CN114379598B - 一种铁路综合巡检系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种铁路综合巡检系统，定姿定位系统获取综合巡检车的GNSS、IMU及DMI数据，激光雷达获取被测物体的三维坐标，全景相机获取全景影像数据。时空同步系统根据GNSS授时为三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据提供时钟同步。存储/控制系统实时保存经过时钟同步后的三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据。点云处理系统先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，再使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据，将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云。综合巡检分析系统以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析。本发明能解决现有系统复杂度高，人力成本高，数据处理难度大的技术问题。

Description

一种铁路综合巡检系统

技术领域

本发明涉及铁路工程机械技术领域，尤其涉及一种用于进行铁路线路维护的铁路综合巡检系统。

背景技术

随着我国铁路里程的飞速增长，铁路巡检、铁路基础设施及其部件的检测任务越来越繁重。以往，铁路巡检和基础设施的检测由人工巡道或专用的设备来完成。人工巡道对工人素质的要求较高，工作强度高，且由于人的注意力容易分散而造成漏检。随着科技的进步，铁路基础设施及其部件的检测逐步升级为专门的检测工具或作业车辆。铁路基础设施及其部件的种类较多，直接导致了专门的检测工具或系统也较多，每一类工具都需要配备专门的技术人员操作，对铁路工务部门来说费时费力。近些年，铁路综合巡检车逐步推向铁路市场，综合巡检车将多种检测工具、检测系统集中到同一辆检测车上，利用一个作业天窗完成铁路多个部件的检测工作。

综合巡检车的检测项点通常包括钢轨，轨旁设施，接触网的尺寸以及缺陷检测，可应用于工务，电务，供电等部门。现有的综合巡检车针对不同的检测项点，在车上安装有不同的检测设备，其中大多数为摄像机，所使用的技术为二维图像的采集与处理，并包含少量的小规模、近距离的三维检测。作业前，需要开启所有的检测系统，作业时，系统采集原始照片(部分系统会有实时的检测)，作业完成后把数据转移到地面处理系统中进行保存与处理。这种作业方式需要人员多、时间长、劳动强度大、效率低，其检查效果与后处理人员的经验和责任心直接相关。由上述的作业方法可知，现有的综合巡检系统配置复杂，硬件设备的利用率较低，经济成本较高，同时由于系统套数较多，所以作业的时候需要的操作人员也较多。同时，现有的综合巡检系统主要基于图像处理，配置的摄像头从几百万像素到几千万像素，多达几十个，一次作业下来产生的图像数据量巨大，线下的处理也难度较大。

在现有技术中，由宝鸡中车时代工程机械有限公司于2017年09月15日申请，并于2017年12月15日公开，公开号为CN107472269A的中国发明申请公开了一种铁路用电传动式综合巡检车，车体通过车架安装于动力转向架上，车体顶部和车体内部设有生活设施和养护维修检测单元且车体前后两端设有便于与外部车辆和电气设备连接的电气接口和外接插座。车体底部设有动力系统Ⅰ和动力系统Ⅱ，动力系统Ⅰ与动力转向架和控制整车运行的行车控制单元连接且动力系统Ⅱ与生活设施和养护维修检测单元连接后实现整车运行与生活设施和养护维修检测单元的单独供电模式。该发明通过设于车体底部的动力系统Ⅰ和动力系统Ⅱ分别对整车运行与生活设施和养护维修检测单元供电，提高了整车运行的安全性能，是集供电、工务、电务系统检测功能为一体的综合巡检车，巡检车的车速高达160km/h，工作效率大大提高，满足高铁检测需求。

此外，由宝鸡南车时代工程机械有限公司于2013年04月18日申请，并于2016年02月03日公开，公开号为CN103231719A的中国发明申请公开了一种双动力铁路轨道综合巡检车，包括车体、车架、前动力单元和后动力单元，车体设置在车架上，且车体两端分别设有主司机室和副司机室，在主司机室和副司机室之间设有检测室和操作室，车架下端两侧分别设有前动力转向架和后动力转向架，前动力单元给前动力转向架提供驱动动力，后动力单元给后动力转向架提供驱动动力，在前动力单元和后动力单元之间设有柴油箱且柴油箱固定在车架下端，车架上安装有多个检测装置。该发明自带动力，对高速铁路轨道表面结构部件状态、钢轨轮廓、线路限界进行快速动态扫查、状态智能评判和报警，及时掌握高铁工务设备外观状态，指导日常养护和维修，保障高铁安全和可靠运行。

综合巡检车的应用虽然提高了作业天窗的使用效率，但是还存在以下明显的技术缺陷：

1)当前不同厂家生产的综合巡检车集成的检测系统数量不完全相同，一般是12项到16项之间，而多个检测设备之间的数据兼容成为问题，且得到的检测数据之间缺乏互通互联，并没有做到设备复用；

2)由于只是单纯将单项的检测设备进行了集中安装，所以有多少个检测项点就需要多少个检测设备，从而造成检测设备数量较多；同时每个设备都需配备相应的操控系统与后处理系统，造成综合巡检车的操作复杂，数据后处理难度大、任务重；

3)由于没有减少检测设备的数量，从而并没有减少设备操作人员的数量，且综合巡检车的检测系统繁多，使得综合巡检应用的经济、人员和使用成本较高，操作过程复杂，无法适应和满足日益增长的铁路综合巡检作业需求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种铁路综合巡检系统，以解决现有系统复杂度高，人力成本高，数据处理难度大，无法适应和满足日益增长的铁路综合巡检作业需求的技术问题。

为了实现上述发明目的，本发明具体提供了一种铁路综合巡检系统的技术实现方案，包括：三维扫描系统、时空同步系统、存储/控制系统及巡检应用系统，所述三维扫描系统包括定姿定位系统、激光雷达及全景相机，所述巡检应用系统包括点云处理系统及综合巡检分析系统。所述定姿定位系统获取铁路综合巡检车的GNSS、IMU及DMI数据，所述激光雷达获取被测物体的三维坐标数据，所述全景相机获取全景影像数据。所述时空同步系统根据GNSS授时，为三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据提供时钟同步。所述存储/控制系统实时保存经过时钟同步后的三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据。所述点云处理系统首先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，然后使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云。所述综合巡检分析系统以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析。

进一步地，所述综合巡检分析系统包括边坡灾害巡检模块，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统在内业作业时生成点云及全景影像数据。所述边坡灾害巡检模块对扫描得到的点云数据进行激光标志靶精确提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期扫描获取的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。获取当期点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标对两期点云进行粗叠加显示，利用前期的激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的点云叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的坐标差。检查变化量的结果，对于坐标差较大的区域调取当期及前期的全景影像，进行人工确认是否发生边坡变化。保存点云叠加对比的坐标差，读入前期的点云对比坐标差，绘制坐标差变化曲线，检测坐标差是否有逐步放大的趋势，对于坐标差呈现逐步放大的区域进行预警或报警。

进一步地，所述边坡灾害巡检模块将当期的点云网格化，对首先处理的点云网格C进行平面拟合，得到平面P，并求取点云网格C的中心坐标O。再求取经过点O的平面P的法线，得到法线L，求取法线L与前期点云的交点J，并计算线段OJ的距离，即为两期点云中相同位置的变化量。遍历当期点云中的每一个网格，计算求得每格点云的前后期变化量，从而得到两期点云中相同位置的坐标差。

进一步地，所述综合巡检分析系统包括边坡灾害评估模块，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统在内业作业时生成点云及全景影像数据。所述边坡灾害评估模块对扫描得到的点云数据进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。获取当期的点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的点云坐标差，并着重比较高程坐标z的差值。利用两期点云的坐标差计算两片点云所夹含部分的体积，即为滑坡的土石方，计算滑坡部分的面积。调取前一期扫描的全景影像数据，查看灾害点的实际地形地貌，按照里程对三维点云进行截取保存，同时定位至紧急事件发生的里程，采用该位置的三维点云与全景影像作为应急处理的底图，为应急处理提供地图参考。

进一步地，所述综合巡检分析系统包括线路虚拟巡检/添乘模块，所述三维扫描系统在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统在内业作业时生成点云、全景影像及POS轨迹文件。所述线路虚拟巡检/添乘模块利用标定后的全景影像为灰度点云赋真彩值，生成真彩色点云，将真彩色点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件。所述线路虚拟巡检/添乘模块显示界面默认的视点定位在POS轨迹文件的起点，视场方向与POS轨迹文件一致，用户点击开始后能按多种方式进行点云漫游，实现虚拟巡检/添乘的视觉效果。在点云漫游过程中，用户能随时改变视场方向和暂停点云移动，暂停点云移动后，用户通过缩放能查看特定的部件，并调出点云对应的全景影像查看部件的影像信息。若某部件存在缺陷或故障，所述线路虚拟巡检/添乘模块通过创建缺陷报表输出缺陷信息。当一段点云巡检结束后，自动读入下一段的点云进行巡检，直至线路巡检结束。

进一步地，所述综合巡检分析系统包括声风屏障巡检模块，在需要巡检的铁路屏障上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。所述声风屏障巡检模块通过人工截取仅包含有屏障的路段的点云，若该路段长度较长，则将点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并对POS轨迹文件与点云进行匹配。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件，分离空中部分的点云得到地面点云，对地面点云进行分割以分离出屏障部分的点云。提取以POS轨迹线为中线，两侧设定宽度范围内的点云C，对点云C进行高度滤波处理，去除高程坐标z值小于设定值的点云，得到剩余的点云C’，再计算C’的点云法线，去除点云中不垂直POS轨迹线的点云，最后剩余的即为只包含屏障部分的点云CP。对点云CP进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后遍历当期点云，并统计每一点云在设定半径内的点云数量，对于前一期点云中数量不为0而当期点云中数量为0的点云，即认为当期点云中的屏障已经发生破损。统计计算破损部分的面积，保存破损里程处的当期扫描的全景影像和三维点云，以便于事后由工作人员人工进行确认。

