移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

2017年2月

HenanScienceandTechnology

交通与建筑

移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

王俊侯岳邓学锋扶彦

（河南省测绘工程院，河南

郑州450003）

摘要：针对轨道交通带状图测量，使用SSW移动测量系统，在测量郑州市地铁线带状图时，以扫描的激光点

云为主要数据源，通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究，实现点云数据中特征地物的快速提取，大大提高了轨道交通带状图测量的效率，节省了投入的成本，缩短了测量工期数。

关键词：轨道交通；激光点云；聚类归纳；杆状地物中图分类号：U212.2

文献标识码：A

文章编号：1003-5168（2017）02-0111-02

ResearchandImplementationoftheApplicationofMobile

MeasurementWangSysteminRailTransit

（Surveying&MappingEngineeringJunHouInstituteYueofDengHenanXuefengProvince，FuZhengzhouYan

Henan450003）

Abstract:sureInviewofthezonalmapofrailtransit,weusetheSSWmobilemeasurementsystem,whichisusedtosearchthestripmapofZhengzhousubway,thescanninglaserpointcloudisthemaindatasource,basedonmea⁃tionlytechnologyofpointcloudanddataandimagematchingtechnology,backgroundinformationseparationtechnology,datathereduc⁃re⁃numberimprovesKeywords:ofthetheefficiencyobjectorientedofthemeasurementmethod,fastofextractiontherailtraffic,offeaturereducespointstheincostpointofcloudtheinvestment,datawasachieved.andreducesItgreat⁃therailproject.

transit；laserpointcloud；clusteringinduction；barshapedobject轨道交通是显著提高交通运力、供给能力的方式，为院士主持研发的新一代快速数据获取及处理的高新技术缓解交通拥堵提供根本保障。随着城市交通拥堵的日益测量设备，具有测量距离远、数据精度高、自动化程度高等严重，国内城市轨道交通发展将进一步提速，未来发展空特点。可以直接、快速并精确地获取道路地表及周边的三间较大。在这些轨道交通建设过程中，前期勘察和测量维坐标和影像数据，数据采集方便快捷，信息量丰富，适宜必不可缺，旨在获取大比例尺地形图数据。如何高效、精道路等条带状地物信息的采集［4-6］。综合考虑安全性、测确、快速、安全地绘制条带地物的地理信息，是摆在测量量精度、勘测效率等需求，将SSW移动测量系统应用于轨工作者面前一个十分重要的技术课题。

道交通带状图数据获取无疑是较为理想测量方法。

传统的道路带状图测量方法主要利用水准仪、全站本研究面对未来测量数据快速获取的需要，以SSW移仪或GPS等仪器采集数据，外业工作量大且信息化程度动测量系统为硬件平台，采用高精度、高密度的郑州地铁不高。随着科技的进步，航空摄影测量技术逐渐被用在轨道交通带状图激光点云为主要数据源，重新思考点云数道路改建项目中，但道路呈带状分布，航线需沿路分布，据中特征地物快速获取的构建思想［7］。通过对点云数据与不但工程量大，而且由于DEM精度低，道路横断面线必影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向须辅以人工测量，耗时耗力［1-3］。

对象方法的研究，实现点云数据中特征地物的快速提取。

1

研究内容

2

技术创新

SSW移动测量系统是由中国测绘科学研究院刘先林使用SSW移动测量系统扫描的激光点云数据，对点

收稿日期：2017-01-18

作者简介：王俊（1981-），男，本科，工程师，研究方向：工程测量，数字城市建设及相关系统研发。

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移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

第2期

云数据预处理后得到三类数据：道路信息点云、建筑物里和垂直于行车方向，定义与行车方向平行的面为X面，与面点云和道路附属地物（电杆、路灯、行树等）。针对不同车行方向垂直的面为Y面，Z面与X、Y面互相垂直。找出地物的特点，通过组合法则以及构建对象间的拓扑关系，离样本点最近的8个点，利用3×3点阵的坐标差之和来进编写具体算法，组合完成完整的典型地物信息提取［8］。

