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J-GLOBAL ID：201902292071265452   整理番号：19A1292681

地上レーザ走査点雲から地下鉄トンネル断面を抽出するための柔軟なアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Flexible Architecture for Extracting Metro Tunnel Cross Sections from Terrestrial Laser Scanning Point Clouds

著者 (9件)： Cao Zhen (College of Civil Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Chen Dong (College of Civil Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Shi Yufeng (College of Civil Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Zhang Zhenxin (Advanced Innovation Center for Imaging Technology, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Jin Fengxiang (School of Surveying and Geo-Informatics, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China) ,  Yun Ting (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Xu Sheng (College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China) ,  Kang Zhizhong (School of Land Science and Technology, China University of Geosciences, Beijing 100083, China) ,  Zhang Liqiang (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 3  ページ： 297  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,テラヘルツレーザ走査点雲からの地下鉄トンネル断面積(プロファイル)を抽出するための新しい枠組みを提示した。全体のフレームワークは,トンネル中心軸抽出と断面決定の2つのステップから成る。トンネル中心抽出において,著者らは最初の中心軸を得るためにスライスベースの方法を提案して,それをさらに強化ランダムサンプルCon(RANSAC)トンネル軸分割アルゴリズムによって線形および非線形の円形セグメントに分割した。このアルゴリズムは,ハイブリッド線形および非線形セグメント抽出の問題を,生データ空間よりもむしろ接線空間で定義された線形要素の単一セグメンテーションに変換し,トンネル軸セグメンテーションを著しく単純化する。次に,抽出された軸セグメントを,トンネル軸の周りに直交的に回転する一連の直線を,それらの局所適合二次曲面,すなわち円筒表面と交差させることにより,粗い断面点を生成する断面決定のステップへの入力として提供した。これらの生成されたプロファイル点は,制約された非線形最小二乗問題を解くことによって,さらに精密化され,緻密化南京地下鉄トンネルに関する著者らの実験は,断面適合誤差がわずか1.69mmであることを示した。地下鉄トンネルの設計された半径と比較して,抽出された断面半径のRMSE(Root平均二乗誤差)は1.60mmを保つだけである。また,上海における他の地下鉄トンネルに関する著者らのアルゴリズムをテストして,結果は半径のRMSEが4.60mmを保つだけであり,それは6.00mmの最先端の方法より優れていることを示した。正確な幾何学とは別に,著者らのアプローチは,断面間の正しいトポロジーを維持することができ,それによって,亀裂欠陥のない幾何学的トンネルモデルの生産を保証することができる。さらに,このアルゴリズムは欠落データと点密度に鈍感であることを証明した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 緻密化 ,  二次曲面 ,  簡素化 ,  直交性 ,  線形性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  位相幾何学 ,  セグメンテーション ,  精密化 ,  円筒 ,  アルゴリズム ,  亀裂 ,  最小二乗法 ,  テラヘルツ波
準シソーラス用語： *レーザ走査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地上レーザ走査 ,  トンネル中央軸 ,  トンネル断面 ,  RANSACの強化 ,  二次あてはめ ,  制約付き非線形最小二乗問題

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (27件)：

• Kang, Z.; Zhang, L.; Tuo, L.; Wang, B.; Chen, J. Continuous extraction of subway tunnel cross sections based on terrestrial point clouds. Remote Sens. 2014, 6, 857-879.
• Xie, X.; Lu, X. Development of a 3D modeling algorithm for tunnel deformation monitoring based on terrestrial laser scanning. Undergr. Space 2017, 2, 16-29.
• Qiu, W.; Cheng, Y.J. High-resolution DEM generation of railway tunnel surface using terrestrial laser scanning data for clearance inspection. J. Comput. Civ. Eng. 2016, 31, 04016045.
• Kolymbas, D. Tunnelling and Tunnel Mechanics: A Rational Approach to Tunnelling; Springer Science & Business Media: Berlin/Heidelberg, Germany, 2005.
• Wang, T.T.; Jaw, J.J.; Chang, Y.H.; Jeng, F.S. Application and validation of profile-image method for measuring deformation of tunnel wall. Tunn. Undergr. Space Technol. 2009, 24, 136-147.

タイトルに関連する用語 (6件)： 地上 ,  レーザ走査 ,  点雲 ,  地下鉄 ,  トンネル断面 ,  アーキテクチャ