进一步地，所述综合巡检分析系统包括接触网电线杆垂直度巡检模块，所述接触网电线杆垂直度巡检模块在采集铁路周边的全息点云后进行点云分割，得到电线杆部分的点云，求取电线杆部分的点云中心，并进行直线拟合，得到接触网电线杆中心的矢量方程，并得到电线杆的垂直度。

进一步地，所述三维扫描系统在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。所述接触网电线杆垂直度巡检模块将点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并对POS轨迹文件与点云文件进行匹配。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件，利用POS轨迹将多余的点云删除，剩余的点云为C，寻找到所有的电线杆，并针对每一个电线杆进行位置及斜率的计算，保存并输出计算的结果。

进一步地，所述接触网电线杆垂直度巡检模块在POS轨迹的起始处对点云求取横截面，横截面的高度与POS轨迹相同且横截面水平，得到横截面与点云C的交点。分别计算每一个交点处点云的直径或大小，并计算相邻两个交点处点云中心的距离。利用电线杆的直径为固定值，且电线杆之间的距离值也为固定值排除干扰项，并得到剩余的点云即为电线杆，记得到的电线杆为D，电线杆中心的坐标为x，y。从POS轨迹起始点开始，每隔设定距离求取一次横截面，并将得到的电线杆合并至D中，循环计算得到所有的电线杆D。

进一步地，所述接触网电线杆垂直度巡检模块取出D中的一根电线杆Di(xi，yi)，在点云C中提取以Di(xi，yi)为圆心，设定半径范围内的点云C-Di，计算点云C-Di中所有点的高程坐标zi的最大值zmax及最小值zmin。在最大值zmax与最小值zmin之间，每隔设定距离设置一个水平横截面，求取横截面与点云C-Di的相交面，并求取相交面点云的中心坐标oi。得到所有的横截面与点云C-Di的相交面的中心后，将所有的中心点拟合成直线，并求得直线的斜率，记录该电线杆的位置、斜率。

通过实施上述本发明提供的铁路综合巡检系统的技术方案，具有如下有益效果：

(1)本发明铁路综合巡检系统，以单套设备采集的数据替代综合巡检车上现有的多套系统，极大地提高了检测设备的集成性，无论是从系统和操作的复杂程度还是经济成本都要远低于现有的综合巡检系统；

(2)本发明铁路综合巡检系统，单套设备采集的数据可以供多套后续的应用系统使用，增加了多个检测设备之间数据的兼容性，实现了多个设备的复用和检测数据的互通互联，降低了应用系统开发的复杂性；

(3)本发明铁路综合巡检系统，大量应用了点云数据，相较于以往基于平面图像的检测应用，不仅可以进行定性的分析，而且可以进行精确的定量分析，不仅可以实现大量的基础设施检测功能，还能实现灾害分析与评估，功能更为丰富；

(4)本发明铁路综合巡检系统，采用三维实景巡检，具备真彩色点云与全景影像，且可以进行精确的量测，相较于以往基于图像的巡检进步巨大，同时提供虚拟巡检功能，极大地降低了巡道工人的工作强度，大幅提升了巡道的准确与自动化程度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的实施例。

图1是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例在综合巡检车上的安装结构示意图；

图2是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的安装结构正视图；

图3是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的安装结构侧视图；

图4是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的安装结构轴测图；

图5是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的系统结构组成框图；

图6是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的工作原理流程图；

图7是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的边坡地质灾害巡检流程示意图；

图8是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的边坡滑坡灾害评估流程示意图；

图9是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的线路虚拟巡检/添乘流程示意图；

图10是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的声风屏障巡检流程示意图；

图11是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的电线杆垂直度巡检流程示意图；

图12是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的轨道几何参数检测流程示意图；

图13是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的轨道限界及轮廓巡检流程示意图；

图14是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的接触网几何参数巡检流程示意图；

图15是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的线间距巡检流程示意图；

图16是本发明铁路综合巡检系统一种具体实施例的道砟饱满度巡检流程示意图；

图17是基于本发明系统的铁路综合巡检方法一种具体实施例的作业程序流程图；

图中：1-三维扫描系统，10-定姿定位系统，11-激光雷达，12-全景相机，13-GNSS设备，14-IMU设备，15-DMI设备，2-时空同步系统，3-存储/控制系统，4-巡检应用系统，40-点云处理系统，41-综合巡检系统，42-边坡灾害巡检模块，43-边坡灾害评估模块，44-线路虚拟巡检/添乘模块，45-轨道几何参数检测模块，46-轨道限界及轮廓巡检模块，47-声风屏障巡检模块，48-接触网几何参数巡检模块，49-线间距巡检模块，410-道砟饱满度巡检模块，411-电线杆垂直度巡检模块，100-铁路综合巡检车，101-车体，102-车顶平台，103-主机线缆，104-控制盒，105-编码器信号输入，106-电源线，107-电源，108-空气开关，109-交流输入，110-网线，111-控制终端。

具体实施方式

为了引用和清楚起见，将下文中使用的技术名词、简写或缩写记载如下：

点云数据：扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息(RGB)或反射强度信息(Intensity)；点云数据除了具有几何位置以外，有的还有颜色信息，颜色信息通常是通过相机获取彩色影像，然后将对应位置的像素的颜色信息(RGB)赋予点云中对应的点；强度信息的获取是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息通常与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关；

布料算法：点云地面点滤波(Cloth Simulation Filter，CSF)算法；

GNSS：Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统的简称；

IMU：Inertial Measurement Unit，惯性测量单元的简称；

DMI：Distance Measuring Instrument，距离测量仪器的简称；

POS：Position and Orientation System，定位定姿系统的简称，是IMU/GPS组合的高精度位置与姿态测量系统；

内业作业：测绘专业名词，指在室内作业；

外业作业：测绘专业名词，指在室外作业。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如附图1至附图17所示，给出了本发明铁路综合巡检系统的具体实施例，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

如附图1至附图4所示，一种本发明铁路综合巡检系统所基于的铁路综合巡检车100的实施例，三维扫描系统1作为重要的设备安装于铁路综合巡检车100的车体101上。本发明具体实施例将给出一种基于三维(移动)扫描系统1的铁路综合巡检系统，以三维(移动)扫描系统1为数据采集传感器，针对三维扫描系统1获取到的丰富数据进行后续的铁路基础设施检测工作，可替代现有铁路综合巡检车中大部分的检测系统，并提供一些原有的检测系统不具备的检测或其他功能，提升了综合巡检系统的作业效率，降低了系统复杂度，大幅节约了人力成本。其中，三维(移动)扫描系统1集成了高精度的激光雷达11、高分辨率的全景相机12、GNSS设备13、惯性导航设备(即IMU设备14)及里程编码器(即DMI设备15)，可以完全替代传统铁路综合巡检车的检测设备，单独使用三维扫描系统1进行一次数据采集即可采集完整的铁路轨道三维点云数据、全景影像数据、里程数据、GNSS数据及惯导数据，点云处理系统40对采集到的数据进行管理、缺陷的自动分析检测和人工校核。

如附图5所示，一种本发明铁路综合巡检系统的实施例，具体包括：三维扫描系统1、时空同步系统2、存储/控制系统3及巡检应用系统4，三维扫描系统1包括定姿定位系统10、激光雷达11及全景相机12，巡检应用系统4包括点云处理系统40及综合巡检分析系统41。定姿定位系统10获取铁路综合巡检车的GNSS、IMU及DMI数据，激光雷达11获取被测物体的三维坐标数据，全景相机12获取全景影像数据(具体可以是全景照片、全景图像数据)。时空同步系统2根据GNSS授时，为三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据提供时钟同步。存储/控制系统3实时保存经过时钟同步后的三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据。点云处理系统40首先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，然后使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云。综合巡检分析系统41以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析和铁路基础设施检测分析，如附图6所示。下面将铁路综合巡检系统中各设备的功能详细介绍如下。

整个铁路综合巡检系统的硬件主要分为三个部分：车外的三维(移动)扫描系统1，车内的存储/控制系统2、地面端的点云处理系统40及综合巡检分析系统41，地面的综合巡检分析系统41以三维扫描系统1获取的数据为输入，针对不同的检测项点配备不同的检测(软件)功能模块。其中，三维(移动)扫描系统1集成了两个激光扫描仪(即激光雷达11)、一个全景相机12、一个GNSS设备13、一个高精度的IMU设备14、一个DMI设备15及其他的电气设备。

激光雷达11：是用于高速获取被扫描物体表面局部三维坐标的传感器，能够360°旋转进行激光扫描，并以每秒100万点的速度获取以激光雷达相位中心为坐标原点高精度的三维坐标。如在本实施例中，可以采用Z+F9012激光雷达，该雷达的点频达到101.6万点/秒，转速达到200圈/秒，测距范围达190米，且测距精度小于2mm，是现阶段同等点频条件下测距精度最高的激光雷达。由于铁路检测对数据的各项指标要求都较高，在本实施例中还可以同时搭载两台Z+F9012激光雷达，激光平面以90°交叉，以实现较高的点云密度同时减少圆柱形物体的遮挡。

全景相机12：以固定的频率采集全景照片，可以具体采用ladybug5Plus相机，该相机输出的全景照片分辨率为3000万像素，帧率可以达到5帧/秒。

定位定姿系统10：进一步包括GNSS设备13、IMU设备14(即惯性导航设备)及DMI设备15(即里程编码器)。其中，GNSS设备13为全球导航卫星系统，以20Hz的频率获取绝对大地坐标信息以及精确的时钟信息，用于为系统提供实时的大地坐标数据和精确的授时时钟源。IMU设备14为惯性导航单元，以200Hz的频率计算设备的三轴加速度及位姿数据，用于为系统提供实时的姿态数据，与GNSS联合应用组成定位定姿系统，为系统提供实时的位置和姿态数据。DMI设备15为里程编码器，安装在轮对的转轴上，用于提供里程信息。

