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文档简介

车载LiDAR系统搭载在列车上，沿着列车行进方向对周围环境进行扫描，采集的数据无选择地包含了所有能探测的地物信息，包括地面、铁轨、建筑运营维护过程中需重点监测的对象，有必要将其从原始点云数据中提取出来。轮廓特征利用钢轨点与非钢轨点在球状邻域高差和反射强度上的差异提取钢轨过将手动提取的1m钢轨点云数据转换成灰度图像模板与钢轨点云进行匹配，剔采用一种由粗提取到精提取的分步提取方法对隧道限界范围内的钢轨点云进行了提取。Sánchez-Rodríguez²2]等人利用移动测图系统扫描获取铁路场景中的LiDAR系统采集获取的点云数据快速提取铁路的可能性，并基于移动激光扫描和Arastounia¹9I等人基于球状邻域高差特征提取轨道点云方法存车载LiDAR钢轨点云提取算法，其实验结果表明该方法能够正确提取铁路全线的钢轨点云，并将提取的钢轨点云应用于铁路轨道的精确建模。孙森震251等人结合复杂场景中不同地物的空间形态特征，采用空间三维格网对点云数据进行组织，针对不同地物设计出多种参数可控的空间格网算子，利用格网的连续性、密并结合点云的反射强度信息，对铁路轨道、接触网等特定铁路要素进行识别提取。李圆261根据铁路场景中车载LiDAR点云呈空间线性分布的特点，将LiDAR系统采集的POS数据应用于铁路场景点云滤波中，实现了轨道点云的分割，在此基础上提出了一种通用的基于轨顶面种子点自动追踪的轨道中心线提取方法，并结合在某些铁路场景中钢轨点云呈现高反射强度的特点，提出了一种顾及钢轨反射强度的轨道中心线提取方法，实现了轨道中心线的高精度自动化提取，并将提取的轨道中心线应用于既有铁路平面线形拟合与优化中。张进杰[27结合铁路复测的要求，运用融合反射强度信息的相似度量分割方法对钢轨点云进行分割提取。陈霄[281采用Alpha-Shapes算法提取了铁路横断面点云数据的轮廓，结合车载LiDAR系统获取的POS线与铁路横断面的空间特性，提出了一种基于POS线投影的铁路横断面轨顶点点云提取算法，并针对铁路接触网系统的空间分布特征，提出一种由粗到精的分类提取方法，分别实现了铁路横断面上的轨顶点点云提取以及包含接触线、承力索和回流线在内的接触网分类提取。RemoteSensing,2014,7(12):4750-[3]SawadisaviS,EdwardsJ,E.Resendiz,J.Hart,C[9]罗玲.基于LiDAR数据的铁路轨道信息提取方法研究[D].河南理工大学，2016.[10]李永强，李鹏鹏，董亚涵，等.车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类[J].测绘学报，2020,49(6):724-735.[12]WeiZ,YangBSandLiQQ.Automatedextractionofbuildingfootprinpointclouds[J].JournalofRemoteSensing,2012,16(2):286-296

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