[发明专利]一种基于3D技术的隧道限界检测系统及隧道限界识别方法

权利要求书

1.一种基于3D技术的隧道限界检测系统的隧道限界识别方法，其特征在于：所述隧道限界检测系统至少包括系统控制单元、图像采集单元和数据分析单元；所述系统控制单元包括系统控制板、系统存储服务器和通信单元；所述图像采集单元由4台3D相机组成，用于采集隧道内壁环境3D图像；所述数据分析单元由数据分析服务器组成，用于对图像采集单元采集到的隧道内壁环境3D图像进行分析，判断隧道限界所在位置；数据分析单元分析出存在异物侵限现象后，系统控制单元通过通信单元将异常图像及分析数据上报给指挥中心以确定列车运行风险；

所述图像采集单元的4台3D相机分别安装于列车车顶、车底和车身两侧，当列车运行时各3D相机分别对隧道内环境进行图像采集；

基于图像识别算法的隧道限界识别方法，包括：

点云拼接：当列车运行时，4台3D相机以相同帧率进行图像采集，生成3D点云图，每帧3D点云图进行逐帧拼接，舍弃重复点云后，形成连贯的隧道内环境图像；

点云滤波：对每个点的邻域进行一个统计分析，修剪掉不符合标准的点，基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算，对每一个点计算它到它的所有临近点的平均距离，平均距离在标准范围之外的点，被定义为噪声点并从数据中去除；

曲面拟合：首先使用幂函数实现参数双三次曲线，在此基础上使用弗格森双三次曲面方程完成对参数三次曲面片的实现，此时需设定4个角点，以及它们对应的U，V方向上的切矢，U、V方向分别为曲面片上相交的两条边界线的方向，以确定曲面的几何参数；曲面拟合时散乱点取参数双三次曲面片上的点，共取49个点，对每个散乱点求出在一个双线性插值曲面上离散乱点距离最近的点，之后将每个散乱点对应的参数代入方程中，得到坐标值，最后采用最小二乘法对其进行拟合；

点云聚类：将三维点云进行分类，同一类点数据进行统一分析，首先选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点，中心点是与每个数据点向量长度相同的位置；其次，计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中，并将每一类中心点作为新的中心点；重复以上步骤，直到每一类中心点在每次迭代后没有变化为止；

点云投影：投影过程也是检测隧道限界内有无侵限事件发生的过程，包括以下步骤：

A、从点云中提取三维线段；

B、将点云投影到曲面拟合得到的拟合曲面上；

C、使空间直线与空间平面相交重建三维线段；

D、判断提取出的三维线段和重建的三维线段的差值，正值为未发生侵限，负值为已发生侵限；

结果输出：将最终的识别结果输出给所述检测系统。

2.根据权利要求1所述的基于3D技术的隧道限界检测系统的隧道限界识别方法，其特征在于：所述系统控制单元和数据分析单元均安装在列车车厢内，通过车内穿线管进行布线完成信息通信。