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公开(公告)号：CN112164080B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112164081B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202011061251.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路横断面轮廓提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、采用Alpha Shapes算法提取铁路横断面的轮廓。本方案基于POS线提取的铁路横断面结合Alpha Shapes算法实现了铁路横断面点云数据的轮廓提取，整个过程不涉及复杂的算法，可以降低操作难度，提高数据处理时间，由于数据来源与真实采集的铁轨数据，具有高精度、高可靠性的特点。
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公开(公告)号：CN112529044A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011305494.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载LiDAR的铁路接触网提取分类的方法，其包括采用基于空间距离属性的聚类分割算法分割出非地面点云数据；采用多尺度自适应特征分类算法对非地面点数据进行粗分类；采用DBSCAN算法对粗分类得到的点云数据进行聚类，并统计每个聚类簇中点云的数量，保留点云的数量最多的前三个聚类簇；获取三个聚类簇中每个点云在Z方向上的值，计算每个聚类簇在Z方向的Z均值，并将Z均值最大的聚类簇作为承力索点云数据；以承力索点云数据为参考，计算另外两个聚类簇的点云数据与承力索点云数据在XOY平面上的欧式距离；采用欧式距离较小的聚类簇作为接触线点云数据，另外一个聚类簇作为回流线点云数据。
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公开(公告)号：CN112164080A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
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公开(公告)号：CN112529044B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011305494.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于车载LiDAR的铁路接触网提取分类的方法，其包括采用基于空间距离属性的聚类分割算法分割出非地面点云数据；采用多尺度自适应特征分类算法对非地面点数据进行粗分类；采用DBSCAN算法对粗分类得到的点云数据进行聚类，并统计每个聚类簇中点云的数量，保留点云的数量最多的前三个聚类簇；获取三个聚类簇中每个点云在Z方向上的值，计算每个聚类簇在Z方向的Z均值，并将Z均值最大的聚类簇作为承力索点云数据；以承力索点云数据为参考，计算另外两个聚类簇的点云数据与承力索点云数据在XOY平面上的欧式距离；采用欧式距离较小的聚类簇作为接触线点云数据，另外一个聚类簇作为回流线点云数据。
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公开(公告)号：CN112164081A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011061251.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路横断面轮廓提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、采用Alpha Shapes算法提取铁路横断面的轮廓。本方案基于POS线提取的铁路横断面结合Alpha Shapes算法实现了铁路横断面点云数据的轮廓提取，整个过程不涉及复杂的算法，可以降低操作难度，提高数据处理时间，由于数据来源与真实采集的铁轨数据，具有高精度、高可靠性的特点。
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