智能铁路作为未来铁路交通技术,在传统铁路产业基础上融合了现代信息技术以与人工智能技术。准确、实时的铁路线路信息的全面获取是智能铁路建设的的重要数据基础。激光扫描系统以其快速高精度的三维点云数据获取能力,目前已在铁路建设中的地物提取、三维重建、线路规划等领域得到了大量研究,成果广泛应用于智慧工地、建筑信息建模、施工模拟等智慧铁路所涉及的领域。然而,与激光扫描系统的快速获取能力相比,数据的处理能力则明显滞后。获得的海量线路点云数据在处理时没有专业的软件,只能基于通用软件进行操作,通用算法与线路长带状特性不匹配导致数据加载慢,且功能分散经常需要多个软件进行联合操作导致效率低下,且数据后处理需要大量人工介入,过于依赖人工经验导致自动化程度不高,随着铁路数字孪生技术的深入发展,又面临着多源数据融合、智能化场景理解、初级可视量算升级到高级计算分析等诸多新要求,因此根据行业需要,梳理既有线路点云数据处理流程,结合线路特性整合及改进既有点云处理相关算法,进行线路点云数据处理系统的设计与开发是激光扫描技术在铁路建设领域专业化应用亟待解决的问题。本研究结合既有线路特性,主要围绕线路点云处理关键技术中的滤波和钢轨点云分割两大方面进行了相关算法整合及改进,进而基于VS+PCL+Qt进行了线路点云处理可视化系统的框架搭建及主要功能研发。主要研究内容如下:（1）整合滤波算法,提取钢轨顶面点云数据。分析现有点云滤波算法及适用性,针对线路点云的不同路基形式以及线路高程特性,设置高程条件阈值;对于车辆走行直接接触的钢轨,基于点云数据的反射强度属性设置反射强度条件阈值,然后综合高程和反射强度进行条件滤波,将线路结构的钢轨与其它线路结构物进行分离。对于分离钢轨与其它线路结构物后存在的大量离群点,采用统计滤波算法进行滤波处理,最终实现了散乱钢轨点云数据的轻量化处理。（2）基于欧式距离聚类分割算法,实现钢轨点云数据结构化分类。在滤波取得的数据基础上,结合线路左右股钢轨之间的距离远大于单侧钢轨顶面点与点之间的距离的特点,采用欧式距离聚类方法,将左右股钢轨数据单独提取出来并存储,实现了散乱钢轨点云数据结构化分类。（3）既有线路点云处理可视化系统的设计及主要功能研发。基于VS+PCL+Qt进行了线路点云处理可视化系统的框架搭建。基于功能分析进行了系统设计,主要包括初始点云数据加载读取与显示、线路点云滤波、钢轨分割、结构化数据输出的等功能。以VS为平台,结合QT图形用户界面应用程序开发框架,基于PCL点云算法库,针对既有线路点云数据的点云设计并开发了一套针对既有线路点云的综合处理系统,完成了包括线路点云专业可视化界面的设计、系统框架的搭建以及线路点云数据的滤波降噪、钢轨分割、数据输出等功能。本文选取相关点云数据对系统进行测试,取得了较为满意的实验效果,验证了系统的可靠性。