行粗提取，在此基础上按距离聚类，每一组点云按最小二2.1利用移动窗口法，基于局部点云距离的聚类归纳提取道路面标志

乘拟合求取平面方程，剔除残差过大的点云，得到位于X找出路面边界，缩小运算范围；通过面的点云数据。同理探取Y面，Z面主要是路边箱体、汽对点云高差、相邻点云灰度差值、动态网格点云密度、激光车的顶面，或者是建筑物阳台的底面，探取方法和X、Y面扫描强度值和强度差值的一系列层层筛选［9］，完成对目标一致。建筑物立面提取出来后，X面与Y面的交线即为建点云的提取；最后，根据局部点云之间的距离实行聚类归筑物的竖直轮廓线，竖直轮廓线在地面上的投影即为建纳，剔除杂点，得到较为清晰准确的路面标志线点云。

筑物脚点。

2.2根据车载基于聚类的杆状地物提取

LiDAR点云中各类地物的表达形态的分参考文献：

析，采取逐步排除的方法，将不同地物分步骤分离出去，［1］张卡，盛业华，叶春.针对车载移动测量系统的交通标从而实现杆状地物的有效保留并逐个提取出来，分离方志自动检测［J］.武汉大学学报（信息科学版），2009（12）：1448-法包括高差、形态、投影、面积4个方面［10］。

1453.

［2］张智勇.全景移动测量系统及其应用前景展望［J］.测绘上都相对较低，2.2.1

高差。车辆、与树、路灯、行人、建筑物等地物相比，花坛、灌木等地物在高度

在高度上通报，2014（3）：79-81.

有较大差距，分别计算每个聚类单元内点云的最大高差

［3］麦照秋，陈雨，郑祎，等.IP-S2移动测量系统在高速公值，根据高差排除低矮地物。

路测量中的应用［J］.测绘通报，2010（12）：23-26.

［4］丁安民，陈芳，张合兵，等.车载移动测量系统在大比例圆形，2.2.2

建筑物由于只有墙面进行投影，形态。树木在XOY平面上的投影形状近似

投影形状多为长条尺测图中的应用［J］.河南理工大学学报（自然科学版），2011形，可计算每个聚类单元的投影跨度，根据投影跨度来初（2）：160-163.

［5］张卡，盛业华，叶春，等.基于中心投影形状特征的车载步区别树和疑似建筑物。

移动测量系统交通标志自动识别［J］.仪器仪表学报，2010（9）：影面积，2.2.3

但自地面向上一段距离投影。杆状地物在XOY（如1.5平面上有一定的投

～2.0m）为杆状，2101-2108.

［6］徐工，程效军.移动测量系统点云精度评定及应用分析在XOY平面上的投影为点状，与整体点云投影面积差异［J］.工程勘察，2013（9）：42-46.

较大；建筑物由于墙面有整体一致性，自地面向上一段距［7］陈滟涛，万钧力，田桂平.移动测量系统的三维数据采离点云在XOY平面上的投影面与整体点云投影积差异集与建模［J］.航空制造技术，2005（4）：101-103.

不大。

［8］盛业华，张卡，叶春.基于车载移动测量系统的空间数据采集与处理［A］//测绘通报测绘科学前沿技术论坛，2009：1-数平方米以上，2.2.4

面积。一般树木在路灯在XOY平面上的投影不大于XOY平面上的投影都在

1m2，投12.

影面积是树木和路灯最主要的区别，利用投影面积达到

［9］陈芳.移动测量系统在城镇大比例尺地图快速测量和树木和路灯的最终分离。

更新中的应用［J］.焦作：河南理工大学，2011.

2.3［10］李琴.车载移动测量系统的数据处理及应用［J］.测绘点云数据中建筑物立面信息主要分布在沿行车方向

基于空间几何关系的建筑物立面和脚点提取

通报，2014（S2）：129-132.