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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;北京铁科特种工程技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119197374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411299146.0，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法和系统是由王晓凯;丁有康;冯茂林;姚建平;黄贤喆;楼梁伟;杨立光;蔡德钩;石越峰;纪文利;贾斌;张也;何复寿;施文杰;张宇胜;杨轶科;王俊奇;巩超;张超;董恩江设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法，包括：基于高精度三维移动激光扫描系统对钢轨进行精细扫描以及对既有线全线路数据进行快速采集；采集外业数据；基于对原始点云数据、惯导数据、GNSS数据和编码器里程数据的预处理和融合配准解算获得钢轨局部点云数据和全断面大场景的点云成果；基于点云成果建立线路全线里程校准台账；基于线路全线里程校准台账以及扫描数据进行多项检测，并分段输出既有线综合检测图和综合评估钢轨状态；多项检测包括线形设计调整检测、轨道几何状态检测、扣件检测、轨面病害检测、廓形磨耗检测、限界检测、工电设备检测以及既有线线形精细设计检测。还公开了对应的系统、电子设备和计算机可读存储介质。

本发明授权基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维移动扫描系统的既有线状态综合分析方法，其特征在于，包括： S1,基于高精度三维移动激光扫描系统对钢轨进行精细扫描以及对既有线全线路数据进行快速采集； S2，通过外业采集的方式采集外业数据； S3，基于对原始点云数据、惯导数据、GNSS数据和编码器里程数据的数据预处理和融合配准解算获得钢轨局部点云数据和全断面大场景的点云成果； S4，基于所述钢轨局部点云数据和全断面大场景的点云成果建立线路全线里程校准台账，所述线路全线里程校准台账中包含的台账信息包括里程、轨枕、接触网杆和GNSS位置中的一项或多项； S5，基于所述线路全线里程校准台账以及扫描数据进行多项检测，并基于所述多项检测分段输出既有线综合检测图和综合评估钢轨状态；所述多项检测包括线形设计调整检测、轨道几何状态检测、扣件检测、轨面病害检测、廓形磨耗检测、限界检测、工电设备检测以及既有线线形精细设计检测； 所述S1包括： S11，建立基于高精度三维移动激光扫描系统的轨道检测与测量平台； S12，基于所述轨道检测与测量平台对钢轨进行精细扫描以及对既有线全线路数据进行快速采集；其中所述既有线全线路数据包括轨道精细点云数据和铁路沿线的全断面时空点云数据； 所述S2包括： S21，进行实地踏勘和现场数据采集以采集外业数据；所述采集的外业数据包括编码器数据、GNSS数据、惯性导航数据、全面断面激光点云数据、钢轨结构光点云数据； S22，将所述外业数据进行数据拷贝； 通过将外业采集分为实地踏勘、现场数据采集和数据拷贝三步进行，能够保证外业的顺利进行； 所述S3包括： S31，基于车载激光雷达系统的数据预处理子系统对惯导数据IMU、GNSS数据和编码器里程数据DMI进行数据预处理解算，获得POS数据；所述POS数据包括GNSS数据和IMU数据，即倾斜摄影测量中的外方位元素：纬度、经度、高程、航向角、俯仰角及翻滚角；其中，GNSS数据用X、Y、Z表示，代表了曝光点时刻的地理位置；IMU数据主要包含航向角、俯仰角及翻滚角三个数据； S32，基于融合配准解算算法将所述POS数据、出厂标定数据、断面扫描仪的原始点云数据和线结构光扫描仪的原始点云数据进行多尺度融合，并获得带有绝对坐标的所述钢轨局部点云数据和全断面大场景的点云成果; 