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司US2020111251A1,2020.04.09一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别本发明公开一种基于精细化点云数据的隧过特征增强的三维点云数据自动识别隧道壁；利用特征增强技术和基于特征增强的区域生长23（4（5特征值对应的特征向量即为点R的法向量ni，(p-D)表示第j个邻域点相对于质心的偏移（6对于点pi，计算其邻域内法向量的变化率来得到局部曲率ĸ,局部曲率ĸ的计算公式为（8（94（10（12（13ci=-1Im,-yl（145i6.一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别系统，用以实施权利要求1_5任一所述的6述处理器用于读取所述指令并执行如权利要求1_5任所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1_5任一78[0012]本发明的第一方面在于提供一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法，包维点云数据用于表征每个采样点的三维坐标9[0024]（4）对经过所述精确配准后的所述三维点云数据基于双边滤波算法进行平滑处的最小特征值对应的特征向量即为点pi的法向量ni；[0049]其中，表示点pi的邻域内某一点的高度，z表示点pi的邻域内所有点的高度[0057]基于多尺度分析法，在不同尺度下计算每个点pi与其邻域内点的反射强度差异析包括：通过计算法向量的变化来进一步区分隧道壁面区域，法向量ci的计算公式如式[0105]图1为根据本发明实施例提供的基于精细化点云数据的隧道裂缝识别的整体流程[0108]图4为根据本发明实施例提供的隧道断面各部部分识别示意图，显示了原始点云[0109]图5为根据本发明实施例提供的裂缝识别过程中的区域生长算法示意图，显示了[0110]图6为根据本发明实施例提供的裂缝区域生长结束后最终识别结果图，展示了边便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、[0115]如图1所示，本实施例本发明的第一方面在于提供一种基于精细化点云数据的隧[0118]本实施例中，为实现铁路隧道裂缝的高精度识别，本发明采用了基于激光雷达缝检测提供可靠的数据支撑。[0122]所述基于统计分析的降噪方法通过每个点与其邻域点的平均距离计算邻域平均pi和Qi分别表示源点云和目标点云中的点，R和T分别为旋转矩阵和平移壁面复杂的几何结构仍然使得裂缝区域的几何特征较为细微，尤其是在曲率不均匀的区[0146]法向量是点云数据中每个点的表面方向，裂缝区域通常表现出法向量的急剧变的最小特征值对应的特征向量即为点pi的法向量ni。[0160]通过非线性变换对局部曲率进行增强处理，以更好地区分裂缝区域的曲率变[0168]其中，表示点pi的邻域内某一点的高度，z表示点pi的邻域内所有点的高度[0176]本发明引入多尺度分析法，在不同尺度下计算每个点pi与其邻域内点的反射强
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