[發(fā)明專利]一種地鐵隧道限界檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911134010.3
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110793501A
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭春生;王維;付和寬;劉蝶;王令文;高志強(qiáng);謝海燕
• 申請（專利權(quán)）人: 上?？辈煸O(shè)計(jì)研究院(集團(tuán))有限公司
• 主分類號: G01C7/06
• 分類號: G01C7/06;B61K9/02
• 代理公司: 31227 上海伯瑞杰知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 孟旭彤

本發(fā)明公開了一種地鐵隧道限界檢測方法，解決了目前對于隧道侵界的檢測效率低、成本高的弊端，其技術(shù)方案要點(diǎn)是通過三維激光掃描檢測裝置掃描獲取隧道斷面點(diǎn)云，生成斷面點(diǎn)云圖的外接矩形框，將矩形框內(nèi)的斷面點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成斷面圖像；標(biāo)記斷面圖像中隧道特征點(diǎn)以獲得樣本集；搭建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸模型，通過標(biāo)記獲得的樣本集對回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練、測試，再通過回歸模型進(jìn)行預(yù)測；獲取軌道車的輪廓線，識別特征點(diǎn)以統(tǒng)一軌道車坐標(biāo)與斷面點(diǎn)云坐標(biāo)并疊加，基于回歸模型對軌道車在隧道內(nèi)是否侵界進(jìn)行判斷，本發(fā)明的一種地鐵隧道限界檢測方法，能通過模型計(jì)算將軌道車和斷面點(diǎn)云進(jìn)行坐標(biāo)系的統(tǒng)一，高效便捷的進(jìn)行侵界的判斷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及隧道檢測，特別涉及一種地鐵隧道限界檢測方法。

背景技術(shù)

隨著地鐵隧道服役時(shí)間的增長，隧道內(nèi)附屬設(shè)施入侵軌行區(qū)會對列車的安全運(yùn)行造成危害，因此需要不定期地對地鐵隧道凈空進(jìn)行檢測，判斷是否侵界。傳統(tǒng)的侵界檢測方法主要采用觸桿、皮尺、全站儀等手段量測，效率低成本高。近年來，國內(nèi)外學(xué)者對隧道限界快速檢測開展了相關(guān)研究。專利號為CN110006396的中國專利公布了一種隧道斷面及限界掃描檢測裝置及方法，主要采用三維激光掃描儀、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、GPS天線和編碼器定位和檢測，但地鐵隧道通信條件不佳，因此很難具有實(shí)用性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種地鐵隧道限界檢測方法，能通過模型計(jì)算將軌道車和斷面點(diǎn)云進(jìn)行坐標(biāo)系的統(tǒng)一，高效便捷的進(jìn)行侵界的判斷。

本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

一種地鐵隧道限界檢測方法，包括有以下步驟：

通過三維激光掃描檢測裝置掃描獲取隧道斷面點(diǎn)云，生成斷面點(diǎn)云圖的外接矩形框，將矩形框內(nèi)的斷面點(diǎn)云轉(zhuǎn)換成斷面圖像；

標(biāo)記斷面圖像中隧道特征點(diǎn)以獲得樣本集；

搭建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸模型，通過標(biāo)記獲得的樣本集對回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練、測試，再通過回歸模型進(jìn)行預(yù)測；

獲取軌道車的輪廓線，識別特征點(diǎn)以統(tǒng)一軌道車坐標(biāo)與斷面點(diǎn)云坐標(biāo)并疊加，基于回歸模型對軌道車在隧道內(nèi)是否侵界進(jìn)行判斷。

作為優(yōu)選，標(biāo)記獲得樣本集的具體步驟為：

在斷面圖像中選定特征點(diǎn)；

確定斷面圖像的坐標(biāo)原點(diǎn)，獲得特征點(diǎn)在對應(yīng)斷面圖像中的坐標(biāo)；

獲取特征點(diǎn)在斷面圖像中的坐標(biāo)比例；

將樣本集中的樣本按設(shè)定比例劃分為訓(xùn)練集與測試集。

作為優(yōu)選，所述斷面圖像中選定的特征點(diǎn)包括有隧道頂部觸網(wǎng)最低點(diǎn)、兩個(gè)鋼軌的中心點(diǎn)。

作為優(yōu)選，回歸模型的訓(xùn)練具體包括有：

通過樣本集中的訓(xùn)練集對回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練；

使用學(xué)習(xí)率自適應(yīng)的隨機(jī)梯度算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；

對回歸模型的訓(xùn)練次數(shù)大于訓(xùn)練集中樣本總量一萬倍。

作為優(yōu)選，通過樣本集對回歸模型的測試過程具體為：

將測試集對應(yīng)的斷面圖像輸入回歸模型進(jìn)行測試；

回歸模型進(jìn)行計(jì)算輸出對應(yīng)的特征點(diǎn)坐標(biāo)比例；

根據(jù)輸出的特征點(diǎn)坐標(biāo)比例還原斷面圖像中特征點(diǎn)的坐標(biāo)；

選取精度指標(biāo)，對當(dāng)前斷面圖像中還原獲得的特征點(diǎn)的坐標(biāo)與標(biāo)記對應(yīng)獲得的特征點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行比較計(jì)算，判斷當(dāng)前斷面圖像預(yù)測是否準(zhǔn)確；