将上述传感器按照设计好的刚体结构安装至铁路综合巡检车100上，即可以随着车体101的前进同步采集铁路线路中心线50米范围内的高精度三维几何信息及图像纹理信息。GNSS设备13、IMU设备14及DMI设备15一起构成铁路综合巡检系统的定位定姿系统10，采用IE(Inertial Explorer)后处理软件，将三种导航数据进行联合解算，可以得到相应的姿态及位置。激光扫描仪(即激光雷达11)在这三种定位定姿传感器的协助下，使系统获取绝对三维几何信息，而全景相机12则可采集图像纹理信息。将获取到的激光扫描仪数据与全景影像数据融合，可以得到包括彩色信息的三维点云数据。

时空同步系统2：用于接收GNSS的授时，并能够实时地为所有以上的传感器数据打上统一的高精度时间戳，为后续内业处理数据提供高精度的时钟同步基础。

存储/控制系统3：该系统包含有多个数据量非常大的传感器，因此配备了专门的存储系统，用于实时保存各个传感器经过时钟同步后的原始数据。同时，该系统还能控制整个铁路综合巡检系统的运行。

点云处理系统40：该系统以存储/控制系统3中的原始数据为输入，经过内业处理后输出基于大地坐标的整体三维点云，实现全景影像(照片)与点云的套合。三维点云包含高精度的绝对坐标信息和相对坐标信息、同时利用激光点的反射强度生成灰度图，利用全景相机生成真彩图。因此，三维移动测量系统(即三维扫描系统1)获取的数据不仅包含精确的尺寸数据，还有丰富的图像数据，可以用于铁路综合巡检。

点云处理系统40首先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，然后使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据。得到POS数据后，为每一张全景照片计算位姿数据，获取全景照片的位姿信息后，全景照片即可与点云套合，进行联合使用。

在本发明具体实施例中，激光雷达11与全景相机12在单位时间内输出的数据都非常大，所以实时采集的数据首先存储在车内的存储/控制系统3中，线下再通过移动硬盘等手段转储至地面端的综合巡检(处理)系统41中进行统一处理。其中，三维点云包含高精度的绝对坐标信息和相对坐标信息，同时利用激光点的反射强度生成灰度图，利用全景相机12生成真彩图。因此，三维移动测量系统(即三维扫描系统1)获取的数据不仅包含精确的尺寸数据，还有丰富的图像数据，可以用于实现多种铁路线路综合巡检功能，具体的功能项点如附图5所示。

三维扫描系统1包括定姿定位系统10、激光雷达11及全景相机12，定姿定位系统10进一步包括GNSS设备13、IMU设备14及DMI设备15。为了保证激光雷达的无遮挡及全景相机的图像采集性能，三维扫描系统1的激光雷达11、全景相机12、GNSS设备13及IMU设备14安装在铁路综合巡检车车体101的头部或尾部的车顶平台102，里程编码器(即DMI设备15)安装于轮轴上。车体101的内部设置有控制盒104(其内安装有存储/控制系统3)、电源107、控制终端111等，三维扫描系统1通过主机线缆103与控制盒104相连，控制盒104通过网线110与控制终端111相连。编码器信号输入105连接至控制盒104，交流输入109通过空气开关108输入电源107(具体可以采用UPS不间断供电电源)后通过电源线106为控制盒104供电。

利用本发明具体实施例描述的系统进行铁路线路综合巡检的作业过程分为外业原始数据采集和内业数据处理，具体的流程如附图6所示。系统首先通过外业作业采集GNSS、IMU、激光扫描仪、全景相机、DMI等传感器的原始数据，保存数据并进行简单的数据检核，内业作业时通过移动硬盘转存或网络等手段将外业采集到的原始数据转存至地面端的点云处理系统40生成三维点云与全景影像。内业数据平台首先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，然后使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据。点云数据与全景照片融合处理得到真彩色实景点云。最后综合巡检分析系统41以点云与全景照片为数据源，进行各种铁路巡检分析及基础设施检测分析。

综合巡检分析系统41包括边坡灾害巡检模块42，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶(简称标志靶、标靶)，三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云及全景影像数据。如附图7所示，边坡灾害巡检模块42对扫描得到的点云数据进行激光标志靶精确提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期扫描获取的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。获取当期点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标对两期点云进行粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的点云叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的坐标差。检查变化量的结果，对于坐标差较大的区域调取当期及前期的全景影像，进行人工确认是否发生边坡变化。保存点云叠加对比的坐标差，读入前期的点云对比坐标差，绘制坐标差变化曲线，检测坐标差是否有逐步放大的趋势，对于坐标差呈现逐步放大的区域进行预警或报警。其中，边坡灾害巡检模块42将当期的点云网格化，对首先处理的点云网格C进行平面拟合，得到平面P，并求取点云网格C的中心坐标O。再求取经过点O的平面P的法线，得到法线L，求取法线L与前期点云的交点J，并计算线段OJ的距离，即为两期点云中相同位置的变化量。遍历当期点云中的每一个网格，计算求得每格点云的前后期变化量，从而得到两期点云中相同位置的坐标差。

综合巡检分析系统41包括边坡灾害评估模块43，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶，三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云及全景影像数据。边坡灾害评估模块43对扫描得到的点云数据进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。获取当期的点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的点云坐标差，并着重比较高程坐标z的差值。利用两期点云的坐标差计算两片点云所夹含部分的体积，即为滑坡的土石方，计算滑坡部分的面积。调取前一期扫描的全景影像数据，查看灾害点的实际地形地貌，按照里程对三维点云进行截取保存，同时定位至紧急事件发生的里程，采用该位置的三维点云与全景影像作为应急处理的底图，为应急处理提供地图参考。

综合巡检分析系统41包括线路虚拟巡检/添乘模块44，三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、全景影像及POS轨迹文件。线路虚拟巡检/添乘模块44利用标定后的全景影像为灰度点云赋真彩值，生成真彩色点云，将真彩色点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件。线路虚拟巡检/添乘模块44显示界面默认的视点定位在POS轨迹文件的起点，视场方向与POS轨迹文件一致，用户点击开始后能按多种方式进行点云漫游，实现虚拟巡检/添乘的视觉效果。在点云漫游过程中，用户能随时改变视场方向和暂停点云移动，暂停点云移动后，用户通过缩放能查看特定的部件，并调出点云对应的全景影像查看部件的影像信息。若某部件存在缺陷或故障，线路虚拟巡检/添乘模块44通过创建缺陷报表输出缺陷信息。当一段点云巡检结束后，自动读入下一段的点云进行巡检，直至线路巡检结束。

综合巡检分析系统41包括声风屏障巡检模块47，在需要巡检的铁路屏障上设置若干个激光标志靶，三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。声风屏障巡检模块47通过人工截取仅包含有屏障的路段的点云，若该路段长度较长，则将点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并对POS轨迹文件与点云进行匹配。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件，分离空中部分的点云得到地面点云，对地面点云进行分割以分离出屏障部分的点云。提取以POS轨迹线为中线，两侧设定宽度范围内的点云C，对点云C进行高度滤波处理，去除高程坐标z值小于设定值的点云，得到剩余的点云C’，再计算C’的点云法线，去除点云中不垂直POS轨迹线的点云，最后剩余的即为只包含屏障部分的点云CP。对点云CP进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同。读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数。利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后遍历当期点云，并统计每一点云在设定半径内的点云数量，对于前一期点云中数量不为0而当期点云中数量为0的点云，即认为当期点云中的屏障已经发生破损。统计计算破损部分的面积，保存破损里程处的当期扫描的全景影像和三维点云，以便于事后由工作人员人工进行确认。

综合巡检分析系统41包括接触网电线杆垂直度巡检模块411，接触网电线杆垂直度巡检模块411在采集铁路周边的全息点云后进行点云分割，得到电线杆部分的点云，求取电线杆部分的点云中心，并进行直线拟合，得到接触网电线杆中心的矢量方程，并得到电线杆的垂直度。三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。接触网电线杆垂直度巡检模块411将点云分割为点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并对POS轨迹文件与点云文件进行匹配。读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件，利用POS轨迹将多余的点云删除，剩余的点云为C，寻找到所有的电线杆，并针对每一个电线杆进行位置及斜率的计算，保存并输出计算的结果。其中，接触网电线杆垂直度巡检模块411在POS轨迹的起始处对点云求取横截面，横截面的高度与POS轨迹相同且横截面水平，得到横截面与点云C的交点。分别计算每一个交点处点云的直径或大小，并计算相邻两个交点处点云中心的距离。利用电线杆的直径为固定值，且电线杆之间的距离值也为固定值排除干扰项，并得到剩余的点云即为电线杆，记得到的电线杆为D，电线杆中心的坐标为x，y。从POS轨迹起始点开始，每隔设定距离求取一次横截面，并将得到的电线杆合并至D中，循环计算得到所有的电线杆D。接触网电线杆垂直度巡检模块411取出D中的一根电线杆Di(xi，yi)，在点云C中提取以Di(xi，yi)为圆心，设定半径范围内的点云C-Di，计算点云C-Di中所有点的高程坐标zi的最大值zmax及最小值zmin。在最大值zmax与最小值zmin之间，每隔设定距离设置一个水平横截面，求取横截面与点云C-Di的相交面，并求取相交面点云的中心坐标oi。得到所有的横截面与点云C-Di的相交面的中心后，将所有的中心点拟合成直线，并求得直线的斜率，记录该电线杆的位置、斜率。

