基于铁路复测点云数据的分类方法研究

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1、分类号:P2210710-2015226017专业硕士学位论文基于铁路复测点云数据的分类方法研究张进杰导师姓名职称田永瑞副教授专业学位类别申请学位类别专业硕士测绘工程及领域名称论文提交日期2018年05月20日论文答辩日期2018年05月29日学位授予单位长安大学ResearchonClassificationMethodofPointCloudDataBasedonRailwayRe-measurementAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangJinjieSuper

2、visor：AssociateProf.TianYongruiChang’anUniversity,Xi’an,China摘要强大的国力推动了我国铁路交通的高速发展，尤其是高速铁路的大量修建，铁路运行速度越来越快，铁路运营速度的提高对列车行车安全、平稳提出了更高的要求。因此，建立一套高效的、科学的、系统的铁路运营维护体系显得尤为重要，而间断性的在铁路运营维护中进行组织复测，是全面了解铁路状况、保障铁路运营安全的一种重要而有效的方法。车载激光LiDAR可以获取大范围、大批量的三维点云信息，与传统的运营复测相比，具有快速、安全、精度高

3、等优势，但是存在海量数据，找到合适的点云分类方法是关键所在。本文主要工作和研究内容有：(1)介绍了我国铁路快速发展中运营维护亟待解决的的现实问题，探讨车载LiDAR技术在既有铁路线路复测中作为新方法的优势及面临的挑战。(2)全面的介绍了车载激光LiDAR的系统组成部分及工作原理，查阅文献、网站了解国内外关于这方面仪器的研究情况。研究了车载激光LiDAR系统的数据特点、数据处理技术的进展概况。分析了车载激光LiDAR技术的优势和缺陷，并介绍了激光LiDAR技术的几个主要应用领域。(3)点云分割方法的研究：探讨车载激光LiDAR点云数

4、据处理中常用的几种分割方法的原理及存在的不足。结合铁路复测的要求，分析主要的地物分布特征，采用针对性的分割方法：对于钢轨，根据钢轨的反射强度及特点，运用融合反射强度的相似度量分割方法；对于隧道，本论文基于有效采样点率，实现隧道的分割。(4)地物分类方法的研究：在点云分割的基础上，提取目标点云的语义特征并建立知识库，采用主成分分析(PCA)方法提取特征值。在特征值的基础上，结合相应的地物特征知识实现地物分类。关键词：车载LiDAR，点云分割，特征值，主成分分析，地物分iAbstractTherapiddevelopmentofChi

5、na'srailwayOriginatedfromStrongnationalstrength,especiallythemassiveconstructionofhigh-speedrailway,therailwayrunsfasterandfasterandtheincreaseofrailwayoperationspeedhasputforwardhigherrequirementsonthesafetyandsmoothnessoftrainoperation.Therefore,establishingasetofef

6、ficient,scientificandsystematicrailwayoperationandmaintenancesystemisparticularlyimportant.However,intermittentre-measurementoftheorganizationinrailwayoperationandmaintenanceisanessentialmeanstograspthestatusquooftherailwayandmonitorthesafetyofrailwayoperation.LiDARca

7、nacquirelarge-scaleandlarge-volumethree-dimensionalpointcloudinformation.Comparedwiththetraditionaloperationrehearsal,LiDARhastheadvantagesoffast,safeandhighprecision.However,thereishugeamountofdataandfindingtherightpointcloudclassificationmethodisthekey.Themainworkan

8、dresearchcontentsofthispaperareasfollows:（1）Thispaperintroducesthepracticalproblemstobesolvedurgentlyintheoperationandmainte