[发明专利]高速铁路边坡形变检测方法及装置

权利要求书

1.一种高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，包括：

利用高速铁路边坡点云采集系统获取高速铁路沿线边坡的三维点云数据，所述高速铁路边坡点云采集系统包括：激光雷达设备，里程定位同步单元和点云数据采集服务器，所述激光雷达设备用于扫描高速铁路沿线的空间点数据；所述里程定位同步单元用于获取里程定位信息；所述点云数据采集服务器用于在接收到里程定位同步单元发送的里程定位信息时提取对应的空间点数据；

根据高速铁路场景下的基准点云数据，利用迭代最近点算法对所述三维点云数据进行点云配准处理；

从点云配准处理后的三维点云数据中提取当期边坡点云数据，从所述高速铁路场景下的基准点云数据中提取基准边坡点云数据；

分别对所述当期边坡点云数据和基准边坡点云数据进行体素化处理；

根据体素化处理的结果，进行高速铁路边坡形变检测。

2.如权利要求1所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，所述里程定位同步单元包括：全球卫星导航系统，射频标签阅读器，光电轴头编码器和控制电路。

3.如权利要求1所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，所述激光雷达设备进一步用于：通过高速网络以流式传输向点云数据采集服务器发送高速铁路沿线的三维空间点数据；

所述里程定位同步单元进一步用于：以固定距离间隔向点云数据采集服务器发送里程定位信息；

所述点云数据采集服务器进一步用于：将接收到的里程定位信息和对应的三维空间点数据存储至硬盘。

4.如权利要求1所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，根据高速铁路场景下的基准点云数据，利用迭代最近点算法对所述三维点云数据进行点云配准处理，包括：

获得高速铁路场景下的基准点云数据；

提取基准点云数据中钢轨区域的第一空间点和三维点云数据中钢轨区域的第二空间点；

利用迭代最近点算法，对第一空间点和第二空间点进行配准，得到旋转矩阵和平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和平移矩阵，对三维点云数据进行点云配准处理。

5.如权利要求1所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，从所述高速铁路场景下的基准点云数据中提取基准边坡点云数据，包括：

获得设定距离范围和激光反射强度阈值；

根据所述设定距离范围和激光反射强度阈值，从高速铁路场景下的基准点云数据中提取基准边坡点云数据。

6.如权利要求1所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，按如下方式对所述当期边坡点云数据进行体素化处理：

计算当期边坡点云数据在三个方向的最大值和最小值；

根据所述当期边坡点云数据在三个方向的最大值和最小值和预设的立体像素尺寸，计算当期边坡点云数据在三个方向的立体像素数量；

根据所述当期边坡点云数据在三个方向的立体像素数量，确定每个方向上每个立体像素所包含的空间点坐标集合；

根据所述空间点坐标集合，确定每个立体像素在三维空间坐标，作为第一立体像素集。

7.如权利要求6所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，根据体素化处理的结果，进行高速铁路边坡形变检测，包括：

将所述基准边坡点云数据进行体素化处理后的结果作为第二立体像素集；

利用区域生长算法，对第二立体像素集具有相同空间特征的立体像素进行拟合，得到多个基准边坡区域平面；

根据所述第一立体像素集和多个基准边坡区域平面，进行高速铁路边坡形变检测。

8.如权利要求7所述的高速铁路边坡形变检测方法，其特征在于，根据所述第一立体像素集和多个基准边坡区域平面，进行高速铁路边坡形变检测，包括：

计算第一立体像素集中每个立体像素与多个基准边坡区域平面中对应的基准边坡区域平面的距离；

根据所述距离进行高速铁路边坡形变检测。