CN107388988A - 隧道椭圆度检测分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种隧道椭圆度检测分析方法及系统。所述的方法包括通过获取隧道轮廓坐标点数据,生成椭圆曲线;然后计算最佳拟合椭圆曲线;再计算最佳拟合椭圆的椭圆度。所述的系统包括隧道扫描子系统、数据导入模块、拟合椭圆计算模块、最佳拟合椭圆曲线计算模块、椭圆度计算模块、飞点数据监控模块、判断模块和显示模块。本发明采用迭代计算进行拟合椭圆曲线并计算椭圆度,去除飞点,最终使参与拟合椭圆计算的测试点数据尽可能多,最后模拟计算得到椭圆度最小的拟合椭圆曲线。通过对隧道的变形监测,可以防止安全隐患累积转化为事故缩减的安全事故成本,使隧道施工和运营安全管理中常见的安全隐患得以及时发现,有效避免重大安全责任事故的发生。
Description
技术领域
本发明涉及隧道检测技术,尤其涉及一种隧道椭圆度检测分析方法及系统。
背景技术
随着城市化进程及城市的大规模发展,我国各大城市均在建设高效的地下轨道交通网以解决越来越严重的交通阻塞问题。盾构法以其掘进速度快,自动化高及不影响地面交通与设施等优点在地铁隧道结构建设中被广泛应用。在地铁隧道建成以后,由于所处地质条件差或者周边临近基坑施工等原因,隧道会出现漏水、裂缝、下沉等病害,隧道结构的安全性关系着广大群众的生命及财产安全。
盾构隧道管片在理论上要求是圆形的,但是由于盾构管片在生产、安装、使用过程中均会出现偏差,因此采用椭圆图(也叫不圆度)来量化盾构隧道管片的不圆度。椭圆度是定量分析盾构管片的整体形变的重要参数,地铁隧道盾构法施工设计、验收和保护规范都对盾构管片的椭圆度检测进行了规定和要求。随着城市的发展,盾构隧道的日益增多,对隧道椭圆度的检测也变得日益重要。
隧道椭圆度的计算,关键是在于求得隧道管片的椭圆长短半轴。隧道实际的长半轴不一定在水平方向上,如何根据大量的实际隧道轮廓坐标点确定隧道模拟计算得到长短半轴成为该软件系统的关键。国内外隧道变形主要是对隧道限界进行检测,是根据隧道结构内轮廓线测量数据,在综合考虑线路条件、车辆尺寸及技术参数、轨道参数、管线布置等的基础上,检测设备限界与隧道结构内轮廓线间的有效净空是否满足标准要求,检测轨顶面距离隧道底板的高度是否满足轨道结构标准要求,若不满足则提出调整方案,为线路、轨道的调整提供依据。国内现有的测量手段可分为直接法和间接法。最直接的方法为吊锤法。该方法采用皮尺和铅垂测量隧道管片的长半轴和短半轴。长半轴重水平方向上用皮尺多次量取,找到最长的边认为是长半轴;短半轴通过吊铅垂使铅垂线通过长半轴中心即可确定。该方法适用的前提是认为椭圆的短半轴与铅垂方向平行,但实际情况隧道的长半轴不一定在水平方向上,故具有一定的狭隘性。间接法检测部直接测量长、短半轴,通过测量隧道的表面轮廓,采用椭圆拟合得到椭圆度长短半轴以及椭圆的旋转角度,常见的测量隧道内轮廓表面坐标的方法有全站仪断面扫描法、激光隧道断面仪、移动式三维扫描系统(GRP5000系统)提出采用激光隧道断面仪获取隧道内轮廓数据点,基于MATLAB软件开发出隧道椭圆度的计算程序。该程序导入需经手工处理激光断面仪断面扫描结果,自动拟合椭圆,并计算出椭圆的长轴、短轴及隧道的椭圆度。
基于隧道GRP5000扫描系统扫描生成的隧道轮廓坐标点数据较多,不同的坐标点数据拟合生成的椭圆曲线各不相同,很难找到最佳拟合椭圆曲线。因此,本申请在隧道扫描系统的基础上进行二次研发,该系统连续扫描隧道表面,后期处理可提取单个隧道轮廓断面得到大量连续的坐标点,利用这些坐标点二次研发隧道椭圆度分析软件系统,其主要功能是基于真实隧道轮廓坐标点数据模拟计算出隧道断面椭圆度、长半轴、短半轴和椭圆度等作为隧道工程监管人员的辅助参考资料,保障隧道安全运行。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种隧道椭圆度检测分析方法及系统,基于真实隧道轮廓坐标点数据模拟计算出隧道断面椭圆度、长半轴、短半轴和椭圆度等作为隧道工程监管人员的辅助参考资料,可防止安全隐患累积转化为事故缩减的安全事故成本,使隧道施工和运营安全管理中常见的安全隐患得以及时发现,有效避免重大安全责任事故的发生。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种隧道椭圆度检测分析方法,基于隧道扫描系统采集的检测数据,通过获取隧道轮廓坐标点数据,生成椭圆曲线;然后计算最佳拟合椭圆曲线;再计算最佳拟合椭圆的椭圆度。
进一步地,在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取轨顶以上内轮廓坐标点数据的步骤。
进一步地,在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取隧道衬砌的内表面影像图像数据和隧道衬砌表面各点距离轨道中心线的距离数据。
进一步地,在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,包括去除飞点数据的步骤。
