近年来，地铁以其高效、节能和稳定等优势，已逐渐成为大中城市的主要交通工具。但地铁线路多分布在城市主要繁华区域，建筑和人群都较为密集，如不对地铁隧道的安全问题给以足够重视，势必成为整个城市交通系统的隐患。因此，在地铁隧道的实时安全监测方面存在着巨大的技术需求；同时，考虑到如今地铁运行时间长、发车频率高，对监测系统的模式和效率也提出了更高的要求。然而，目前地铁隧道的变形监测多数通过测量机器人完成，在提取隧道信息时数据量有限，人力成本高，本文提出一种基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法，可应用于变形监测中。该方法以地面型激光扫描系统采集的三维点云为数据源，共分为4部分：狭长结构点云拼接、中轴线提取、基于邻域局部曲面拟合的断面截取和基于三次样条函数的形变曲线拟合。拼接过程针对隧道的狭长结构特点，将传统的相邻站拼接改为区段控制拼接，即区段内各站共用所有控制点，避免相邻站间的误差积累；隧道中轴线的提取通过随机采样一致性（RANSAC）算法和最小二乘平差算法完成；断面截取过程先基于隧道轴线信息调整隧道姿态，再对隧道数据采取局部曲面拟合，其中引入了限制最小二乘算法、RANSAC算法和抗差估计。最后，运用三次样条函数对形变量拟合形变曲线，并计算断面点所拟合的圆的半径，分析区段收敛变形趋势。针对本文所提方法，采用RIEGL VZ-400获取的地铁隧道点云数据进行了验证，包括区段控制拼接实验、拟合分析实验和断面截取效率实验。区段控制拼接实验在一个与隧道狭长结构相似的110米长的走廊中进行，较好的解决了首尾站数据分层明显的问题；拟合分析实验中分别计算了断面点的内插精度和相邻断面的半径差值，其中内插点位与实际点位的最大偏差为1.5mm，最小偏差为0.1mm；并对相邻断面的半径进行比较，平均差值3mm；断面截取效率实验证明单个断面截取的平均用时不超过3秒钟。验证结果表明，本文所提出的方法在数据拼接和断面截取方面均能达到工程应用的精度要求，能够快速准确的提取出隧道的形变信息；同时，对比于传统的数据采集方式，三维激光扫描技术在数据量、数据采集速度和人力要求等方面都具有比较明显的优势。