密度聚类与PCA的点云数据处理技术在高铁轨道检测中的应用

• 作者: 李保庆 李文涛 杨杰 王培俊 肖俊
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 点云配准 密度聚类 PCA 三维光学检测 磨耗检测 铁路轨道 高速铁路
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 线路/路基
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: U216.3
• 字数: 3467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201909020014

摘要

为解决轨道手工检测效率低、准确度不高的问题,克服二维线激光与轨向不垂直而影响检测精度的不足,利用三维结构光点云技术对高铁轨道表面状态进行检测.数据处理是三维结构光检测的重要环节,综合运用密度聚类与PCA算法对点云进行快速处理.首先采用三维栅格算法对点云进行采样,减少点云数据量;其次利用密度聚类将点云分成不同的簇类以去除噪声点和离群点,提取出目标点云;最后通过PCA算法计算点云的3个主成分向量,求解变换矩阵变换点云,实现点云初始配准.精确配准后,与标准模型点云对比,即可得出检测结果.现场试验结果表明,该方法运行速度快,配准精度较高,有效提高了检测的效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王培俊	西南交通大学机械工程学院	67	454	11.0	18.0
2	杨杰	西南交通大学机械工程学院	31	134	8.0	11.0
3	李文涛	西南交通大学机械工程学院	25	72	5.0	7.0
4	肖俊	西南交通大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0
5	李保庆		2	0	0.0	0.0