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基于三维激光扫描仪的边坡形变监测研究
引用本文:常明,潘荔君,孟宪纲,徐玉健,徐凯.基于三维激光扫描仪的边坡形变监测研究[J].大地测量与地球动力学,2019,39(5):533-537.
作者姓名:常明  潘荔君  孟宪纲  徐玉健  徐凯
作者单位:中国地震局第一监测中心,天津市耐火路7号,300180;中国地质大学(北京)土地科学技术学院,北京市学院路29号,100083
基金项目:中国地震局地震行业科研专项;中国地震局第一监测中心科技创新主任基金
摘    要:摘 要: 利用三维激光扫描仪获取铁路边坡形变数据,并对点云数据进行体素化处理,利用种子生长法对体素化后的数据进行分类,并拟合其空间参数;通过观测点云数据与目标数据分类结果拟合平面之间的距离,确定边坡形变的具体值;利用扩展卡尔曼滤波对多期数据进行统计分析,得到边坡形变的速率与加速率,预测边坡形变。

关 键 词:点云数据  种子生长法  体素化  形变监测  扩展卡尔曼滤波

Research on Slope Deformation Monitoring Based on LiDAR
CHANG Ming,PAN Lijun,MENG Xiangang,XU Yujian,XU Kai.Research on Slope Deformation Monitoring Based on LiDAR[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2019,39(5):533-537.
Authors:CHANG Ming  PAN Lijun  MENG Xiangang  XU Yujian  XU Kai
Abstract:For deformation monitoring of railway slopes, three-dimensional laser scanners are used for data acquisition and voxelization. The seed growth method is used to classify the voxelized data, and its spatial parameters are fitted. By observing the distance between the point cloud data and the fitting plane of the target data classification result, the specific value of the slope deformation is obtained. Using Kalman filter to analyze multi-period data, the rate and acceleration of slope deformation is obtained, and the deformation of slope is predicted.
Keywords:point cloud  region growing  voxelization  deformation monitoring  extended Kalman filter  
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