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申请/专利权人：南京市测绘勘察研究院股份有限公司
摘要：本发明是一种基于点云的地铁隧道轨面线自动识别方法，首先，获取隧道表面点云数据，并对获取的点云数据进行预处理；选中地铁隧道轨面上任意点，获取该点的反射率及高程，设定搜索半径；以该点为中心点，获取搜索半径范围内所有符合判定条件的点云，第一次判定根据隧道走向的坐标将点云划分两个区域，确定对应的方向向量，搜寻正向和反向相对符合条件的点集，将符合条件的点取均值作为该种子半径邻域内的轨面点，并将其作为下一个种子点；最终依据邻域增长原理，基于区域生长算法，根据轨面点云的反射率及高程，自动识别整条轨面，生成隧道轨面线。该方法无需过多的人机交互，有效的提高了轨面线获取的精度和效率，解决了现有方法自动化程度低的问题。
主权项：1.一种基于点云的地铁隧道轨面线自动识别方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1，获取隧道表面点云数据，并对获取的点云数据进行预处理；步骤2，选中地铁隧道轨面上任意点，获取该点的反射率Rseed及高程Hseed；步骤3，设定搜索半径，以步骤2中选取得到的点作为种子；步骤4，第一次判定，是以种子点为中心，以种子点所在轨面线方向坐标为参考，划定为两个区域，并计算两个相反方向的方向向量；步骤5，以种子点为中心点，在两个方向获取搜索半径范围内所有符合判定条件的点云集合，并取其坐标均值作为需求轨面点坐标，其作为下一个种子点；判定条件具体如下： ； ；其中，Rseed表示选择的种子点的反射率；Hseed表示选择的种子点高程信息；Ri表示以种子点为中心的邻域内第i个点的反射率；Hi表示以种子点为中心的邻域内第i个点的高程信息；Rthreshold表示邻域点与种子点的反射率差值阈值；Hthreshold表示邻域点与种子点的高程差阈值；abs为绝对值函数；步骤6，以新种子为起点，按其方向向量，继续搜索半径邻域内的点云集合，并取其坐标均值作为需求轨面点坐标，其作为下一个种子点；步骤7，重复步骤6进行迭代，实现多次增长；步骤8，直到种子超出隧道点云所在包围盒即停止，完成整条轨面线的轨面点识别；步骤9，对提取的轨面点进行均值滤波，生成隧道轨面线。
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