采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.     

采空区激光探测精度影响因素分析及误差修正

针对矿山采空区激光扫描时易于产生误差,影响探测精度而导致空间信息建模失真的问题,确定所获点云数据的关键误差即噪声点和模型倾角误差,基于灰关联理论分析探测过程中误差的主要影响因素及主次关系,进行设备因素、环境因素、人为因素的多因素对比分析,提出基于多项式拟合的倾角误差的修正方法和基于二阶几何连续性的噪声点删除方法。研究结果表明:影响因素分析结果可用来指导探测过程,规避误差,误差修正后的空区边界坐标、体积、顶板暴露面积等参数更准确,提高了采空区激光探测精度。     

高湿多尘采空区三维激光探测数据误差分析与修正

针对地下金属矿山高湿、多尘复杂环境导致采空区三维激光探测结果失真的问题,研制了采空区复杂环境模拟装置,进行了64组不同相对湿度、粉尘质量浓度条件下的点云数据误差分析与修正实验.结果表明,随相对湿度和粉尘质量浓度增大,点云平均误差比均呈“S”型趋势增大;当粉尘质量浓度介于30.0~85.0mg/m³、相对湿度介于76.0%~85.0%时,点云平均误差比呈幂指数增长;适合采空区三维激光探测的粉尘质量浓度为0~5.6mg/m³,相对湿度为0~49.0%.同时,提出了高湿、多尘探测环境下的点云数据误差修正公式,并应用于福建某金矿复杂采空区的精准探测工程中,修正后的采空区边界信息更加符合实际情况.     

三昌采石场复杂采空区群稳定性数值模拟研究

三昌采石场采空区具有规模大、数量多、空间关系复杂等特点,急需开展复杂采空区群稳定性课题的研究.在对采空区群及其开采环境现场调研的基础上,进行了现场点荷载试验与室内单轴抗拉、抗压强度实验,获得岩体力学参数.采用三维有限元方法对三昌采石场进行数值模拟,模拟结果表明:三昌采石场采空区稳定性偏低,部分空区顶板出现拉应力集中,有可能出现顶板冒落.根据分析结果,提出了相应安全对策,为矿山的安全生产起到指导作用.     

金属矿采空区精密探测与三维建模技术

传统的金属矿采空区探测方法只能开展对空区的二维探测,难以准确获取采空区三维空间形态、实际边界和体积大小,运用CMS空区精密探测系统及Surpac等数字化软件工具,在对柿竹园多金属矿的采空区进行现场探测的基础上,用探测数据建立采空区的可视化三维模型,获得采空区的三维空间形态、空间位置、实际边界,精确计算出采空区的体积和顶板面积,实现对采空区的三维精密探测,为矿山实施对空区的安全管理和控制、进行空区周边矿柱资源的有效回收提供参考.图6,表3,参10.     

复杂沟通条件下遗煤自燃规律的数值模拟

为了解决复杂沟通条件下遗煤自燃的防治问题,应用数值模拟方法对放顶煤采空区遗煤自燃规律进行了研究.建立了放顶煤采空区遗煤自燃数学模型,并对复杂沟通条件下的放顶煤采空区遗煤自燃规律进行了数值模拟研究.在深部内部漏风边界有高氧浓度时,采空区自燃位置有两处,当考虑老空区内部瓦斯浓度很高和老空区耗氧情况,采空区自燃位置只有一处.只有注氮与阻化联合使用,才能避免放顶煤采空区遗煤自燃的发生.遗煤自燃发火期与工作面推进速度成正比关系,与工作面风量、遗煤氧化速度常数成反比关系.该研究对放顶煤采空区遗煤自燃的防治具有一定的指导意义.     

深部高应力空区拱架效应与采场结构尺寸的相依性

基于采场顶板围岩破坏形式,构建空区顶板岩拱力学模型;利用无铰拱理论计算岩拱内力,选取深部采场跨度及矿柱宽度等因素作为相依性分析指标,推导采场跨度(l)及矿柱宽度(d)关于拱轴系数(m)及拱高(h)的数学表达式。以某深部高应力金属矿空区为研究对象,分析采空区拱架效应与其结构尺寸(采场跨度(l)及矿柱宽度(d))依存关系,并对顶板位移进行150 d监测。研究结果表明:当d一定时,l随着m减小而增大;当l一定时,d随着m增大而增大;当m=2,h=3 m,d=7 m时,矿柱合理间距为31 m;在150 d内,顶板最大位移变形在6 mm之内,未发生垮塌现象。该研究结果可为深部高应力条件下釆场结构尺寸设计提供依据。     

基于实测的复杂采空区稳定性分析

结合某铁矿采空区的实际情况,采用空区三维激光探测系统对采空区进行了探测,准确掌握了采空区的三维形态和空间位置,为采空区稳定性数值模拟分析奠定了基础.并运用3DMine软件建立采空区三维模型和矿区地学三维模型,提出采用数据转换的耦合模式将3DMine与Flac3D耦合构建数值计算模型进行数值模拟计算,根据模拟计算结果对采空区的围岩稳定性进行了分析,结果表明,矿体被开挖以后,由于围岩应力重分布,空区顶板及侧壁围岩处于较明显的拉应力状态,空区围岩位移以顶板Z向位移为主,矿柱侧向位移不明显,但空区围岩的塑性分布范围较广,主要集中在空区的顶板及底板,而矿柱顶部的塑性分布将会导致矿柱塑性变形失稳,对所测采空区的稳定性产生很大的影响.     

