【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到隧道维护管理，尤其涉及一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法。
技术介绍
1、随着交通基础设施的快速发展，隧道作为交通枢纽的重要组成部分，其维护和管理工作越来越重要。传统的隧道检测方法多依赖人工或简易设备，效率低下且精度不足，尤其在隧道复杂结构中，人工检测容易遗漏潜在的结构隐患。同时，隧道的维护需求逐渐增多，如何实现对隧道的精准检测、科学分析和合理预测，成为亟待解决的问题。
2、近年来，三维扫描技术因其高精度、高覆盖率的特性，在隧道检测中的应用逐渐广泛；然而，将这些三维数据有效整合并用于隧道的长期养护预测，仍然存在一定的技术瓶颈。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，利用高精度三维扫描技术进行数据采集，并通过大数据分析与机器学习模型对隧道结构进行全面的健康评估和故障预测，优化隧道的维护周期和方法，从而提高隧道的安全性和使用寿命。
2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
3、一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，它包括以下步骤：
4、步骤1：数据采集：利用3d扫描设备对隧道内部进行全覆盖扫描，生成高精度的三维点云数据，并将采集到的点云数据存储于大数据平台中，作为后续分析的基础；
5、步骤2：数据筛选：对采集的3d点云数据进行处理，确保数据的准确性；
6、步骤3：特征提取：将经过处理后的数据将与隧道的
7、步骤4：数据分析与预测：基于历史数据和实时采集的3d扫描数据，利用大数据分析方法对隧道的结构健康状态进行评估，结合机器学习算法对隧道未来可能出现的结构问题进行预测；
8、步骤5：可视化呈现：将分析和预测结果通过可视化工具进行呈现，生成隧道的三维模型和健康评估报告，帮助工程师直观了解隧道的当前状态和未来趋势。
9、进一步的，所述步骤1中的采集数据过程中，采用数据采集模块通过3d扫描设备对隧道内部进行全方位扫描，生成隧道表面的高精度三维点云数据；该设备可以固定在隧道内部的轨道上，沿隧道进行移动式扫描，确保隧道结构的全覆盖。
10、进一步的，所述步骤2中对点云数据采集后，是通过数据清洗模块进行预处理，去除由于噪声、设备误差等原因产生的无效点。
11、进一步的，所述步骤3中是通过数据对齐技术，将当前采集的点云与历史数据进行配准，以识别隧道内的新出现或扩展的结构异常
12、进一步的，所述步骤4中在对数据进行分析预测时，是采用数据分析模块通过对历史数据和实时采集数据的整合分析，生成隧道结构的健康评估报告。采用机器学习模型对裂缝扩展、结构变形等数据进行训练，预测未来隧道可能发生的结构问题；例如，通过分析裂缝的扩展速度和变形曲率，预测隧道的失效风险，并制定相应的维护策略。
13、进一步的，所述步骤5中放入分析结果通过三维可视化平台呈现，用户可以在虚拟隧道模型中查看裂缝、变形的分布情况；可视化平台还支持动态展示隧道结构的历史变化趋势，帮助工程师预测未来的维护需求。
14、进一步的，所述步骤1中所提取的三维点云数据包含隧道结构的表面形态、裂缝、变形等细节信息。
15、进一步的，所述步骤2中的隧道监测数据，可来自隧道健康监测系统的传感器设备。
16、进一步的，所述步骤2中的数据筛选，涉及对采集的3d点云数据进行清洗与整理，包括数据降噪、异常值处理及参数提取，以确保数据的准确性和可用性。
17、进一步的，所述步骤4中的预测内容包括裂缝扩展趋势、变形速度、潜在的失效风险等。
18、进一步的，所述步骤5中的可视化呈现通过3d模型、图表及曲线展示隧道结构的历史变化与预测结果，以直观表达数据变化特征和结构健康状况，能够为隧道的维护与管理提供科学依据，提升隧道的安全性能与使用寿命。
19、进一步的，本专利技术适用于公路隧道、铁路隧道等各类大型隧道的日常监测和维护管理，特别是适用于结构复杂、难以人工检测的隧道环境；该方法通过先进的3d扫描和数据分析技术，能够有效提升隧道维护的效率和安全性。
20、本专利技术的有益效果在于：
21、1、本专利技术利用3d扫描技术能够对隧道进行全面且精准的结构监测，捕捉到微小的裂缝和变形，避免人工检测的局限性。
22、2、本专利技术通过大数据平台和机器学习算法，自动处理海量数据，减少了人工操作的复杂性，同时提高了分析的准确性和效率。
23、3、本专利技术基于历史数据和结构模型的结合，能够有效预测未来的维护需求，减少突发性结构损坏的风险。
24、4、本专利技术通过三维模型和直观的图表展示分析结果，便于决策者快速掌握隧道的健康状况，优化养护计划。
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1.一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：它包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤1中所提取的三维点云数据包含隧道结构的表面形态、裂缝、变形等细节信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤2中的隧道监测数据，可来自隧道健康监测系统的传感器设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤2中的数据筛选，涉及对采集的3D点云数据进行清洗与整理，包括数据降噪、异常值处理及参数提取，以确保数据的准确性和可用性。
5.根据权利要求1所述的一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤4中的预测内容包括裂缝扩展趋势、变形速度、潜在的失效风险等。
6.根据权利要求1所述的一种基于3D扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤5中的可视化呈现通过3D模型、图表及曲线展示隧道结构的历史变化与预测结果，以直
...【技术特征摘要】
1.一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：它包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤1中所提取的三维点云数据包含隧道结构的表面形态、裂缝、变形等细节信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤2中的隧道监测数据，可来自隧道健康监测系统的传感器设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于3d扫描的隧道维护大数据分析与预测方法，其特征在于：所述步骤2中的数据筛选，涉及对采...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓宇，吴红军，王维栋，西芦岭，唐健文，顾佳蓉，
申请(专利权)人：上海浦江桥隧运营管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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