Technicalspecificationforintelligentmeasurementofhighwaysubgradeandpavementconstruction——Laserpointcloudmeasurement 附錄A（資料性）濾波算 附錄B（資料性）基于高程閾值的非地面點過濾方 附錄C（資料性）基于坡度的濾波方 附錄D（資料性）Bezier曲線道路邊界擬合方 參考文 GB/T18314全球定位系統（GNSS）GB／T18316GBT36100機載激光雷達點云數據質量評價指標及計算方法CH/Z3017地面三維激光掃描作業技術規程CH/T8023CH/T8024機載激光雷達數據獲取技術規范JTGC10公路勘測規范JTG/T3610公路路基施工技術規范JTG/TF20公路路面基層施工技術細則JTGF40公路瀝青路面施工技術規范SJ21226T/JSTERA39—2022點云濾波pointcloud聚類分析cluster激光點云LIDARpoint[來源：CH/T8023-鄰域生長neighborhood主成分分析principalcomponents注1：主成分（即特征向量）與它們的權值（即特征值。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，它們通常表示為原始變量的某種線性組合。注2：主成分分析經用于減少數據集的維數，同時保持數據集中的對方差貢獻最大的特征，通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到，這樣低階成分能保留住數據的最重要方面。點云數據配準pointcloud[來源：CH/Z3017-2015，3.1.5]點云去噪pointcloud[來源：CH/Z3017-GNSS-RTK：全球衛星導航系統實時動態測量（GlobalNavigationSatelliteSystemReal-timekinematic；IMU：慣性測量單元（InertialMeasurementUnit）；INS：慣性導航系統（InertialNavigationSystem）CCD：電荷耦合器件（ChargeCoupledDevice；TIN：三角剖分（TriangulatedIrregularNetwork；Mapping；User3D1中誤差制點中誤差455注：注1：基于點云特征圖像方法是將三維離散點云通過投影轉化為規則的二維圖像，并使用成熟的數字圖像處理技術來實現道路的提取，該方法生成圖像時存在精度損失。注2：基于掃描線的方法是當采用線性掃描方式掃描時，將一條掃描線作為一個橫斷面處理，該方法需要路面的高差、坡度等大量經驗閾值。注3：基于聚類分析方法是根據目標地物具有相似的局部特征對道路點云進行聚類分析，進而提取道路路面，這種方法容易出現過分割和欠分割的現象。（10cm×10cm33315°～165°；控制點的平面坐標可通過全站儀、GNSS-RTK足圖根點點位中誤差和高程中誤差在±5mmJTGC1055°以內，確保掃描點云數據配準精度。同時還應保證測30%左右，不宜過度重疊航帶；5%～10H（1）確定；H

CH/T8024注：MU5min～10min8”字航線；5㎡～6CH/T8024GB/T36100CH/Z3005GB/T36100e5min，GNSS1s。然后開始按事先規劃好的行走路徑JTGC103GNSSGB/T18314De）POSm）JTGC101。 b)過濾1GNSS（或全站儀）測量出各掃描站點20mm2； b)弦高差法去2注：弦高差法原理。連接要檢查的前后兩個點，計算P到弦的距離，若點P的∣e∣≥[ε]，其中[ε]為給定允差，則認為34。 b)濾波4注1：統計濾波算法的數學模型為假定點云p中有n個點，任何一點i的k鄰域點集為Ni)，通過公式（2）計算任一點pi到Np)內所有鄰域點的平均距離di；然后計算點云p中所有點局部鄰域距離的平均距離d0和標準差σ，由式（3）和式（4）得到，設置距離閾值Dd+λ·σ。當某點pi與其鄰域中各點的平均距離i大于距離閾值D，則該點i為離群點并去除，反之保留。1

PjPi ——點云中任一點的k D——距離閾值；σk——指距離點Pi最近的k1d0

(dd

σ統計濾波算法對整個輸入進行兩次迭代：在第一次迭代期間，它將計算每個點到其最近的k在計算機中使用setMeanK（）設置k+tdvml*tdv。sttdvuTrsh（）為設置標準偏差的乘數。在第二次迭代期間，如果點的平均鄰近距離分別低于或高于此閾值，則將其分類為非離群或離群。5。 b)修補57.5.6SJ21226a）數據量龐大，數據處理困難；b）c）點云數據不利于高程閾值的設置。A。波方法（C、移動窗口濾波方法以及基于不規則三角網濾波方法等。邊界的間距在一定范圍內變化，此時，計算掃描車與標記格網的間距，設置距離閾值和d，其中，d為15度，2為07倍～10倍路基寬度。將滿足d至2范圍內標記的格網作為滿足距離約束的格網。設置1路面邊緣處高出路面物體對提取結果的影響；設置2的作用是考慮路基路面寬度變化的影響。6根據連續分布特征進行道路精提取并與設計信息對比，自動形成測量報告，測量報告形式宜與T/JSTERA39—2022保持一致。（5～Q TPFPFN

QR

TPFN

R——點云測量完整性；

P TPFP

P——點云測量準確度；30mm。附錄ymax,（L計算。L、C（A.2。mint(xmaxxmin) nint(ymaxymin) Int——取整； ——激光點的縱坐標——x——y L C

——點云所在格網列 Int——取整； ——激光點的縱坐標N，再設置激光點個數閾值，如果某格網內激光點H1H8的平均高程。H1HH1HH2HH8H

H0——格網初篩種子點高程。0(x0,y0,z0dθ1、θ2、θ3A.1（A.6A.1ax0byax0by0 a2b2c xoi,yoi,zoi——頂點坐標；a，b，cO1O2、O1O3、O2O3d

,i

——點O3(x(xoixo)(yy)(zz

Soi 10%，角度濾波參數的閾值不能設置過小；如果路線起伏不打，則附錄nipi計算見公式（B.1。PiN——點云總個數。

p

k（Hmin＜k＜Hmax）C0C1兩部分，則兩部分點云出現概率為（B.2（B.3

10——C0

iP(i/

)

iP(i/C)ipiT(k

ik

ik1

μ0——C0部分點云的平均高程；μ1——C1部分點云的平均高程；Pi——高程等級概率（B.4g(

0 0——C0μ0——C0部分點云的平均高程；μ1——C1kT。TT附錄C.1層，若某一層中點數小于平均點密度的1/10，則認為該點為孤立的噪點，需要去除。同時為了避免所域格網內地面種子點的高差△Hi（i=1,2,…，8，若△H大于H的鄰域格網點數N=8，則認為該點是非C.2C.3中心點與8C.4Wb。Wb計算窗口W0Ws,

Wb,S0Ws——5×5Sm則認為是地面點，否則需去除。1

Sm

N——在（μ-2σ，μ+2σ）范圍內坡度數量；Sm——坡度閾值。W0為判斷C.5附錄P(t)PiBi,n(t)，t

i

(t)Cttk(1t)ni,i