“嫦娥一号”干涉成像光谱（IIM）数据坏点检测与去除研究

高光谱数据中离散分布的坏点的存在影响着数据的后续分析和应用．坏点的检测是一项复杂的工作,受仪器特征、地形地貌、成像时间等影响,很难建立统一的坏点判别阈值．本文研究了“嫦娥一号”干涉成像光谱仪（IIM）高光谱数据坏点在光谱维和空间维的特征,基于此提出了一种基于光谱角和欧氏距离的坏点检测与修正算法．算法有效地检测并修正了影像中的坏点,且较过去研究有着更高的精度．统计结果表明约25％的IIM单轨影像坏点数高于3000个;坏点具有列分布特征,主要分布在第27,77和123列及其相邻列上．经过坏点修正后IIM影像空间均一性得到提升,为后续研究与应用提供了更好的基础数据．     

基于CMS的隐患空区三维特征信息获取

在三维激光扫描原理基础上,针对井下不同作业环境提出了相适应的隐患空区激光探测系统(CMS)现场探测方法,即空区底部探测、封闭空区探测和通过空区上部通道探测.针对探测原始数据格式及其特点,研究了CMS空区探测点云数据过滤与探测数据拼接的原理,提出了多点扫描数据的拼接方法,实现了空区探测原始点云数据格式的转换,为建立空区三维实体模型提供了数据基础.结合Delaunay三角网剖分法,提出采用矿业软件Surpac构建可视化程度更高、可编辑性更强和实用性更好的空区三维模型方法,并将该技术成功应用于广西高峰矿复杂隐患空区三维特征信息获取及其可视化中.研究表明,采用该方法获取的空区三维特征信息为矿山实施空区评价与治理、开采质量控制、资源有效回收方案制定提供了技术支持.     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

基于视点的三维点云自适应多细节层次模型动态绘制

在计算机几何图像设计、医疗研究诊断、物体判定识别、自动化测量等领域应用的迫切需求下,需要对三维点云动态绘制方法进行研究。目前存在的基于图形处理单元(GPU)的三维点云动态绘制方法。首先根据高度场的形式获得三维点云数据;然后利用高通滤波法对获得的三维点云进行消噪处理;再根据Scene Graph的方法表示三维点云之间的逻辑关系;最后利用GPU完成三维点云的动态绘制。为了降低噪声对三维点云绘制的影响,绘制更加流畅清晰的画面,提出一种基于视点的三维点云自适应多细节层次(LOD)模型动态绘制方法。首先利用激光扫描仪器或结构光扫描仪器等获取三维点云数据,并利用双边滤波器进行平滑去噪;然后根据特征配对的方法对三维点云进行特征对的提取与配准;最后以三维点云特征对配准结果为依据,利用三维点云的内外存调度完成三维点云的自适应LOD动态绘制。实验结果分析证明,所提方法能有效地去除噪声,可以更好地描述目标物体或背景,使绘制画面更加流畅。     

一种基于统计流形的聚类算法

考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.      

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.     

一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法

提出了一种基于分层网格点密度的单株树信息提取方法,从车载激光扫描点云数据中提取出组成单株行道树的激光点,并计算树高、冠幅等特征信息.该方法由建立规则网格,基于高程的点云分层,逐层计算网格点密度,逐层提取激光点,提取单株行道树和计算特征等步骤构成.通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息.该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法.     

基于三维激光扫描技术的高边坡变形监测分析

针对高速公路高边坡容易发生失稳破坏且监测难度大等问题,提出采用三维激光扫描技术对高边坡工程进行非接触式变形监测分析。为解决多期边坡对象的大体量点云数据难以配准问题,设计了一套基于边坡的永久性三棱锥作为控制点,通过各期点云数据中三棱锥特征提取相应控制点,对多期点云数据进行坐标系换算,进而实现多期点云数据的坐标配准,并对配准后的多期点云数据进行分析,运用算法程序处理并提取边坡变形信息。结果表明:利用三维激光扫描技术对高速公路高边坡进行自动化变形监测,能够获取边坡从局部到整体变形信息,提前预知边坡发展状况,对边坡的失稳破坏做出预警。可见,将三维激光扫描技术应用于高边坡的变形监测具有显著地优越性、可行性和应用价值。     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

基于关键点的点对特征三维目标识别算法

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法. 通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点. 使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间. 利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别. 对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.      

三维激光扫描地形数据获取处理

利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离。提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法。首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点。经试验验证,该方法有效可行。