典型文献
面切割结合k-means聚类的测点自识别隧道监测方法
文献摘要：
我国铁路隧道监控采用全站仪、水准仪等设备的传统量测方法,存在自动化、智能化水平低,以及现有基于三维激光扫描技术的隧道断面自动监控量测方法存在前后2次监测测点不对应等问题.提出将传统测量与三维激光扫描技术相结合的隧道监控量测方法(简称结合量测法),首先扫描平面监测标靶,通过生成隧道面缓冲区并切割隧道面点云获得监测标靶点云,然后通过k-means聚类方法自动识别监测标靶中心坐标,从而完成标靶自识别的自动化隧道监控量测.进一步比较传统标靶量测方法、点云处理软件识别标靶和结合量测法识别标靶的坐标误差及多站相对距离测量差,结果表明结合量测法标靶识别方法坐标测量内符合精度小于0.5 mm,以高精度全站仪测值作为真值时的外符合精度小于1.0 mm,总体符合铁路隧道监控量测1.0 mm的精度要求.
文献关键词：
铁路隧道;监控量测;三维激光扫描;点云分割;k-means聚类;标靶自动识别
中图分类号：
作者姓名：
郑荣政;吴勇生;苏哿;张浩;杨承昆
作者机构：
中国铁路设计集团有限公司土建工程设计研究院,天津 300308;湖南联智科技股份有限公司,湖南长沙 410200
文献出处：
引用格式：
[1]郑荣政;吴勇生;苏哿;张浩;杨承昆-.面切割结合k-means聚类的测点自识别隧道监测方法)[J].铁路技术创新,2022(03):36-41
A类：
标靶自动识别
B类：
means,自识别,隧道监测,监测方法,国铁,铁路隧道,全站仪,水准仪,智能化水平,三维激光扫描技术,自动监控,传统测量,技术相结合,隧道监控量测,道面,缓冲区,面点,标靶点,聚类方法,心坐标,点云处理,处理软件,软件识别,相对距离,距离测量,坐标测量,内符合精度,真值,外符合精度,精度要求,点云分割
AB值：
0.292006
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