进一步地,在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,首先计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线,再计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线的椭圆度,接着执行去除飞点的步骤,再采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线。
进一步地,在采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线的步骤中,在使椭圆度最小的前提下,通过判断椭圆度是否是递归减小的趋势来决定执行迭代的次数;如果第n次计算的椭圆度小于第n-1次计算的椭圆度,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果第n次计算的椭圆度大于第n-1次计算的椭圆度,则结束迭代计算。
进一步地,在计算出最佳拟合椭圆曲线后,包括计算最佳拟合椭圆的长半轴、短半轴、长轴和短轴的步骤。
进一步地,包括数据导入的步骤,用于有选择性地导入隧道扫描系统采集的检测数据。
进一步地,包括显示步骤,用于呈现对隧道轮廓坐标点数据进行处理后的结果,包括显示真实的隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线、拟合椭圆曲线、最佳拟合椭圆曲线、椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴,以及在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
一种隧道椭圆度检测分析系统,包括隧道扫描子系统,用于采集隧道轮廓坐标点数据,并输出,进一步包括:
数据导入模块,用于导入隧道轮廓坐标点数据,所述的真实的隧道轮廓坐标点数据包括:轨顶以上的内轮廓坐标点数据;
拟合椭圆计算模块,用于计算初始拟合椭圆曲线;
最佳拟合椭圆曲线计算模块,用于计算最佳拟合椭圆曲线计算模块;
椭圆度计算模块,用于计算椭圆度,包括:计算初始拟合椭圆曲线的椭圆度和计算最佳拟合椭圆曲线的椭圆度;
飞点数据监控模块,用于接收椭圆度检测结果的反馈信息,并及时去除飞点数据;
判断模块,用于比较单个断面隧道轮廓坐标点数据的拟合椭圆曲线的椭圆度的大小,并判断第n次计算的椭圆度是否小于第n-1次计算的椭圆度,如果是,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果否,则结束迭代计算;
显示模块,所述的显示模块包括第一显示子模块和第二显示子模块,第一显示子模块用于显示真实隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线,以及通过模拟计算得到的拟合椭圆曲线和最佳拟合椭圆曲线,以及计算得到的椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴;第二显示子模块,用于在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
本发明的有益效果是:
(1)本发明的实施例一基于GRP5000扫描系统,提供了一种椭圆度分析软件系统,设计的用户界面简洁明了,易操作,主界面采用对话框模式,主界面上可输入相关信息或参数,每次可同时模拟计算多个隧道断面椭圆度。通过加载GRP5000扫描系统的扫描数据,采用迭代的方式进行拟合椭圆曲线计算,并计算椭圆度,去除飞点,最终使参与拟合椭圆计算的测试点数据尽可能多,最后模拟计算得到椭圆度最小的拟合椭圆曲线。通过对隧道的变形监测,可以防止安全隐患累积转化为事故缩减的安全事故成本,使隧道施工和运营安全管理中常见的安全隐患得以及时发现,有效避免了重大安全责任事故的发生。
(2)本发明有效降低了隧道安全实时监控系统的安全管理成本,显著提高了管理效率,并产生了积极的社会效益,为隧道项目管理提供了决策的指导和依据,有助于提高项目管理层决策能力,加快决策速度,为协作劳务队提供先进的风险管理理念和预防手段,可以确保隧道工程施工安全,减少工程损失,使企业的竞争力得以全面提升。
(3)本发明基于隧道椭圆度的检测,可根据隧道椭圆度检测结果与隧道其他检测、监测结果共同为隧道维护提供科学依据。将检测分析数据结果可以接入隧道安全实时监控系统,进行多点共享,使项目各级、各工区管理人员能相互实现异处信息共享、协同工作,实现了项目组织的集成,提升了项目组织的工作效率和对施工现场安全管理状况的管控能力,并在无形中建立了一个学习和监督的平台,使得项目整体管理效率的提高产生了可观的社会效益。
(4)本发明通过GRP5000扫描系统,通过表面全息成像建立健康档案,包括隧道平面展开图、隧道里程断面图(限界图)、隧道断面坐标、隧道病害统计图、隧道病害明细表、轨间距等基本信息,生成的单个内轮廓可达7000多个坐标点。而且,通过对同一隧道不同时期进行扫描,通过前后健康档案成果对比,可直观地对隧道病害有无发展进行分析,当需对隧道进行风险评估和病害分析时,提高了效率。