综合巡检分析系统41包括轨道几何参数检测模块45，三维扫描系统1在外业作业时进行点云及全景影像原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。如附图12所示，轨道几何参数检测模块45将生成的点云进行分段，并将POS轨迹文件分割为与点云段相对应的文件段。读入一段点云，分离得到地面点云，读入与该段点云相对应的POS轨迹文件，去除以POS轨迹为中心，距离超过设定范围的点云，剩下的点云即为只包含道床的点云。在地面点云中，利用高程差分离得到钢轨部分的点云，利用分离得到的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线(即钢轨顶面沿轨向的中心线)，并利用钢轨间的轨距范围检核钢轨顶面矢量线提取的可信度。利用提取得到的左右两根钢轨的矢量线进行轨道中线计算，得到轨道中线矢量，中线矢量的矢量节点间隔设定距离，为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程使轨道中线的里程与铁路维修里程统一。对轨道中线的坐标进行精细化处理，输出计算得到的精细化处理后的轨道中线矢量线，用于线路几何参数的计算。其中，轨道几何参数检测模块45计算通过轨道中线矢量节点的钢轨横截面，横截面的厚度不超过设定距离。将横截面上的点云相对于横截面进行投影，投影后得到钢轨横截面的二维坐标，针对左右钢轨的横截面分别与钢轨的标准廓形进行精确匹配，匹配后得到左右两根钢轨顶面坐标，并使用该顶面坐标更新原钢轨的顶面坐标。计算精确的轨道中线坐标，更新原轨道中线矢量节点坐标，遍历计算已经求得的所有轨道中线矢量节点，完成对轨道中线的坐标进行精细化处理。

综合巡检分析系统41包括轨道限界及轮廓巡检模块46，三维扫描系统1在外业作业时进行点云及全景影像原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云及全景影像数据。如附图13所示，轨道限界及轮廓巡检模块46将生成的点云进行分段，读入一段点云，分离得到地面点云，在地面点云中，利用高程差分离得到钢轨部分的点云。利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并利用钢轨间的轨距范围检核钢轨顶面矢量线提取的可信度。利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线，为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程使轨道中线的里程与铁路维修里程统一。按照设定的里程间隔值求取点云的横截面，并输出所有的横截面点云，针对每一个横截面点云进行限界计算，保存并输出限界计算的结果。其中，轨道限界及轮廓巡检模块46以横截面与轨道中线的交点为坐标原点，x轴平行于钢轨顶面且指向右钢轨顶面沿轨向的中线，z轴垂直于x轴向上建立限界基准坐标系。将横截面点云相对于横截面进行投影，投影后得到钢轨横截面点云的二维坐标。将横截面点云二维坐标转换至限界基准坐标系并在该坐标系中生成标准建筑物限界模型，将横截面点云与标准建筑物限界模型进行叠加碰撞分析，得到并保存限界计算的结果。

综合巡检分析系统41包括接触网几何参数巡检模块48，三维扫描系统1在外业作业时进行点云及全景影像原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。如附图14所示，接触网几何参数巡检模块48将生成的点云进行分段，并将POS轨迹文件分割成与点云段相对应的文件段。读入一段点云并读入与该点云段对应的POS轨迹文件，去除以POS轨迹为中心，距离POS轨迹超过设定范围的点云，剩下的点云即为只包含道床及道床上方的点云Ce。提取点云Ce中地面部分的点云Cf-d，在点云Ce中取出点云Cf-d得到空中部分的点云Cf-k，在地面点云Cf-d中，利用高程差分离得到钢轨部分的点云。利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并利用钢轨间的轨距范围检核钢轨顶面矢量线提取的可信度。利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线矢量，中线矢量的矢量节点间隔为设定距离。为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程使轨道中线的里程与铁路维修里程统一。在空中点云Cf-k中识别并提取接触网线，并进行矢量线拟合，矢量节点之间的距离为设定值。计算相邻接触网线的几何参数，保存并输出接触网线的几何参数。其中，接触网几何参数巡检模块48遍历铁路钢轨中左侧钢轨顶面中线的所有矢量节点，计算每一矢量节点A的方向矢量，生成与该方向矢量垂直的法平面F。遍历右侧钢轨顶面中线的矢量节点，寻找位于法平面F两侧且相邻的两个矢量节点C和D，计算该法平面F与CD连线的交点B。遍历接触网线的矢量节点，寻找位于该法平面F两侧且相邻的两个矢量节点E和F，计算该法平面F与EF连线的交点G。通过点G做线段AB的垂线，垂足记为点H，线段AB的中点记为I，HI连线的长度即为点I对应里程处的接触线拉出值，GH的长度即为点I对应里程处的接触线导高值，从而得到相邻接触网线的几何参数。

综合巡检分析系统41包括线间距巡检模块49，三维扫描系统1在外业作业时进行点云及全景影像原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云及全景影像数据。如附图15所示，线间距巡检模块49将生成的点云进行分段，读入一段点云，分离得到地面点云，在地面点云中，利用高程差分离得到钢轨部分的点云。利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并利用钢轨间的轨距范围检核钢轨顶面矢量线提取的可信度。利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线，为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程使轨道中线的里程与铁路维修里程统一。计算相邻两条轨道中线的线间距，保存并输出线间距。其中，线间距巡检模块49遍历其中一条轨道中线中的所有矢量节点，计算每一矢量节点A的方向矢量，生成与该方向矢量垂直的法平面。遍历相邻轨道中线的矢量节点，寻找位于该法平面两侧且相邻的两个矢量节点C和D，计算该法平面与CD连线的交点B。计算AB的水平距离，AB的水平距离即为该点处的线间距并记录点A的里程，A的里程记为该线间距的里程值。

综合巡检分析系统41包括道砟饱满度巡检模块410，三维扫描系统1在外业作业时进行原始数据采集，点云处理系统40在内业作业时生成点云、POS轨迹文件及全景影像数据。如附图16所示，道砟饱满度巡检模块410将点云分割为点云段，并将POS轨迹文件分割成与点云段对应的POS轨迹文件段，并将POS轨迹文件与点云文件进行匹配。读入待巡检里程的点云段以及相应的POS轨迹文件，分离得到地面点云，去除空中部分的点云，提取以POS轨迹线为中线，两侧各设定宽度范围内的点云，被提取得到的点云即为只包含道床部分的点云。在只包含道床部分的点云中，利用高程差分离得到钢轨部分的点云，利用分离得到的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可以利用钢轨间的轨距范围检核钢轨顶面矢量线提取的可信度。利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，得到轨道中线，并为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程使轨道中线的里程与铁路维修里程统一。按照设定的里程间隔值求取点云的横截面，并输出所有的横截面点云，针对每一个横截面点云计算道砟饱满度，在连续一段线路针对每一帧点云进行道砟饱满度计算后累加，得到整段线路的道砟饱满度，保存并输出限界计算的结果。其中，道砟饱满度巡检模块410将横截面内的点云投影至横截面，使之成为二维点云C。通过计算钢轨顶面矢量线与横截面的交点在横截面中定位钢轨，并利用道床边坡与钢轨的相对位置关系在横截面中定位道床边坡的位置。以左右两根钢轨顶面中线的连线为x轴、连线的中点为坐标原点、垂直连线向上为y轴建立标准坐标系，并将二维点云C旋转平移至标准坐标系。在标准中标系中生成道床标准横断面模型，逐个计算点云与标准模型所包夹的图形的面积，标准模型以上的为多余道砟，以下的为道砟缺失，计算结束后即可得到该断面的道砟饱满度。

如附图17所示，一种基于本发明系统的铁路综合巡检方法的实施例，具体包括以下步骤：

S1)定姿定位系统10获取铁路综合巡检车的GNSS、IMU及DMI数据，激光雷达11获取被测物体的三维坐标数据，全景相机12获取全景影像数据(具体可以是全景照片、全景图像数据)；

S2)时空同步系统2根据GNSS授时，为三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据提供时钟同步；

S3)存储/控制系统3实时保存经过时钟同步后的三维坐标、IMU、DMI及全景影像数据；

S4)点云处理系统40首先使用GNSS、IMU及DMI数据融合解算POS数据，然后使用POS数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云；

S5)综合巡检系统41以点云及全景影像数据为数据源，进行铁路巡检分析和铁路基础设施检测分析。

其中，铁路巡检分析具体包括边坡滑坡等地质灾害巡检(即边坡灾害巡检)、边坡(地质)灾害评估、线路虚拟巡检/添乘、声风屏障巡检及接触网电线杆垂直度巡检。铁路基础设施检测分析具体包括轨道几何参数检测、轨道限界及轮廓巡检、接触网几何参数巡检、线间距巡检及道砟饱满度巡检。以下对各个步骤进行详细介绍。

1)边坡滑坡等地质灾害巡检

铁路的边坡由于雨水冲刷或其他因素不时有边坡滑坡等地质灾害发生，而这类地质灾害的发生对铁路运营的影响非常大，轻则导致铁路中断，重则导致人员伤亡，因此铁路边坡滑坡等地质灾害的巡检、预警都显得非常重要。铁路综合巡检系统使用三维(移动)扫描系统1对铁路沿线边坡区域进行定期扫描，每一次获取到的点云都进行统一管理，由于多期获取到的点云具有相同的里程与坐标体系，因此可以进行点云的精细对比，通过点云的对比结果找到边坡的变化的地点以及变化量，以此为依据对滑坡进行预警。如附图7所示，具体实施步骤如下所述：

S100)为了使得点云对比时的定位效果更好，在进行边坡三维扫描之前，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个位置非常稳定的激光标志靶，相邻的激光标志靶呈“Z”字形布置，每两个激光标志靶水平距离约100米，垂直距离≥10米；外业作业时，进行激光雷达11、全景相机12、GNSS设备13、IMU设备14及DMI设备15等传感器的原始数据采集；内业作业时，进行点云以及全景影像数据(即全景照片、全景图像)的生成；对扫描得到的点云进行激光标志靶精确提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期扫描获取的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名应相同；

