摘要

从扫描的隧道激光点云场景中分割出隧道壁和标靶球是隧道三维重建的重要环节,是实现隧道场景自动化监测的关键技术。然而,激光扫描获取的隧道三维点云中常包含着噪声点和离群点,隧道点云场景中地面点占比较高且与隧道壁相连,直接对隧道点云数据进行标靶球和隧道壁的提取和识别具有一定的挑战性。针对现有点云滤波算法不适用于隧道点云场景的问题,本文提出基于法线评估的RANSAC平面拟合与直通滤波结合的地面滤波算法。针对隧道壁和标靶球难以提取的问题,本文在隧道点云地面滤波的结果上,提出了一种基于DBSCAN聚类分割和条件约束的标靶球提取算法和隧道壁提取方案,利用非线性最小二乘球拟合方法对提取的标靶球点云进行处理,实现标靶球信息的提取及定位。本文在不同隧道场景点云上进行了实验,结果表明本文地面滤波算法的总误差/Kappa系数值在两个场景中分别为0.54%/97.75%和1.16%/96.71%,且本文提出的标靶球拟合方法在三个标靶球上分别能达到99.86%、99.53%和92.93%的精度。