【摘 要】
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高铁线路高大桥墩分布在水域或者山坳等特殊环境下,现场实施人员检测螺栓支柱各式指标的工程量和作业难度主要为:（1）作业难度大,危险系数高;（2）测量周期长,整个准备工作复杂且难度大,需要占用大量的人力和时间,影响项目施工进度;（3）数据不易保存分析,难以进行后续的分析、查阅。利用无人机系统携带检测设备进行作业,取代人工携带设备行进、攀爬等过程,能降低作业难度和危险性。本文研究的是深度相机拍摄到的铁路
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高铁线路高大桥墩分布在水域或者山坳等特殊环境下,现场实施人员检测螺栓支柱各式指标的工程量和作业难度主要为:（1）作业难度大,危险系数高;（2）测量周期长,整个准备工作复杂且难度大,需要占用大量的人力和时间,影响项目施工进度;（3）数据不易保存分析,难以进行后续的分析、查阅。利用无人机系统携带检测设备进行作业,取代人工携带设备行进、攀爬等过程,能降低作业难度和危险性。本文研究的是深度相机拍摄到的铁路螺栓点云支柱的识别分割和高度测量。在复杂的铁路条件下,点云图像中可以得到点坐标、点密度、RGB、法向量、曲率、螺栓相对位置和直径等多维特征信息,有益于点云螺栓的分割。本文提出了加权高斯模型来模拟多光照条件噪声进行数据增广,有效扩展了数据集;针对铁路线特殊背景提出了基于坐标轴点云密度分析的波峰波谷算法,有效实现过滤背景;本文还提出了综合多种基础点云滤波算法实现对多光照条件点云去噪,效果良好。本文针对铁路线现场螺栓支柱和实验室螺栓支柱模型分别提出了结合波峰波谷分析算法的RANSAC平面拟合算法、投影点密度立面提取算法和基于DBSCAN密度聚类的混合分割算法实现点云螺栓的提取,经过实验对比分析,前者能适应铁路特定环境下的螺栓点云分割提取,但是泛化性比较差,后者可以适应复杂背景但是时间复杂度较高。本文实现了多型号铁路螺栓支柱以及多角度正对斜拍螺栓点云图的分割提取,对分割提取到的螺栓点云设计了螺栓高度测量算法,对多光照条件噪声有较好鲁棒性。本文设计了深度相机和可见光相机坐标系映射算法,可以有效利用深度相机坐标系下的螺栓点云获得可见光相机坐标系下的螺栓掩码,为在可见光图中识别螺栓轮廓提供了技术支持。
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