S101)获取当期的点云，然后读入待比较的前期点云；

S102)利用激光标志靶的里程及坐标对两期点云进行粗叠加显示；

S103)利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数，即点云坐标转换的七参数；

S104)利用精确的点云叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比；

S105)叠加后，计算两期点云中相同位置的点云坐标差，即变化量，具体步骤如下：

S1051)首先将当期的点云网格化，分成约10cm*10cm的网格；

S1052)遍历当期点云中的每一个网格，假设首先处理的点云网格为C；

S1053)对点云C进行平面拟合，得到平面P，并求取点云网格C的中心坐标O；

S1054)求取经过点O的平面P的法线，得到法线L；

S1055)求取法线L与前期点云的交点J，并计算线段OJ的距离，即为两期点云中相同位置的变化量；

S1056)针对网格中的每一格重复上述步骤，求得每格点云的前后期变化量；

S106)检查变化量的结果，对于坐标差较大的区域调取当期及前期的全景影像数据，进行人工确认是否确实发生了边坡变化；

S107)保存点云叠加对比的坐标差；

S108)读入前期的点云对比坐标差，绘制坐标差变化曲线，检测坐标差是否有逐步放大的趋势；

S109)对于坐标差呈现逐步放大的区域进行预警或报警。

2)边坡滑坡等灾害评估

铁路边坡在雨季有发生边坡滑坡等地质灾害的现象。当发生滑坡等地质灾害后，需要第一时间对灾害的大小进行评估，为灾害的处理提供依据。发生紧急事件后可以利用三维扫描系统1快速再次扫描线路，与前期的数据对比，立刻可以判断出滑坡的土石方，评估灾害的大小，为应急处理提供准确定量的数据依据。并且，扫描所得的三维点云以及全景影像可以作为灾害处理时的底图使用，为灾害处理提供强有力的地图支持。如附图8所示，具体实施步骤如下所述：

S200)为了使得点云对比时的定位效果更好，在进行边坡三维扫描之前，需要巡检的铁路边坡上设置若干个位置非常稳定的激光标志靶，相邻的标靶呈“Z”字形布置，每两个标志靶水平距离约100米，垂直距离≥10米；外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云及全景照片的生成；对扫描得到的点云进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同；

S201)获取当期的点云，然后读入待比较的前期点云；

S202)利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示；

S203)利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数；

S204)利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比；

S205)叠加后，计算两期点云中相同位置的点云坐标差，并着重比较高程坐标z的差值；

S206)利用两期点云的坐标差计算两片点云所夹含部分的体积，即为滑坡的土石方；

S207)统计计算滑坡部分的面积；

S208)调取前一期扫描的全景影像数据，查看灾害点的实际地形地貌，按照里程对三维点云进行截取保存；

S209)同时定位至紧急事件发生的里程，采用该位置的三维点云与全景影像作为应急处理的底图，为应急处理提供最新、最真实的地图参考。

3)线路虚拟巡检/添乘

对于铁路巡检，目前行业内通常的做法是定期人工对铁路进行巡检，人工巡检的质量取决于工人的工作态度以及专业技能。当有经验的巡道工人巡检时，巡检的质量和效率都有保障，但是若巡道工人的专业素质不高，则会存在质量不高、效率低、漏检率高的问题存在，且人工巡道的工作强度非常大，工作方式也非常落后。

三维扫描系统1能够获取到铁路50米范围内的高精度点云及全景照片数据，经过套合后的点云和图像非常适合于操作人员观看，还具有能够量测的特点，因此非常适合用来进行线路虚拟巡检，可以大大降低外业的作业量。同时，目前在各路局有定期添乘的需求，三维扫描系统1生成的三维点云及全景影像非常详细，套合后的点云与全景照片经过虚拟现实处理后能进行虚拟现实VR展示，模拟机车驾驶员的视角进行虚拟添乘。如附图9所示，具体实施步骤如下所述：

S300)外业作业采集各传感器的原始数据，内业生成点云、全景影像及POS轨迹文件等；

S301)利用标定后的全景影像为灰度点云赋真彩值，生成真彩色点云(铁路巡检/虚拟添乘使用真彩色点云能够增加临场感)；

S302)由于点云为海量级别，为了巡检浏览点云的流畅度，需要对点云进行分段，根据当前处理器的普遍性能最好将点云分割为1GB-3GB大小的点云段；

S303)同步将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段；

S304)读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件；

S305)综合巡检系统界面默认的视点定位在POS轨迹文件的起点，视场方向与POS轨迹文件一致，用户点击开始后可按多种方式进行点云漫游(可采用自动漫游或自由漫游)，实现添乘巡检/虚拟的视觉效果；

其中，自动漫游：用户设定好漫游的方向(方向：从大里程到小里程或从小里程到大里程)后，系统按照设定好的方向自动以一定的速度往前进行点云浏览，自动漫游的速度可调；自由漫游：自由漫游分两种，(1)全自由漫游，漫游的方向和速度全部由用户通过键盘及鼠标确定，全自由漫游时视点和视场都和POS轨迹文件无关，视点和视场由用户决定；(2)步进式漫游，与自动漫游类似，但步进式漫游时巡检系统不自动进行点云移动，而是由用户通过方向控制按钮进行往前或往后浏览，每点击一次方向控制按钮点云移动一段距离；

S306)在点云漫游过程中，用户可随时改变视场方向和暂停点云移动；

S307)暂停点云移动后，用户通过缩放可仔细查看特定的部件，并可调出点云对应的全景照片查看部件的影像信息；

S308)若某部件存在缺陷或故障，综合巡检系统通过创建缺陷报表输出缺陷信息；创建缺陷报表时，必须保存的信息包括：缺陷部件的里程、POS轨迹坐标、对应的点云信息、对应的影响信息、故障/缺项的种类和级别；

S309)一段点云巡检结束后，自动读入下一段的点云，并重复以上步骤S301)～S308)进行巡检，直至线路巡检结束。

4)声风屏障巡检

在闹市区，居民区以及风力大的桥梁或戈壁等区域，铁路线路两侧都会设置声/风屏障。这些屏障对于降低噪声，尤其是降低附近居民区的噪声伤害起到关键作用，在风力大的区域，声/风屏障对保护铁路及运营安全也起到关键作用。随着运营时间的增加，这些屏障会由于各种原因出现破损等现象，因此需要定期进行巡检，发现破损情况并检测出破损的严重程度。检测得到的声/风屏障破损信息可用于指导维修人员对破损的声屏障护栏进行维修和更换。

利用三维扫描系统1扫描采集线路的三维点云数据及全景影像数据，可以用于声风屏障巡检。基于声/风屏障的几何特点，可以设计相应算法从采集的三维点云数据中提取出声/风屏障信息，通过多期点云数据的对比提取声/风屏障区域的点云数据并进行分析，对声/风屏障是否存在破损、破损的情况，以及破损的形状和面积进行检测。如附图10所示，具体实施步骤如下所述：

S400)为了使得点云对比时的定位效果更好，在进行铁路线路三维扫描之前，需要在巡检的铁路屏障上设置若干个位置非常稳定的激光标志靶，相邻的标靶呈“Z”字形布置，每两个标志靶水平距离约100米，并采用垂直方向布设原则：即高位的标志靶位于屏障的顶端，低位的标志靶位于屏障的底部；外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业时，进行点云、POS轨迹文件及全景照片的生成；

S401)由于点云为海量级别，为了确保巡检计算的流畅度，建议首先人工截取仅包含有屏障的路段的点云，若该路段长度仍然较长，则还需要对点云进行分段，根据当前处理器的普遍性能最好将点云分为1GB-3GB大小的点云段；

S402)同步将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并对POS轨迹文件与点云文件进行匹配；

S403)读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件；

S404)利用布料算法分离得到地面点云，并去除空中部分的点云；

S405)由于是针对屏障进行巡检，所以首先需要对步骤S404)获取的点云进行分割以分离出屏障部分的点云：由于外业作业数据采集时惯导器件是固定安装的，所以惯导与道床的相对位置关系是相对稳定的，因此可以利用POS轨迹文件来分割提取道床，且屏障部分的点云都为竖直方向的点云，这一部分点云的法线与POS轨迹垂直；

S406)提取以POS轨迹线为中线，两侧各2.5-3.5米宽度范围内的点云(屏障部分的点云即包含在这一部分点云内)，该部分点云即为C，对点云C进行高度滤波，去除高程坐标值Z小于0.7米的点云，得到剩余的点云C’，然后计算C’的点云法线，去除点云不垂直POS轨迹线的点云，最后剩余的即为只包含屏障部分的点云CP；

S407)对点云CP进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同；

S408)读入待比较的前期点云；

S409)利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示；

S410)利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数；

S411)利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比；

S412)叠加后，遍历当期点云，并统计每一点云半径2cm范围内的点云数量，对于前一期点云中数量不为0而当期点云中数量为0的点云，即认为当期点云中的屏障已经发生了破损；

S413)统计计算破损部分的面积；

S414)保存破损里程处的当期扫描的全景影像和三维点云，方便事后工作人员人工进行确认。

5)电线杆垂直度巡检

电线杆是接触网线的承载主体，电线杆是否存在倾斜对铁路的供电来说影响非常重大。长期使用的电线杆在接触网线的拉动作用下存在着电线杆倾斜甚至倾倒的风险，尤其在云贵高原、两广地区由于地质灾害、暴雨、台风较多的原因，此故障发生的概率相对于其他地区更高，因此非常有必要定期地对电线杆的垂直度进行检测。铁路综合巡检系统在采集铁路周边的全息点云后，可以进行点云分割，得到电线杆部分的点云，求取电线杆部分的点云中心，并进行直线拟合，得到接触网电线杆中心的矢量方程，进而得到电线杆的垂直度。如附图11所示，具体实施步骤如下所述：