(5)本发明还具有以下优点:a.隧道衬砌表面扫描采取连续扫描,任意里程均可提取隧道断面轮廓坐标点数据;b.单个隧道断面轮廓可达7000多个坐标点数据;c.GRP5000扫描成果可查证异常椭圆度断面附近病害,如渗水、裂缝、掉块等;d.通过不同时期隧道GRP5000扫描系统的扫描,可对比不同时期隧道变形状况,及时掌握隧道有无病害情况,为隧道日常维护提供科学依据,适用于圆形隧道变形监测、检测等。
附图说明
图1为本发明的方法步骤流程图。
图2为本发明的程序执行流程图。
图3为本发明的实施例一的方法步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
【实施例一】
如图1,2所示,一种隧道椭圆度检测分析方法,基于隧道扫描系统采集的检测数据,通过获取隧道轮廓坐标点数据,生成椭圆曲线;然后计算最佳拟合椭圆曲线;再计算最佳拟合椭圆的椭圆度。
进一步地,在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取轨顶以上内轮廓坐标点数据的步骤。
进一步地,在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取隧道衬砌的内表面影像图像数据和隧道衬砌表面各点距离轨道中心线的距离数据。
进一步地,在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,包括去除飞点数据的步骤。
进一步地,在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,首先计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线,再计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线的椭圆度,接着执行去除飞点的步骤,再采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线。
进一步地,在采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线的步骤中,在使椭圆度最小的前提下,通过判断椭圆度是否是递归减小的趋势来决定执行迭代的次数;如果第n次计算的椭圆度小于第n-1次计算的椭圆度,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果第n次计算的椭圆度大于第n-1次计算的椭圆度,则结束迭代计算。
进一步地,在计算出最佳拟合椭圆曲线后,包括计算最佳拟合椭圆的长半轴、短半轴、长轴和短轴的步骤。
进一步地,包括数据导入的步骤,用于有选择性地导入隧道扫描系统采集的检测数据。
进一步地,包括显示步骤,用于呈现对隧道轮廓坐标点数据进行处理后的结果,包括显示真实的隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线、拟合椭圆曲线、最佳拟合椭圆曲线、椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴,以及在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
一种隧道椭圆度检测分析系统,包括隧道扫描子系统,用于采集隧道轮廓坐标点数据,并输出,进一步包括:
数据导入模块,用于导入隧道轮廓坐标点数据,所述的真实的隧道轮廓坐标点数据包括:轨顶以上的内轮廓坐标点数据;
拟合椭圆计算模块,用于计算初始拟合椭圆曲线;
最佳拟合椭圆曲线计算模块,用于计算最佳拟合椭圆曲线计算模块;
椭圆度计算模块,用于计算椭圆度,包括:计算初始拟合椭圆曲线的椭圆度和计算最佳拟合椭圆曲线的椭圆度;
飞点数据监控模块,用于接收椭圆度检测结果的反馈信息,并及时去除飞点数据;
判断模块,用于比较单个断面隧道轮廓坐标点数据的拟合椭圆曲线的椭圆度的大小,并判断第n次计算的椭圆度是否小于第n-1次计算的椭圆度,如果是,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果否,则结束迭代计算;
显示模块,所述的显示模块包括第一显示子模块和第二显示子模块,第一显示子模块用于显示真实隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线,以及通过模拟计算得到的拟合椭圆曲线和最佳拟合椭圆曲线,以及计算得到的椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴;第二显示子模块,用于在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
在本发明的实施例之一中,优选的,采用GRP5000扫描系统采集隧道轮廓坐标点数据,如图3所示,进一步包括如下步骤:
S101:通过数据导入模块,从GRP5000扫描系统采集的隧道轮廓坐标点数据中导入数据;
S102:计算初始拟合椭圆和初始椭圆度;
S103:去除飞点数据;
S104:迭代计算第n次拟合椭圆,并计算第n次拟合椭圆的椭圆度Dn;
