[1]王井利 陈薪文 王继野.基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2020,(3):520-528.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2020.03.17]
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基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法()
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《沈阳建筑大学学报(自科版)》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2020年第3期
页码:
520-528
栏目:
土木工程
出版日期:
2020-06-13

文章信息/Info

作者:
王井利 陈薪文 王继野
关键词:
地铁隧道统计滤波高斯曲率均值滤波双边滤波
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2020.03.17
摘要:
目的 提出一种点云数据组合的滤波方法,对地铁隧道的点云数据进行有效的精简滤波,提高地铁隧道结构变形分析的准确性.方法 首先,对三维点云数据采用基于统计特征的滤波方法进行初步滤波,去除远离点云数据主体的离散点;其次,估算点云数据模型各数据点的高斯曲率,将点云数据分为突变区域和平滑区域;最后,采用双边滤波算法对突变区域点云数据进行滤波,采用改进的均值滤波算法对平滑区域点云数据进行滤波处理.结果 通过对沈阳地铁隧道点云数据进行滤波实验及拟合圆半径分析,笔者所提组合滤波算法可以在保留隧道壁和轨道等结构的情况下,去除离散点和隧道壁上的无关非点等噪声;该算法对点云数据进行了有效精简,拟合圆的半径与设计半径差值更小,结果精度更高.结论 笔者所提出的滤波算法可去除地铁三维点云数据的噪声点,并完整保留了隧道结构的几何细节特征,提高了变形分析的精度.

相似文献/References:

[1]靳军伟 李咏梅 李明宇 周熠.桩基础引起的既有地铁隧道纵向沉降计算[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2019,(2):231.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2019.02.05]

更新日期/Last Update: 2020-06-13