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道岔服役状态检测工序复杂,传统方法需要结合轨检车、轨距尺、支距尺和降低值测量仪进行测量,设备类型繁杂,测量工序多,对天窗时间要求较高。为提高检测效率,本文提出了一种基于点云的单开道岔关键节点测量方法。该方法利用CAD图元信息及图卷积神经网络,实现对道岔结构三维点云数据的精确化、自动化识别、分割与提取,准确度为99.68%。同时,结合道岔结构几何先验信息,完成了对道岔结构轨距、导曲线支距、尖轨降低值等关键几何形位参数快速化精确提取。实例验证表明,本文提出的基于点云的道岔关键几何形位检测方法的测量结果与真实值误差为亚毫米级,满足实际工程检测要求,省去了多种检测设备,节约了大量天窗时间,具有较高的实用性,是未来道岔测量的发展趋势。 相似文献
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