基于地铁点云数据的特征提取建模研究

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1、基于地铁点云数据的特征提取建模研究ResearchonFeatureExtractionandModelEstablishmentBasedonPointCloudofMetro研究生：许睿指导教师：王井利教授学科专业：土木工程测量二〇一七年三月分类号：学校代码：10153UDC：密级：公开硕士学位论文基于地铁点云数据的特征提取建模研究作者姓名：许睿入学年份：2014年9月指导教师：王井利教授学科专业：土木工程测量申请学位：工学硕士所在单位：交通工程学院论文提交日期：年月论文答辩日期：年月学位授予日期：年月答辩委员会主席：答辩委员会组成：答辩委

2、员会组成：论文评阅人：声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我共同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳建筑大学（或其授权机构）可以将学位论文的全部或部分内

3、容编入有关数据库并通过网络提供检索、浏览。（如作者和导师同意论文交流，请在下方签名；否则视为不同意。）作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：不限□半年□一年□一年半□两年□作者签名：导师签名：日期：年月日期：年月硕士研究生学位论文摘要I摘要随着城市轨道交通系统的发展，地铁成为日常生活中必不可少的交通工具。地铁的安全问题是地铁运营的重中之重，而地铁模型在地铁运营管理、安全监测工作等方面扮演着重要的角色，因此进行地铁三维模型构建存在着重要的意义。地铁环境存在着光线不足、距离较长、资料获取不易、场景复杂的特点，因此，基于图像或图纸进行三维模型

4、构建非常困难，通过扫描得到的点云数据来进行模型构建却有着不可比拟的优势。本文基于地铁点云数据，对三维模型建立中存在的问题进行了一系列有意义的探讨，并对其中的关键部分进行了分析与实现。本文的研究内容及成果如下：（1）分析了目前点云数据模型构建的现状，确立了通过点云分割及进行特征提取来进行模型构建的技术路线。首先进行点云的预处理工作，针对地铁LAS点云数据，利用一级滤波—直通滤波过滤掉用户设定范围以外的点，并利用二级滤波—统计滤波来进行混于点云主体的稀疏噪声点去除，通过这两种滤波改善点云质量，接着选用基于平均距离的重采样方法进行点云精简，完成点云预

5、处理工作。（2）针对预处理后的点云数据，进行点云分割工作。首先通过对欧式聚类分割算法、随机采样一致算法（RANSAC）和区域增长算法分割方法进行分析和比较，确定了区域增长算法在地铁场景点云数据的分割中的适用性。并最终得到地铁场景下单物体的点云聚类。（3）对分割后的点云数据进行了特征提取工作。首先尝试了通过平面拓展法进行点云的二次分割，并基于凸包多边形算法进行轮廓线的提取工作。然后基于适用点云处理的RANSAC算法，输入非平面模型并确定参数来进行地铁场景部件的特征提取。（4）最后使用第三方软件SketchUp及相应的插件库，并根据提取的特征聚类来

6、进行模型线框的修补，最后进行三维模型构建，并根据实际情况进行了纹理映射与后期渲染，完成模型构建工作。结果表明，本文提出的模型构建方法适用于地铁场景点云模型的三维构建。本方法可以为以后的复杂场景模型构建工作提供有效的建议，具有较强的实用性。关键词：点云预处理；点云分割；RANSAC；特征提取；SU建模II摘要硕士研究生学位论文硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractWiththedevelopmentofurbanrailtransitsystem,metrohasbecomeindispensableindailylife.Th

7、esafetyproblemofmetroisthemostimportantpartinmetrooperation.However,themetromodelplaysanimportantroleinthemanagementofmetrooperationandsafetymonitoring,soitisofgreatsignificancetocarryoutthemodelconstruction.Metroenvironmenthasthecharacteristicssuchaslackoflight,longdistance

8、,difficulttoobtaindataandlarge-complexscenes,Therefore,itisdifficulttorecon