所述S4包括： S41，制定里程中心线，包括： 1获取里程中心线需要的前置数据，所述前置数据包括：结构光原始点云数据;惯导数据IMU、GNSS数据和编码器里程数据DMI融合解算的所述POS数据；以及结构光与惯导标定数据； 2获取每帧四个结构光原始点云数据，根据标定参数将所述四个结构光原始点云数据拼接成左右轨道数据，记录当前帧GNSS时间为T； 3对左右轨道进行滤波处理，并统计出左右钢轨的最高点，分别提取距离左右钢轨最高点下16mm的内轨距点； 4根据所述内轨距点的X坐标以及当前钢轨类型轨宽D，左轨在X-12D位置处[-1mm,1mm]区域内取附近取最高点为左轨中心，右轨在X+12D位置处[-1mm,1mm]区域内取附近取最高点为右轨中心； 5基于当前帧GNSS时间T确定对应的所述POS数据，所述POS数据包括位置X，Y，Z以及姿态数据Yaw、Pitch、Roll，将所述POS数据构成旋转矩阵M1，结合所述结构光与惯导标定数据构成的M矩阵，将所述内轨距点的X坐标所在的二维坐标转换为三维坐标，其中，左轨中心和右轨中心的中心点的连线构成轨道的里程中心线； 6依次获取每帧的轨道的中心点，直到采集结束位置，整个过程中提取的所有中心点连接成线则为轨道的里程中心线； S42，提取里程桩，包括： 1采用人工交互的方式，在三维激光点云中提取每个百米标和公里标； 2基于所述每个百米标和公里标计算出相对里程信息和三维坐标数据； 3输入所述每个百米标和公里标的绝对里程信息，以对所述轨道的里程中心线的相对里程进行校准； 4根据三维坐标以及所述POS数据获取该点的GNSS位置信息； S43，自动识别轨枕，包括： 1检测轨枕以及扣件相关信息，先根据最高点将轨头附近点云滤除，仅保留轨枕扣件点云； 2设置线路基线高h，并设置点云任意一点为ptx,y； 3从所示结构光原始点云数据起始帧开始逐帧遍历点云； 4统计扣件所在范围内，满足下式1的点云数量nPt；若nPt大于设置阈值，则该帧为疑似扣件所在帧； 1； 式1中，x1,x2x1x2为设置的扣件区域x坐标；h为线路基线高； 5从找到所述疑似扣件所在帧开始，统计所述疑似扣件所在帧后续50mm内是否均满足nPt大于设置阈值的条件，若满足则该帧为轨枕起始帧F1； 6从当前轨枕起始帧开始，假设第一个不满足条件帧位置为轨枕结束位置，从该位置开始，若后续100mm内所有帧均不满足条件，则该帧为当前轨枕的结束位置F2，则轨枕起始帧F1和所述当前轨枕的结束位置F2为当前轨枕的起始帧和终止帧，获取起始帧时间T1和终止帧时间T2，根据时间从POS文件中找到最近的POS坐标数据P1和P2，根据将最近的POS坐标数据P1和P2投影到所述轨道的里程中心线上，获取起始里程M1和终止里程M2，同时根据起始帧时间T1和终止帧时间T2，从最近的POS坐标数据P1和P2中获取GNSS位置信息； 7从结束帧F2开始继续按照3-6的顺序逐帧遍历，记录满足条件的开始和结束帧，并将其设置为轨枕位置，直到点云结束位置； S44，获取多个接触网杆相关数据，包括： 1采用人工交互的方式，在所述三维激光点云中提取每个接触网杆的中心点； 2基于所述每个接触网杆的中心点计算每个接触网杆的相对里程校准数据和三维坐标数据； 3根据所述相对里程校准数据获取绝对里程校准数据； 4根据三维坐标以及POS数据获取该点的GNSS位置信息； S45，制定台账，包括：基于所述相对里程校准数据、所述绝对里程校准数据、轨枕数据以及接触网杆数据制作全线台账数据，将现场里程、接触网杆、轨枕和GNSS位置信息关联起来，既有线检测数据基于现场里程、接触网杆、轨枕和GNSS位置信息进行定位。

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