素簡要分為激光測距系統(tǒng)以及反射棱鏡，其中激光測距系統(tǒng)對精度要求很高，反射棱鏡則需要配上由激光引導(dǎo)的自動轉(zhuǎn)動系統(tǒng)。掃描儀內(nèi)部還裝配有電路控制板、CCD彩色相機、時間計數(shù)器、角度計算器等。其工作原理可概述為：在掃描儀發(fā)射脈沖激光的同時，自身也在接收由目標(biāo)物

16（1）基于點與點之間距離計算的篩除原理。設(shè)計某算法，計算出點云模型中每兩個點之間的距離，求出其平均值，如果某點與其他鄰近點之間距離超過平均值，則直接刪除。由于遠(yuǎn)離點云模型主體的離散點較少，而點云模型主體中點數(shù)量巨大，因此這類雜點、離散點并不會對點之間距離平均值帶來較大影響，故此方法具有一定科學(xué)性和參考意義。（2）基于單點固定范圍內(nèi)鄰近點數(shù)量計算的篩除原理。設(shè)計某算法，確定鄰域范圍，計算出單點在該鄰域范圍內(nèi)的鄰近點數(shù)量的平均值，如果發(fā)現(xiàn)某點的該鄰域范圍內(nèi)鄰近點數(shù)量突然低于平均值，則認(rèn)定該點為雜點噪聲點，予以刪除。同樣由于遠(yuǎn)離點云模型主體的離散點較少，而點云模型主體中點數(shù)量巨大，因此它們對單點某鄰域范圍內(nèi)鄰近點數(shù)量平均值的波動影響不大，可以忽略不計。圖2-2MATLAB中高斯濾波算法部分截圖2.2.3點云數(shù)據(jù)的抽稀隨著三維激光掃描技術(shù)的不斷更新，掃描精度和分辨率不斷提升，這在工程數(shù)據(jù)獲取效率更高精度更高的正面效應(yīng)下，也不可避免的帶來了數(shù)據(jù)量巨大、冗余數(shù)據(jù)較多的負(fù)面問題，它們的存在將大大降低數(shù)據(jù)的處理速度和信息的精確程度。在這樣的背景下，如何在保證目標(biāo)被測物數(shù)據(jù)特征的提取不受影響的前提下，盡量減少冗余數(shù)據(jù)便顯得非常重要。常見的幾種準(zhǔn)確度高、高效的點云抽稀算法有以下幾種[53]：

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]近景攝影測量技術(shù)與三維激光掃描技術(shù)在隧道變形監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D]. 徐賀.吉林建筑大學(xué) 2016
[3]基于張量特征值分析的特征表示及典型應(yīng)用[D]. 李鵬程.西安電子科技大學(xué) 2015
[4]曲線曲面的NURBS造型技術(shù)與數(shù)控仿真[D]. 彭小軍.長安大學(xué) 2013
[5]三維激光掃描技術(shù)在建筑物形變監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D]. 黨曉斌.長安大學(xué) 2011



本文編號：3613789