高速鐵路軌道近景影像匹配與定向建模.pdf

1、鐵路軌道作為高速鐵路的重要組成部分，是支撐列車高速運行的重要基礎(chǔ)設(shè)備。由于軌道表面長期承受輪軌動力作用以及路基沉降等因素的影響，軌道的線形可能發(fā)生幾何變形，給列車安全運營帶來線路隱患。因此，及時快速檢測高速鐵路軌道靜態(tài)幾何狀態(tài)可為線路安全運營提供重要的技術(shù)保障。
　　 目前對于軌道靜態(tài)幾何狀態(tài)的檢測，通常采用軌檢小車和智能型全站儀配合的軌道檢測系統(tǒng)。本文為進(jìn)一步提高軌道檢測效率，嘗試將近景攝影測量方法引入軌道幾何檢測。通過對鐵路

2、軌道進(jìn)行近景攝影獲取連續(xù)的軌道影像，對軌道影像進(jìn)行特征提取與同名點匹配，采用連續(xù)像對解析幾何定向方法求解軌道模型坐標(biāo)，并計算出軌道點的三維地面坐標(biāo)，為軌道幾何狀態(tài)參數(shù)計算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　 針對軌道近景攝影測量中面臨的軌道影像處理技術(shù)問題，本文提出了一種二階Harris特征點提取算子，利用二階導(dǎo)數(shù)極值點作為提取特征點的依據(jù)，并對軌道影像進(jìn)行分塊處理，使用自適應(yīng)閾值提取軌道影像中的特征點。在此基礎(chǔ)上，采用基于金字塔影像粗匹配結(jié)合

3、最小二乘精匹配的由粗到精匹配策略，開展軌道影像同名點的匹配。通過先將軌道影像做金字塔分層處理，逐層進(jìn)行相關(guān)系數(shù)粗匹配，再將粗匹配結(jié)果作為初始值，利用最小二乘算法進(jìn)行精匹配，最終獲得精匹配同名點的像點坐標(biāo)。
　　 利用精確匹配的軌道影像同名點，開展了連續(xù)軌道影像的相對定向過程，并使用連續(xù)像對的相對定向參數(shù)求解出軌道點的像空間輔助坐標(biāo)，在完成模型連接的基礎(chǔ)上，計算軌道點在攝影測量坐標(biāo)系中的坐標(biāo)數(shù)值。
　　 對有砟軌道試驗場及

4、杭甬客運專線紹興段無砟軌道開展近景攝影圖像處理實驗，計算結(jié)果表明，相比于經(jīng)典Harris算子，本文提出的二階Harris有效提高了特征點提取的效率，所提取的特征點數(shù)量、精度有所改善，特征點的空間分布均勻，避免了特征點聚簇和數(shù)據(jù)冗余;基于金字塔粗匹配結(jié)合最小二乘精匹配的匹配算法，能快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)相似性特征的軌道影像匹配，同名點數(shù)量和誤匹配率均能夠滿足近景攝影測量定向建模的需要，表明近景攝影測量方法應(yīng)用于高速鐵路軌道幾何平順性檢測具有較大潛