S500)外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云、POS轨迹文件及全景照片的生成；

S501)由于点云为海量级别，为了巡检计算的流畅度，根据当前处理器的普遍性能最好将点云分割为1GB-3GB大小的点云段；

S502)同步将POS轨迹文件分割为与点云段对应的POS轨迹文件段，并将POS轨迹文件与点云文件进行匹配；

S503)读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件；

S504)由于电线杆位于铁路的两侧距离，且与轨道中线(轨道左右两根钢轨沿轨向的中线)的距离在3.5米-6米之间，因此可以首先利用POS轨迹将多余的点云删除，减少计算量，记剩余的点云为C；

S505)首先寻找到所有的电线杆，寻找的方法如下所述：

S5051)在POS轨迹的起始处对点云求横截面，横截面的高度与POS轨迹相同，且横截面水平；

S5052)得到横截面与点云C的交点，由于POS轨迹的高度位于接触网线及钢轨的中间，因此横截面必将与附近的电线杆相交；

S5053)分别计算每一个交点处点云的直径或大小，并计算相邻两个交点处点云中心的距离；

S5054)由于电线杆的直径为固定值，且电线杆之间的距离值也相对固定，所以可以用这两个条件排除掉一些干扰项；

S5055)排除掉干扰项后，得到剩余的点云即认为是电线杆，记得到的电线杆为D(记录电线杆中心的x，y坐标)；

S5056)由于铁路存在起伏，所以POS轨迹起始点处的横截面不一定能找到所有的电线杆，所以从POS轨迹起始点开始，每200米求取一次横截面(每个横截面的计算过程重复步骤S5052)～S5055)，并将得到的电线杆合并至D中；

S5057)循环计算得到所有的电线杆D；

S506)针对D中的每一个电线杆进行如下操作：

S5061)取出D中的一根电线杆Di(xi，yi)；

S5062)在点云C中提取以Di(xi，yi)为圆心，半径约1米范围的点云C-Di，计算C-Di中所有点的高程坐标zi的最大值zmax与最小值zmin；

S5063)在最大值zmax与最小值zmin之间，每隔100毫米距离设置一个水平横截面，求取横截面与C-Di的相交面，并求取相交面点云的中心oi；

S5064)得到所有的横截面与C-Di的相交面的中心后，将所有的中心点拟合成直线，并求得直线的斜率；

S5065)记录该电线杆的位置、斜率。

S507)保存并输出计算的结果。

6)轨道几何参数检测

轨道的平顺性直观反馈给乘客的感受就是列车的平稳性，平顺性越好，列车运行的越平稳。长时间运营后的铁路一般都会发生线形变化和偏移，必须通过定期的轨道几何参数测量获取偏移量之后进行线性修正。轨道的平顺性一般采用轨道几何参数来衡量，具体包括线路的轨距、超高、水平偏移及垂向偏移等。

三维扫描系统1扫描得到线路环境的三维点云模型，在此基础上进行高精度的钢轨提取。获取到钢轨坐标后，即可得到钢轨中心线坐标，由此可进行线路平面及高程测量、轨道线形测量。如附图12所示，具体实施步骤如下所述：

S600)外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云、POS轨迹文件及全景照片的生产；

S601)将生成的点云进行分段，由于点云的体量非常大，为了降低点云处理系统40的负担，最好将原始点云按照每段1000米进行分割成点云段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段相对应的文件段；

S602)读入一段点云，首先利用布料算法分离得到地面点云；

S603)读入与该段点云相对应的POS轨迹文件；

S604)去除以POS轨迹为中心，距离POS轨迹超过2米距离范围的点云，剩下的点云即为只包含道床的点云；

S605)在地面点云中，由于钢轨的高程比道砟的高程要高，所以利用高程差可分离得到钢轨部分的点云；

S606)利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可利用钢轨间的轨距范围为1435±3mm检核钢轨顶面矢量线(即钢轨顶面沿轨向的中心线)提取的可信度；

S607)利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线矢量，中线矢量的矢量节点间隔为20cm；

S608)为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程的方法使轨道中线的里程与铁路维修里程统一；

S609)由于轨道几何参数测量对精度的要求非常高，所以还需要对轨道中线坐标进行精细化处理，具体处理步骤如下：

遍历已经求得的轨道中线矢量节点，对于其中的每一个矢量节点进行如下操作：

S6091)计算通过该轨道中线矢量节点的钢轨横截面，横截面的厚度不超过15cm；

S6092)将横截面上的点云相对于横截面进行投影，投影后得到钢轨横截面的二维坐标；

S6093)针对左右钢轨的横截面分别与钢轨的标准廓形进行精确匹配；

S6094)匹配后得到左右两根钢轨顶面坐标，并使用该顶面坐标更新原钢轨的顶面坐标；

S6095)计算精确轨道中线坐标，更新原轨道中线矢量节点坐标；

S610)输出计算得到的精细化处理后的轨道中线矢量线，用于线路几何参数的计算。

7)轨道限界及轮廓巡检

利用三维扫描系统1扫描采集轨道的三维点云数据，首先将点云沿着钢轨方向分割为片段，然后从每一段隧道点云中提取钢轨区域的点云，通过钢轨的点云建立隧道限界分析的基准坐标系，获得轨道高精度断面数据，最后根据铁路轨道的限界规定判定是否存在异物侵限。

如附图13所示，具体实施步骤如下所述：

S700)外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云及全景照片的生成；

S701)将生成的点云进行分段，由于点云的体量非常大，为了降低点云处理系统的负担，最好将原始点云按照每段1000米分割成段；

S702)读入一段点云，首先利用布料算法分离得到地面点云；

S703)在地面点云中，由于钢轨的高程比道砟的高程要高，所以利用高程差可以分离得到钢轨部分的点云；

S704)利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可以利用钢轨间的轨距范围为1435±3mm检核钢轨顶面矢量线提取的可信度；

S705)利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线；

S706)为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程的方法使轨道中线的里程与铁路维修里程统一；

S707)按照设定的里程间隔值求取点云的横截面，并输出所有的横截面点云；

S708)针对每一个横截面点云，执行以下操作：

S7081)以横截面与轨道中线的交点为坐标原点，x轴平行于钢轨顶面且指向右钢轨顶面沿轨向的中线，z轴垂直于x轴向上建立限界基准坐标系；

S7082)将横截面点云相对于横截面进行投影，投影后得到钢轨横截面点云的二维坐标；

S7083)将横截面点云二维坐标转换至限界基准坐标系；

S7084)在限界基准坐标系中生成标准建筑物限界模型；

S7085)将横截面点云与标准建筑物限界模型进行叠加碰撞分析，得到限界计算的结果；

S709)保存并输出限界计算的结果。

8)接触网几何参数巡检

接触网几何参数表征接触网导线与铁路轨道中线的相对位置关系，接触网导线与铁路轨道中线的横向距离称为拉出值，接触网导线与铁路轨道中线的纵向距离称为导高。为了保证受电弓正常受流，接触网几何参数需要处于合理的区间，接触网几何参数超出正常区间可能导致受电弓脱弓，引起列车运营安全事故。因此，接触网几何参数属于必须定期进行测量的数据。

利用三维扫描系统1扫描采集铁路线路的点云然后进行横截面处理，在横截面中提取钢轨及接触导线，最后计算接触导线与轨道中线的相对位置关系即可得到接触网几何参数。如附图14所示，具体实施步骤如下所述：

S800)外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云、POS轨迹文件及全景照片的生成；

S801)将生成的点云进行分段，由于点云的体量非常大，为了降低点云处理系统40的负担，最好将原始点云按照每段1000米分割成段，同时将POS轨迹文件分割为与点云段相对应的文件段；

S802)读入一段点云并读入与该点云段对应的POS轨迹文件；

S803)去除以POS轨迹为中心，距离POS轨迹超过2米范围的点云，剩下的点云即为只包含道床及道床上方的点云Ce；

S804)利用布料算法提取点云Ce中地面部分的点云Cf-d，在点云Ce中取出点云Cf-d即可得到空中部分的点云Cf-k；

S805)在地面点云Cf-d中，由于钢轨的高程比道砟的高程要高，所以利用高程差可以分离得到钢轨部分的点云；

S806)利用分离出来的钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可以利用钢轨间的轨距范围为1435±3mm检核钢轨顶面矢量线提取的可信度；

S807)利用提取得到的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线矢量，轨道中线矢量的矢量节点间隔为20cm；

S808)为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程的方法使轨道中线的里程与铁路维修里程统一；

S809)在空中点云Cf-k中，由于限定了只有道床上方的点云，所以干扰点云较少，只有接触导线和承力索部分的点云，以及电线杆处的基础网支持装置部分的点云；为了接触网线提取的准确性，最好采用人工鼠标点击的方法指定待识别的接触网线，为接触网线提取提供种子点云，然后利用区域增长算法(即将有相似性质的像素点合并到一起，对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止，这样就完成一个区域的生长)识别并提取接触网线，并进行矢量线拟合，矢量节点之间的距离为20cm；

S810)计算相邻接触网线几何参数，具体步骤如下所述：

S8101)遍历铁路钢轨中左侧钢轨顶面中线的所有矢量节点；

S8102)计算每一矢量节点(记为点A)的方向矢量，生成与该方向矢量垂直的法平面F；

S8103)遍历右侧钢轨顶面中线的矢量节点，寻找位于法平面F两侧且相邻的两个矢量节点(记为C，D)；

S8104)计算该法平面F与CD连线的交点(记为点B)；

S8105)遍历接触网线的矢量节点，寻找位于该法平面F两侧且相邻的两个矢量节点(记为E，F)；

S8106)计算该法平面F与EF连线的交点(记为点G)；

S8107)通过点G做线段AB的垂线，垂足记为点H，线段AB的中点记为I；

S8108)HI连线的长度即为点I对应里程处的接触线拉出值；

S8109)GH的长度即为点I对应里程处的接触线导高值；

S811)保存并输出接触线几何参数计算的结果。

9)线间距巡检

线间距表征相邻两股线路中线之间的水平距离，是决定铁路线路能否安全运营的一个关键性指标。线间距过小则可能影响两条线路上的机车行车。该指标在铁路线路进行大修起拨道后一般都需要进行测量。