S105:判断椭圆度是否是递归减小的趋势来决定执行迭代的次数,如果第n次计算的椭圆度小于第n-1次计算的椭圆度,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果第n次计算的椭圆度大于第n-1次计算的椭圆度,则结束迭代计算。
在本发明的实施例一中,基于隧道内轮廓数据采用隧道GRP5000进行采集测试点数据,GRP5000隧道检测车是一种集光、机、电技术为一体的,多功能的轻型隧道检查小车,该小车装备有一个可以高速旋转的激光发射器,当小车在轨道上行走时,激光器发射的激光以螺旋线的形式对隧道表面进行全断面扫描,通过分析发射和接收到激光信号(强度和相位差),可以获得隧道衬砌的内表面影像图像以及隧道衬砌表面各点距轨道中心线的距离,上述测量成果构成隧道状态测量和隧道净空测量的数据资料,这些数据资料可用于限界分析和隧道表面病害的状态分析,对于隧道运营维护具有指导意义。通过采集大量数据,利用GRP5000扫描得到的单个隧道断面内轮廓坐标数据点可达7000多个,通过覆盖轨顶以上内轮廓坐标点增加测试数据点,使参与拟合椭圆计算的坐标点数据量大以使最终模拟计算结果更加接近椭圆度最小的情况。单个断面坐标点通过多次迭代拟合,多次拟合得到最佳拟合椭圆曲线,最终得到椭圆度最小的椭圆度曲线。最终实现对隧道的变形的准确监测,可以防止安全隐患累积转化为事故缩减的安全事故成本,使隧道施工和运营安全管理中常见的安全隐患得以及时发现,有效避免了重大安全责任事故的发生。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种隧道椭圆度检测分析方法,基于隧道扫描系统采集的检测数据,其特征在于,通过获取隧道轮廓坐标点数据,生成椭圆曲线;然后计算最佳拟合椭圆曲线;再计算最佳拟合椭圆的椭圆度。
2.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取轨顶以上内轮廓坐标点数据的步骤。
3.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在选取真实的隧道轮廓坐标点数据的步骤中,包括获取隧道衬砌的内表面影像图像数据和隧道衬砌表面各点距离轨道中心线的距离数据。
4.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,包括去除飞点数据的步骤。
5.根据权利要求4所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在计算最佳拟合椭圆曲线的步骤中,首先计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线,再计算单个断面隧道轮廓坐标点数据的初始拟合椭圆曲线的椭圆度,接着执行去除飞点的步骤,再采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线。
6.根据权利要求5所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在采用多次迭代拟合来确定单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线的步骤中,在使椭圆度最小的前提下,通过判断椭圆度是否是递归减小的趋势来决定执行迭代的次数;如果第n次计算的椭圆度小于第n-1次计算的椭圆度,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果第n次计算的椭圆度大于第n-1次计算的椭圆度,则结束迭代计算。
7.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于:在计算出最佳拟合椭圆曲线后,包括计算最佳拟合椭圆的长半轴、短半轴、长轴和短轴的步骤。
8.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于,包括数据导入的步骤,用于有选择性地导入隧道扫描系统采集的检测数据。
9.根据权利要求1所述的一种隧道椭圆度检测分析方法,其特征在于,包括显示步骤,用于呈现对隧道轮廓坐标点数据进行处理后的结果,包括显示真实的隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线、拟合椭圆曲线、最佳拟合椭圆曲线、椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴,以及在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
10.一种隧道椭圆度检测分析系统,其特征在于,包括隧道扫描子系统,用于采集隧道轮廓坐标点数据,并输出,进一步包括:
数据导入模块,用于导入隧道轮廓坐标点数据,所述的真实的隧道轮廓坐标点数据包括:轨顶以上的内轮廓坐标点数据;
拟合椭圆计算模块,用于计算初始拟合椭圆曲线;
最佳拟合椭圆曲线计算模块,用于计算最佳拟合椭圆曲线计算模块;
椭圆度计算模块,用于计算椭圆度,包括:计算初始拟合椭圆曲线的椭圆度和计算最佳拟合椭圆曲线的椭圆度;
飞点数据监控模块,用于接收椭圆度检测结果的反馈信息,并及时去除飞点数据;
