摘要：随着地铁运营时间的不断增加、地下水位的上涨,地铁隧道渗漏水情况日益严重,已严重影响地铁隧道的安全运行。传统的检测方法为人工现场巡查,效率低、准确率差,高自动化、高精度、高稳定性的漏水检测方法是改进传统检测方法的关键。因此,本文提出了一种利用移动激光扫描隧道进行渗漏水检测的深度学习方法。该方法由以下部分组成:①利用获取的隧道衬砌点云建立渗漏水数据集;②通过基于掩码区域卷积神经网络进行自动渗漏检测。在南京地铁2号线奥体东—兴隆大街测试结果表明,本文方法实现了隧道衬砌漏水在二维平面的自动化检测和评价,为检测人员提供了直观的漏水信息展示。

摘要：盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷,本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业,通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析,实现地铁隧道收敛的快速全面监测,弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明,该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测,而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘,为地铁隧道的安全监测提供基础数据,保障地铁安全运行。

摘要：随着信息时代的发展与进步,城市基础数据的获取已成为城市信息化的重要环节,然而城市基础数据的获取受到噪点多、GPS信号差、建筑密集等因素的制约。利用三维激光扫描技术采集复杂环境的地形数据,进行数据后处理,生成地表模型并提取研究区地表分类数据,解决了在复杂环境下传统测量手段很难得到高精度地表模型的问题。

摘要：截至2021年底,中国内地已有51个城市开通运营城市轨道交通,线路达269条,运营里程8708公里,我国地铁已经进入新建与维护并重期.不同于其他交通方式,地铁大多建于隧道内,隧道施工、运营一般均在地下封闭环境进行,隧道在运营期间,衬砌结构会因为设计不合理、施工不当、地质灾害、运营年限、气候条件等原因产生各种病害,且影响地铁隧道与轨道的病害因素具有多方位、多层次和时延性的特点,一旦发生安全事故,后果非常严重,不但会造成设施设备损坏,严重影响着隧道运营安全,还会造成乘客伤亡,给国家财产带来重大经济损失.

摘要：地铁运营阶段对隧道结构的变形监测,保证了地铁运行的安全。现阶段我国地铁隧道监测主要采用传统飾全站仪等设备进行人工测量,该方法布设的变形监测点有限,且监测过程缓慢,难以全面反映隧道结构妁整体变形特征。本文针对运营期的地铁隧道结构特点,采用提出一种基于新型移动式三维激光测量技术的隧道结构监测解决方案。首先利用高密度点云数据获取隧道结构情况,然后通过自动识别的技提取隧道顶部的环片拼接缝,以此为基础结合传感器数据提取逐环点云数据,再利用逐环点云数据提取各环片断面信息,对环片的水平收敛、椭圆度、环间错台量进行分析,最后,利用隧道监测数据综合管理平台对各类监测成果进行综合管理分析,实现隧道结构健康丝综合评价分析。通过实际工程应用表明该解决方案监测结果准确、成果分析与管理更加科学,满足隧道健康检测的需求。