【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道轮廓检测领域，尤其是涉及一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、针对几何形状较为复杂的隧道，其某一区段可能涵盖多种断面类型。在设计数据缺失或获取困难的情况下，迫切需要准确确定隧道轮廓变化的分界点，并进一步提取各分段隧道的轮廓，这一过程对于点云正射影像图制作以及既有隧道模型重建等工作具有重要现实意义。
2、现有技术中，取决于可用的硬件设备与数据处理方法，隧道轮廓变化识别和提取的常用技术有测量机器人技术、摄影测量技术和三维激光扫描技术，具体如下:
3、(1)测量机器人技术首先通过人工巡检明确各分段位置，然后使用测量机器人测量隧道断面，从而获取隧道轮廓，该技术具有较高的精度，但效率较低，人工成本较高，且获取的数据仅代表当前局部区域，测量结果具有局限性。
4、(2)摄影测量技术通过拍摄隧道内部的照片，并使用图像处理方法来判别隧道轮廓的变化，但该技术对于光照要求较高，且图像数据缺乏深度信息，难以获取空间几何信息，不利于提取隧道轮廓。
5、(3)三维激光扫描技术因可获取隧道内部的高精度、高密度三维点云数据，目前已被应用于隧道轮廓提取工作，但现有方法对隧道中轴线的依赖性较高，且易受到设施设备遮挡等因素的干扰。
6、综上所述，现有的相关技术在一定程度上可以提高隧道轮廓提取的效率，但隧道轮廓变化识别效率普遍不高，隧道轮廓变化识别与提取技术在实际应用方面仍面临一些挑战。
技术实现思路
1、
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，包括：
4、步骤s1：基于移动激光扫描获取隧道内各断面的激光点云；
5、步骤s2：对获取的激光点云进行滤波；
6、步骤s3：获取基于起点处的断面点云标注的多个特征点；
7、步骤s4：判断是否存在下一断面，若为是，则计算下一个断面的激光点云中各特征点的邻域密度，反之，则执行步骤s9；
8、步骤s5：判断是否至少存在一个特征点的邻域密度小于预配置的阈值，若为是，则执执行步骤s6，反之，则返回步骤s4；
9、步骤s6：将当前断面作为潜在分界点；
10、步骤s7：计算下一个断面的激光点云中各特征点的邻域密度，并判断是否仍然存在特征点的邻域密度小于预配置的阈值，若为是，则执行步骤s8，反之，则返回步骤s4；
11、步骤s8：判断当前断面至潜在分界点的长度是否超过预配置的阈值长度，若为是，则将潜在分界点作为实际分界点，退回至该实际分界点并获取基于实际分界点标注的多个特征点替换原特征点，返回步骤s4；
12、步骤s9：基于各实际分界点将隧道分割为多个分段隧道分段，获取各分段隧道的长度和轮廓，并组合所有分段隧道的长度和轮廓得到隧道的轮廓。
13、所述步骤s2中的滤波方式采用直通滤波和空间统计滤波。
14、所述特征点的邻域密度具体为在断面中，与特征点距离小于第一设定阈值距离的激光点的数量。
15、所述第一设定阈值距离为20厘米。
16、所述预配置的阈值长度为隧道内壁安装的设备沿隧道轴向的最大长度。
17、所述获取各分段隧道的长度和轮廓的过程中，分段隧道的长度基于隧道中的里程标进行校准。
18、所述获取各分段隧道的长度和轮廓的过程中，分段隧道的轮廓获取过程具体包括：
19、步骤s9-1：在位于分段隧道区间内，选择多个断面的点云；
20、步骤s9-2：将选择的点云沿与该分段隧道的轴线平行的方向，投影至一个与该分段隧道轴线垂直的平面中得到断面投影图；
21、步骤s9-3：在断面投影图中，任选两个投影点；
22、步骤s9-4：过所选的两个投影点，以预配置的半径作两个圆，如果任一所作的圆内不存在其他投影点，则将所选的两个投影点作为边界点；
23、步骤s9-5：判断是否完成了所有投影点组合的判断，若为是，则执行步骤s9-6，反之，则选择另外两个未被遍历的投影点组合并返回步骤s9-4；
24、步骤s9-6：按照顺时针或逆时针方向，依次连接各边界点得到分段隧道的轮廓。
25、所述步骤s9-1中，所选的多个断面等距离分布。
26、一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测装置，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述的方法。
27、一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如上述的方法。
28、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
29、1、针对复杂形状隧道，基于断面特征点邻域特征判断轮廓变化，可高效实现按轮廓形状对隧道进行分段，并且对于隧道内设施设备遮挡等干扰，针对性设定邻域半径与判断阈值，可有效避免相关干扰因素对隧道轮廓变化造成误判。
30、2、结合边界提取算法，可在无隧道中轴线的情况下提取隧道轮廓，并且利用了隧道分段内多个断面的点云投影来作为轮廓提取的基础数据，避免了单一断面因设备遮挡可能导致的误差。
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1.一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述步骤S2中的滤波方式采用直通滤波和空间统计滤波。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述特征点的邻域密度具体为在断面中，与特征点距离小于第一设定阈值距离的激光点的数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述第一设定阈值距离为20厘米。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述预配置的阈值长度为隧道内壁安装的设备沿隧道轴向的最大长度。
6.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述获取各分段隧道的长度和轮廓的过程中，分段隧道的长度基于隧道中的里程标进行校准。
7.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述获取各分段隧道的长度和轮廓的过程中，分段隧道的轮
8.根据权利要求7所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述步骤S9-1中，所选的多个断面等距离分布。
9.一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测装置，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述步骤s2中的滤波方式采用直通滤波和空间统计滤波。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述特征点的邻域密度具体为在断面中，与特征点距离小于第一设定阈值距离的激光点的数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述第一设定阈值距离为20厘米。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫描的隧道轮廓变化检测方法，其特征在于，所述预配置的阈值长度为隧道内壁安装的设备沿隧道轴向的最大长度。
6.根据权利要求1所述的一种基于移动激光扫...
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