CN109489584B - 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 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于3D技术的隧道限界检测系统，所述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；所述系统控制单元主要包括系统控制板、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。本发明进一步公开了一种基于上述检测系统的检测方法，通过3D成像技术实时生成3D空间图像，并通过3D空间几何运算，快速识别出是否有侵限目标进入侵限范围内。为日常隧道维护和排除隧道内的侵限故障提供真实准确的数据参考，有效保证了地铁车辆在隧道内的安全运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种隧道检测系统，尤其涉及一种基于3D技术的隧道检测系统。
背景技术
随着社会进步、城市规模不断扩大、人口密度迅速增加，城市交通拥堵的情况日益严重。地铁因其具有运量大、能耗低、准时性好、快速安全、交通效率高等优点，成为城市轨道交通发展的重要方向之一，是解决大城市交通拥挤的有效和长远的途径。近年来，我国城市地铁和轻轨交通有了蓬勃的发展。全国超过100万人口的48个城市中，目前已有超过30个城市正在开展轨道交通前期工作或建设工作，规划建设线路55条，总长1700km。截止2011年底，地铁运营里程累积达到3570公里。随着城市的快速发展，其对地铁的依赖程度大大提高，因此，保障地铁高效、安全运行，被提到更加突出的位置。地铁列车沿着固定轨道高速运行，需要在特定的空间中运行，这个特定空间的尺寸就是地铁的限界。大量的工程实践指出，地铁工程建设、竣工验收以及日常运行维护等环节都需要地铁限界这个重要指标。
现有技术通常采用断面检测法手工测量隧道限界：
通过“吊绳”、“触杆”、“皮尺”等工具，根据设备限界的尺寸和不同的端面半径，制作一个可伸缩式的和标准限界大小相同的触点式框架，固定在平板车上，当触点碰到障碍物时既能发出信号又能自由避让，以此作为检测车，用内燃机车牵引，对全线路逐段进行检测。该方法的缺点在于在检测过程中要求检测车的运行速度很低，无法检测出在高速运行状态下的列车振动偏移量的影响，而且当列车运行在曲线地段时，由于其内外侧的几何偏移是自动连续增大的，而触点式框架却无法自动连续的增大，这大大降低了检测时的准确度和精度。当发生超限情况时，需要立即停车倒车并反复多次，人工标记超限量，这种检测显然耗费了过多的人力资源和物质资源，并且效率低下，对误差的控制能力也不好。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提出了本专利是一种基于3D技术的隧道限界检测系统，通过3D成像技术实时生成3D空间图像，并通过3D空间几何运算，识别出是否有侵限目标进入侵限范围内。本发明进一步的提出了一种采用所述隧道限界识别方法，为排除隧道内的侵限故障提供真实准确的数据参考，对保证地铁车辆在隧道内安全运行具有重要的现实意义。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于3D技术的隧道限界检测系统，其特征在于：至少包括系统控制单元、图像采集单元和数据分析单元；所述系统控制单元主要包括系统控制板、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。
进一步的，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。
进一步的，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。
一种采用上述检测系统，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，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差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带入方程中，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、将点云投影到曲线拟合图像中；
C、使空间直线与空间平面相交重建三维线段；
D、判断交差值，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。
本发明的有益效果在于：可通过3D成像技术实时生成3D空间图像，并通过3D空间几何运算，快速识别出是否有侵限目标进入侵限范围内。为日常隧道维护和排除隧道内的侵限故障提供真实准确的数据参考，有效保证了地铁车辆在隧道内的安全运行。
附图说明
图1为本发明所述隧道限界检测系统结构示意图。
图2为本发明所述隧道限界检测系统运行环境示意图。
图3为本发明所述隧道限界识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图详述本发明具体实施方式：
如图1、2所示的一种基于3D技术的隧道限界检测系统，其特征在于：至少包括系统控制单元、图像采集单元和数据分析单元；所述系统控制单元主要包括系统控制板、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。
进一步的，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。
进一步的，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。
如图3所示，一种采用上述检测系统，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，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差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带入方程中，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、将点云投影到曲线拟合图像中；
C、使空间直线与空间平面相交重建三维线段；
D、判断交差值，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。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
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。
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