利用三维扫描系统1扫描采集线路的三维点云数据，首先将点云沿着钢轨方向分割为片段，然后从每一段隧道点云中提取钢轨区域的点云，利用钢轨点云得到钢轨顶面矢量线，根据左右两侧钢轨的矢量线即可计算得到轨道中线。当点云中存在多股道时，即可得到多条轨道中线。如附图15所示，具体实施步骤如下所述：

S900)外业作业时，进行点云及全景照片的传感器原始数据采集；内业作业时，进行点云及全景照片的生成；

S901)将生成的点云进行分段，由于点云的体量非常大，为了降低点云处理系统的负担，最好将原始点云按照每段1000米分割成段；

S902)读入一段点云，首先利用布料算法分离得到地面点云；

S903)在地面点云中，由于钢轨的高程比道砟的高程要高，所以利用高程差可以分离得到钢轨部分的点云；同时，为了增加检测的稳定性，可以通过鼠标点击钢轨点云的方法明确钢轨的位置，然后利用区域增长算法来提取出钢轨点云；

S904)利用分离出来钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可以利用钢轨间的轨距范围为1435±3mm检核钢轨顶面矢量线提取的可信度；

S905)利用提取出来的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线；

S906)为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程的方法使轨道中线里程与铁路维修里程统一；

S907)计算相邻两条轨道中线的线间距：

S9071)遍历其中一条轨道中线的所有矢量节点，

S9072)计算每一矢量点(记为点A)的方向矢量，生成与该方向矢量垂直的法平面，

S9073)遍历相邻轨道中线的矢量点，寻找位于该法平面两侧且相邻的两个矢量节点(记为C，D)，

S9074)计算该法平面与线段CD连线的交点(记为点B)；

S9075)计算线段AB的水平距离，AB的水平距离即为该点处的线间距；

S9076)记录点A的里程，A的里程记为该线间距的里程值。

S908)保存并输出线间距计算的结果。

10)道砟饱满度巡检

道床是轨道的重要组成部分，是轨道框架的基础。道床的主要作用是支撑轨枕，将轨枕上部的巨大压力均匀地传递至路基，并固定轨枕的位置，阻止轨枕纵向或横向移动，在大大减小路基变形的同时还缓和了机车轮对钢轨的冲击。但是经过机车长时间的运行及钢轨起拨道，会出现道床形状不规则、道砟不饱满等病害。所以需要定期巡检道床的形状，及时发现病害。道床最重要的一个检查指标是道砟的饱满度，常用道床边坡的角度来判别道砟的饱满度，标准的道床边坡坡度为1:1.5。

铁路综合巡检系统可在获取线路全景三维点云的基础上对道床进行快速精确检测分析。首先截取铁路线路的点云断面，获得道床的高精度断面数据，然后识别并分离道床部分的点云，通过线形拟合可得到道床边坡的角度，判断是否存在缺道砟等情况。如附图16所示，具体实施步骤如下所述：

S1000)外业作业时，采集传感器的原始数据；内业作业时，进行点云、全景影像及POS轨迹文件等数据的生成；

S1001)由于点云为海量级别，为了确保巡检计算的流畅度，需要将点云进行分段，根据当前处理器的普遍性能最好将点云分割为1GB-3GB大小的点云段；

S1002)同步将POS轨迹文件分割成与点云段相对应的POS轨迹文件段，并将POS轨迹文件与点云文件进行匹配；

S1003)读入待巡检里程的点云段及相应的POS轨迹文件段；

S1004)利用布料算法分离得到地面点云，去除空中部分的点云；

S1005)提取以POS轨迹线为中线，两侧各2.5米宽度范围内的点云，被提取出来的点云即为只包含道床部分的点云；

由于是针对道床进行巡检，所以首先需要对点云进行分割以分离出道床部分的点云：由于外业作业数据采集时惯导器件是固定安装的，所以惯导器件与道床的相对位置关系相对固定，因此可以利用POS轨迹文件来分割提取道床；

S1006)在步骤S1008)得到的点云中，由于钢轨的高程比道砟的高程要高，因此可以利用高程差分离得到钢轨部分的点云；

S1007)利用分离出来钢轨部分的点云进行钢轨顶面拟合和提取，得到左右两根钢轨顶面矢量线，并可以利用钢轨间的轨距范围为1435±3mm检核钢轨顶面矢量线提取的可信度；

S1008)利用提取出来的左右两根钢轨顶面矢量线进行轨道中线计算，并得到轨道中线；

S1009)为轨道中线赋里程值，通过设置起点与终点里程的方法使轨道中线的里程与铁路维修里程统一；

S1010)按照设定的里程间隔值求取点云的横截面，并输出所有的横截面点云；

S1011)针对每一个横截面点云，执行以下操作：

S10111)由于横截面具有一定的厚度(通常为10cm～30cm之间)，首先将横截面内的点云投影至横截面，使之成为二维点云C；

S10112)在横截面中定位钢轨：通过计算钢轨顶面矢量线与横截面的交点即可定位出钢轨；

S10113)利用道床边坡与钢轨的相对位置关系在横截面中定位道床边坡的位置，根据道床横截面的标准可得：外轨继续往外850mm即为道床边坡的高位点，往外850mm+400mm即为道床边坡的低位点；

S10114)以左右两根钢轨顶面中点的连线为x轴、连线的中点为坐标原点、垂直连线向上为y轴建立标准坐标系，并将二维点云C旋转平移至标准坐标系；

S10115)在标准中标系中生成道床标准横断面模型，逐个计算点云与标准模型所包夹的图形的面积，标准模型以上的为多余道砟，以下的为道砟缺失，计算结束后即可得到该断面的道砟饱满度；

S10116)保存道砟饱满度的计算结果；

S1012)在连续一段线路针对每一帧点云应用上述步骤S10111)～S10116)计算后累加，即可得到整段铁路线路的道砟饱满度情况；

S1013)保存并输出道砟饱满度计算的结果。

本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统采用三维扫描系统1扫描得到铁路中心线50米范围以内的高精度全息点云与高分辨率全景影像，将全景影像与点云精确套后和，可以得到真彩色的全息点云。然后在得到的点云及全景影像的基础之上，进行铁路相关的巡检工作，可替代实现现有铁路综合巡检车中大部分的检测系统功能，并提供一些原有的检测系统不具备的检测或其他功能。由于系统的集成性能高，且采集的数据极为丰富，点云的精度较高，所以可以实现较多的铁路基础设施检测功能以及铁路资产管理、普查等功能，相较于以往的设备，大幅降低了系统复杂程度，提升了综合巡检系统作业效率，节约人力成本，提高了经济实用性。

流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本技术领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

须知，本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本申请可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本申请所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本申请所揭示的技术内容能够涵盖的范围内。

通过实施本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统的技术方案，能够产生如下技术效果：

(1)本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统，以单套设备采集的数据替代综合巡检车上现有的多套系统，极大地提高了检测设备的集成性，无论是从系统和操作的复杂程度还是经济成本都要远低于现有的综合巡检系统；

(2)本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统，单套设备采集的数据可以供多套后续的应用系统使用，增加了多个检测设备之间数据的兼容性，实现了多个设备的复用和检测数据的互通互联，降低了应用系统开发的复杂性；

(3)本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统，大量应用了点云数据，相较于以往基于平面图像的检测应用，不仅可以进行定性的分析，而且可以进行精确的定量分析，不仅可以实现大量的基础设施检测功能，还能实现灾害分析与评估，功能更为丰富；

(4)本发明具体实施例描述的铁路综合巡检系统，采用三维实景巡检，具备真彩色点云与全景影像，且可以进行精确的量测，相较于以往基于图像的巡检进步巨大，同时提供虚拟巡检功能，极大地降低了巡道工人的工作强度，大幅提升了巡道的准确与自动化程度。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明的精神实质和技术方案的情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同替换、等效变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围。

Claims (9)

1.一种铁路综合巡检系统，其特征在于，包括：三维扫描系统(1)、时空同步系统(2)、存储/控制系统(3)及巡检应用系统(4)，所述三维扫描系统(1)包括定姿定位系统(10)、激光雷达(11)及全景相机(12)，所述巡检应用系统(4)包括点云处理系统(40)及综合巡检分析系统(41)；所述定姿定位系统(10)获取铁路综合巡检车的全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据，所述激光雷达(11)获取被测物体的三维坐标数据，所述全景相机(12)获取全景影像数据；所述时空同步系统(2)根据全球导航卫星系统授时，为三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据提供时钟同步；所述存储/控制系统(3)实时保存经过时钟同步后的三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据；所述点云处理系统(40)首先使用全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据融合解算定位定姿系统数据，然后使用定位定姿系统数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云；所述综合巡检分析系统(41)以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析；所述综合巡检分析系统(41)包括边坡灾害巡检模块(42)，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统(1)在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统(40)在内业作业时生成点云及全景影像数据；所述边坡灾害巡检模块(42)对扫描得到的点云数据进行激光标志靶精确提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期扫描获取的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同；获取当期点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标对两期点云进行粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数；应用精确的点云叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的坐标差；检查变化量的结果，对于坐标差较大的区域调取当期及前期的全景影像，进行人工确认是否发生边坡变化；保存点云叠加对比的坐标差，读入前期的点云对比坐标差，绘制坐标差变化曲线，检测坐标差是否有逐步放大的趋势，对于坐标差呈现逐步放大的区域进行预警或报警。