判断模块,用于比较单个断面隧道轮廓坐标点数据的拟合椭圆曲线的椭圆度的大小,并判断第n次计算的椭圆度是否小于第n-1次计算的椭圆度,如果是,则跳回到去除飞点数据的步骤中,继续迭代计算直到确定该单个断面隧道轮廓坐标点数据的最佳拟合椭圆曲线,如果否,则结束迭代计算;
显示模块,所述的显示模块包括第一显示子模块和第二显示子模块,第一显示子模块用于显示真实隧道轮廓坐标点数据椭圆曲线,以及通过模拟计算得到的拟合椭圆曲线和最佳拟合椭圆曲线,以及计算得到的椭圆度、长半轴、短半轴、长轴和短轴;第二显示子模块,用于在拟合计算时,根据拟合数据文件的数量适时显示模拟计算进度,同时,将模拟计算结果通过图片的形式进行显示。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109186487A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-11 | 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司 | 一种管道椭圆度自动检测设备及其检测方法 |
CN109211167A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-15 | 山东大学 | 一种基于函数曲线拟合的隧道二衬厚度精确检测方法 |
CN109374644A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-02-22 | 中国矿业大学 | 基于图像识别的隧道衬砌缺陷智能检测模拟实验装置 |
CN111504224A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-07 | 中铁工程装备集团有限公司 | 一种管片真圆度检测装置及检测方法 |
CN112066911A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 一种用于测量隧道管片椭圆度的装置及方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102609712A (zh) * | 2012-02-24 | 2012-07-25 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 用于移动机器人的类圆形指针式仪表读数方法 |
-
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102609712A (zh) * | 2012-02-24 | 2012-07-25 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 用于移动机器人的类圆形指针式仪表读数方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张华: "移动式三维激光扫描系统在盾构隧道管片椭圆度检测中的应用", 《城市勘测》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109186487A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-11 | 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司 | 一种管道椭圆度自动检测设备及其检测方法 |
CN109211167A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-15 | 山东大学 | 一种基于函数曲线拟合的隧道二衬厚度精确检测方法 |
CN109211167B (zh) * | 2018-09-03 | 2021-06-01 | 山东大学 | 一种基于函数曲线拟合的隧道二衬厚度精确检测方法 |
CN109374644A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-02-22 | 中国矿业大学 | 基于图像识别的隧道衬砌缺陷智能检测模拟实验装置 |
CN111504224A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-07 | 中铁工程装备集团有限公司 | 一种管片真圆度检测装置及检测方法 |
CN111504224B (zh) * | 2020-04-30 | 2022-03-22 | 中铁工程装备集团有限公司 | 一种管片真圆度检测装置及检测方法 |
CN112066911A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 一种用于测量隧道管片椭圆度的装置及方法 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171124 |
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