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基于无人机影像的铁路线路环境识别技术研究

发布时间:2024-04-20 11:36
  通过无人机机载相机或激光雷达获取铁路线路环境数据,数据实时、连续、快速、空间信息丰富,是目前铁路勘测领域的研究热点。但在实体建模的数据后处理过程中,所获得的海量图像或图形数据对铁路线路的专业化应用造成了较大的限制,从丰富的铁路线路环境数据中提取正向线路设计信息是新技术专业化应用的重点,其中钢轨局部数据快速封装和识别是难点。因此研究如何保证建模精度和速度为前提下,对铁路钢轨点云数据进行轻量化预处理对整个铁路线路环境识别具有实际意义。本文针对图像和图形两种数据源,在通用铁路线路点云后处理方法的基础上,基于Windows操作系统,结合PCL点云库技术改进算法,进行了线路点云二次开发。实现铁路线路环境下钢轨点云自动分割;进而,结合钢轨截面几何特性和线路特性进行了钢轨点云快速封装算法设计。经过预处理的线路点云模型在数据精度满足工程需要的前提下,可快速识别钢轨,实现了轨道模型的轻量化。针对上述研究工作,本文所做具体工作如下:(1)对铁路线路研究区域的连续数据分别基于图像和图形数据源进行分割处理。分析研究分割通用方法的实际效果,结合PCL点云库设计钢轨点云数据分割算法,可以从整体铁路线路数据中快速自...

【文章页数】:85 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.1PCL库模块类关系

图2.1PCL库模块类关系

煊?已经扩展到了铁路线路数据的专业化应用方面,包括基于三维点云数据的海量数据的减噪和精简、轨道结构物分割、轨道静态几何参数的解析、铁路信息要素的提娶线路线位的配准、线路环境的智能化识别等方面。目前,PCL在铁路线路环境中的应用还在不断深入,在铁路线路数字化的专业应用方面发展前景广....


图2.2PCL层次结构

图2.2PCL层次结构

基于无人机影像的铁路线路环境识别技术研究-16-①Boost开源库是C++标准化进程的开发引擎之一,同时是一个可移植和提供C++源代码的标准后备库。Boost共享指针可传递运行过程中所有算法和模块需要的数据,不必多次复制已经存在于系统中的数据。②Eigen是一个轻量级矩阵运算库,....


图2.4空间、颜色信息点云文件成了以模块类为主的点云处理函数的封装

图2.4空间、颜色信息点云文件成了以模块类为主的点云处理函数的封装

基于无人机影像的铁路线路环境识别技术研究-18-的名称;SIZE—表示该维度的大小;TYPE—表示该维度的类型;COUNT—表示每个维度空间信息的数量;WIDTH—有序点云数据的宽度(或无序点云数据总点数);HEIGHT—有序点云数据的高度(无序点云数据该值为1);VIEWPOI....


图2.3空间信息点云文件PCL点云库整合多个标准开源库并形成

图2.3空间信息点云文件PCL点云库整合多个标准开源库并形成

基于无人机影像的铁路线路环境识别技术研究-18-的名称;SIZE—表示该维度的大小;TYPE—表示该维度的类型;COUNT—表示每个维度空间信息的数量;WIDTH—有序点云数据的宽度(或无序点云数据总点数);HEIGHT—有序点云数据的高度(无序点云数据该值为1);VIEWPOI....



本文编号:3959351

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