2.根据权利要求1所述的铁路综合巡检系统，其特征在于：所述边坡灾害巡检模块(42)将当期的点云网格化，对首先处理的点云网格C进行平面拟合，得到平面P，并求取点云网格C的中心坐标O；再求取经过点O的平面P的法线，得到法线L，求取法线L与前期点云的交点J，并计算线段OJ的距离，即为两期点云中相同位置的变化量；遍历当期点云中的每一个网格，计算求得每格点云的前后期变化量，从而得到两期点云中相同位置的坐标差。

3.一种铁路综合巡检系统，其特征在于，包括：三维扫描系统(1)、时空同步系统(2)、存储/控制系统(3)及巡检应用系统(4)，所述三维扫描系统(1)包括定姿定位系统(10)、激光雷达(11)及全景相机(12)，所述巡检应用系统(4)包括点云处理系统(40)及综合巡检分析系统(41)；所述定姿定位系统(10)获取铁路综合巡检车的全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据，所述激光雷达(11)获取被测物体的三维坐标数据，所述全景相机(12)获取全景影像数据；所述时空同步系统(2)根据全球导航卫星系统授时，为三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据提供时钟同步；所述存储/控制系统(3)实时保存经过时钟同步后的三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据；所述点云处理系统(40)首先使用全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据融合解算定位定姿系统数据，然后使用定位定姿系统数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云；所述综合巡检分析系统(41)以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析；所述综合巡检分析系统(41)包括边坡灾害评估模块(43)，在需要巡检的铁路边坡上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统(1)在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统(40)在内业作业时生成点云及全景影像数据；所述边坡灾害评估模块(43)对扫描得到的点云数据进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同；获取当期的点云，然后读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数；利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后计算两期点云中相同位置的点云坐标差，并着重比较高程坐标z的差值；利用两期点云的坐标差计算两片点云所夹含部分的体积，即为滑坡的土石方，计算滑坡部分的面积；调取前一期扫描的全景影像数据，查看灾害点的实际地形地貌，按照里程对三维点云进行截取保存，同时定位至紧急事件发生的里程，采用该位置的三维点云与全景影像作为应急处理的底图，为应急处理提供地图参考。

4.根据权利要求3所述的铁路综合巡检系统，其特征在于：所述综合巡检分析系统(41)包括线路虚拟巡检/添乘模块(44)，所述三维扫描系统(1)在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统(40)在内业作业时生成点云、全景影像及定位定姿系统轨迹文件；所述线路虚拟巡检/添乘模块(44)利用标定后的全景影像为灰度点云赋真彩值，生成真彩色点云，将真彩色点云分割为点云段，同时将定位定姿系统轨迹文件分割为与点云段对应的定位定姿系统轨迹文件段；读入待巡检里程的点云段及相应的定位定姿系统轨迹文件；所述线路虚拟巡检/添乘模块(44)显示界面默认的视点定位在定位定姿系统轨迹文件的起点，视场方向与定位定姿系统轨迹文件一致，用户点击开始后能按多种方式进行点云漫游，实现虚拟巡检/添乘的视觉效果；在点云漫游过程中，用户能随时改变视场方向和暂停点云移动，暂停点云移动后，用户通过缩放能查看特定的部件，并调出点云对应的全景影像查看部件的影像信息；若某部件存在缺陷或故障，所述线路虚拟巡检/添乘模块(44)通过创建缺陷报表输出缺陷信息；当一段点云巡检结束后，自动读入下一段的点云进行巡检，直至线路巡检结束。

5.一种铁路综合巡检系统，其特征在于，包括：三维扫描系统(1)、时空同步系统(2)、存储/控制系统(3)及巡检应用系统(4)，所述三维扫描系统(1)包括定姿定位系统(10)、激光雷达(11)及全景相机(12)，所述巡检应用系统(4)包括点云处理系统(40)及综合巡检分析系统(41)；所述定姿定位系统(10)获取铁路综合巡检车的全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据，所述激光雷达(11)获取被测物体的三维坐标数据，所述全景相机(12)获取全景影像数据；所述时空同步系统(2)根据全球导航卫星系统授时，为三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据提供时钟同步；所述存储/控制系统(3)实时保存经过时钟同步后的三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据；所述点云处理系统(40)首先使用全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据融合解算定位定姿系统数据，然后使用定位定姿系统数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云；所述综合巡检分析系统(41)以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析；所述综合巡检分析系统(41)包括声风屏障巡检模块(47)，在需要巡检的铁路屏障上设置若干个激光标志靶，所述三维扫描系统(1)在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统(40)在内业作业时生成点云、定位定姿系统轨迹文件及全景影像数据；所述声风屏障巡检模块(47)通过人工截取仅包含有屏障的路段的点云，若该路段长度较长，则将点云分割为点云段，同时将定位定姿系统轨迹文件分割为与点云段对应的定位定姿系统轨迹文件段，并对定位定姿系统轨迹文件与点云进行匹配；读入待巡检里程的点云段及相应的定位定姿系统轨迹文件，分离空中部分的点云得到地面点云，对地面点云进行分割以分离出屏障部分的点云；提取以定位定姿系统轨迹线为中线，两侧设定宽度范围内的点云C，对点云C进行高度滤波处理，去除高程坐标z值小于设定值的点云，得到剩余的点云C’，再计算C’的点云法线，去除点云中不垂直定位定姿系统轨迹线的点云，最后剩余的即为只包含屏障部分的点云CP；对点云CP进行激光标志靶提取，并为提取到的激光标志靶设置唯一的编号或命名，不同期的点云中相同位置的激光标志靶编号或命名相同；读入待比较的前期点云，利用激光标志靶的里程及坐标进行两期点云的粗叠加显示，利用前期激光标志靶坐标及当期激光标志靶坐标计算精确的点云叠加参数；利用精确的叠加参数对当期坐标进行坐标转换，转换后进行精确的点云叠加对比，叠加后遍历当期点云，并统计每一点云在设定半径内的点云数量，对于前一期点云中数量不为0而当期点云中数量为0的点云，即认为当期点云中的屏障已经发生破损；统计计算破损部分的面积，保存破损里程处的当期扫描的全景影像和三维点云，以便于事后由工作人员人工进行确认。

6.一种铁路综合巡检系统，其特征在于，包括：三维扫描系统(1)、时空同步系统(2)、存储/控制系统(3)及巡检应用系统(4)，所述三维扫描系统(1)包括定姿定位系统(10)、激光雷达(11)及全景相机(12)，所述巡检应用系统(4)包括点云处理系统(40)及综合巡检分析系统(41)；所述定姿定位系统(10)获取铁路综合巡检车的全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据，所述激光雷达(11)获取被测物体的三维坐标数据，所述全景相机(12)获取全景影像数据；所述时空同步系统(2)根据全球导航卫星系统授时，为三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据提供时钟同步；所述存储/控制系统(3)实时保存经过时钟同步后的三维坐标、惯性测量单元、距离测量仪器及全景影像数据；所述点云处理系统(40)首先使用全球导航卫星系统、惯性测量单元及距离测量仪器数据融合解算定位定姿系统数据，然后使用定位定姿系统数据和激光雷达数据联合计算点云数据，再将点云数据与全景影像数据融合处理得到实景点云；所述综合巡检分析系统(41)以点云及全景影像数据为数据源进行铁路巡检分析；所述综合巡检分析系统(41)包括接触网电线杆垂直度巡检模块(411)，所述接触网电线杆垂直度巡检模块(411)在采集铁路周边的全息点云后进行点云分割，得到电线杆部分的点云，求取电线杆部分的点云中心，并进行直线拟合，得到接触网电线杆中心的矢量方程，并得到电线杆的垂直度。

7.根据权利要求6所述的铁路综合巡检系统，其特征在于：所述三维扫描系统(1)在外业作业时进行原始数据采集，所述点云处理系统(40)在内业作业时生成点云、定位定姿系统轨迹文件及全景影像数据；所述接触网电线杆垂直度巡检模块(411)将点云分割为点云段，同时将定位定姿系统轨迹文件分割为与点云段对应的定位定姿系统轨迹文件段，并对定位定姿系统轨迹文件与点云文件进行匹配；读入待巡检里程的点云段及相应的定位定姿系统轨迹文件，利用定位定姿系统轨迹将多余的点云删除，剩余的点云为C，寻找到所有的电线杆，并针对每一个电线杆进行位置及斜率的计算，保存并输出计算的结果。

8.根据权利要求7所述的铁路综合巡检系统，其特征在于：所述接触网电线杆垂直度巡检模块(411)在定位定姿系统轨迹的起始处对点云求取横截面，横截面的高度与定位定姿系统轨迹相同且横截面水平，得到横截面与点云C的交点；分别计算每一个交点处点云的直径或大小，并计算相邻两个交点处点云中心的距离；利用电线杆的直径为固定值，且电线杆之间的距离值也为固定值排除干扰项，并得到剩余的点云即为电线杆，记得到的电线杆为D，电线杆中心的坐标为x，y；从定位定姿系统轨迹起始点开始，每隔设定距离求取一次横截面，并将得到的电线杆合并至D中，循环计算得到所有的电线杆D。

9.根据权利要求7或8所述的铁路综合巡检系统，其特征在于：所述接触网电线杆垂直度巡检模块(411)取出D中的一根电线杆Di(xi，yi)，在点云C中提取以Di(xi，yi)为圆心，设定半径范围内的点云C-Di，计算点云C-Di中所有点的高程坐标zi的最大值zmax及最小值zmin；在最大值zmax与最小值zmin之间，每隔设定距离设置一个水平横截面，求取横截面与点云C-Di的相交面，并求取相交面点云的中心坐标oi；得到所有的横截面与点云C-Di的相交面的中心后，将所有的中心点拟合成直线，并求得直线的斜率，记录该电线杆的位置、斜率。

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