基于激光点云数据的铁路限界检测关键技术研究

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铁路限界检测是检测铁路运营安全的重要手段之一。激光扫描法是近年来涌现出来的限界检测新技术,受到了工业界和学术界的广泛关注。本文主要针对基于激光点云数据的限界检测关键技术进行了深入研究,对于维护铁路线路环境安全,提高铁路的运能等具有重要的理论意义和应用价值。本文主要针对限界模型的生成和点云数据的三维实时绘制两个关键技术展开工作,主要的成果如下:(1)针对铁路限界模型的生成和矢量化问题,提出了一种基于计算机图形学中图形裁剪的模型复合方法。首先,针对简单限界模型,提出了一种简洁有效的数据结构,从而方便地实现了限界模型的生成算法,该算法能够将限界模型的点阵数据和矢量数据均保存下来;针对已有的点阵格式限界模型,提出了一种矢量化的方法,将限界模型转换为矢量格式,方便了后续侵限算法的实现;其次,在简单模型基础上,提出了一个新的裁剪多边形的有效算法,实现了多个限界模型的合并,大大提高了复杂限界模型的生成效率。(2)针对三维点云数据的实时绘制问题,提出了基于CUDA和OpenGL互操作的实时绘制方法,极大地缩短了点云数据的绘制时间,实现了点云数据的加速绘制。改进前,采用了 QwtPlot3D库对数据进行渲染绘制,由于随着数据量的增加绘制速度无法满足绘制要求,为此,本文对QwtPlot3D库源码进行了开销分析,确定了导致程序开销大的主要原因,然后有针对性地提出了一种基于CUDA和OpenGL互操作的方法。并且针对不同的数据量,对两种方法进行了实验对比,实验结果表明,与QwtPlot3D库比,新的方法极大地缩短了数据绘制的时间。
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