答辩博士：易程
指导教师：汪俊教授/博导
论文题目：基于大规模激光点云数据的隧道结构检测关键技术研究
答辩委员会：
主席：王 浩 教授/博导 东南大学
委员：刘树亚 研究员级高工 深圳市市政设计研究院有限公司
张宇峰 研究员级高工 苏交科集团股份有限公司
秦 昊 研究员 军事科学院国防工程研究院
王禹林 教授/博导 南京理工大学
柯世堂 教授/博导 南京航空航天大学
汪 俊 教授/博导 南京航空航天大学
秘书：魏明强 副教授/硕导 南京航空航天大学
答辩时间：2021年5月29日（周六） 14:30
地 点：南航明故宫校区 15-341
学位论文简介：
大规模激光点云数据处理与分析技术在高端装备的逆向工程和质量检测、大型国防工程结构安全检测等领域的快速发展，展示出了广阔的应用前景。大型国防“地下长城”隧道结构体系的构建，对基于高精度点云数据的结构安全检测技术具有迫切的实际应用需求。然而，由于长距离大型隧道结构点云数据海量、结构复杂、数据质量低且检测指标精度要求高；同时，在极短检测窗口期需要高效率分析各项参数来准确感知结构安全状态，因此，给大规模点云数据处理能力和分析方法的效率、精度都带来了巨大挑战。本文围绕隧道结构形变自动分析和病害特征智能检测的工程应用要求，对基于大规模激光点云数据的隧道结构检测关键技术进行了系统深入的研究。
论文主要研究工作包括：
（1）针对大规模场景中标靶的自动识别和点云高精度配准，提出了基于闭环约束的链式点云全局优化配准算法。通过强度影像和几何特征的协同分析，建立了标靶模式表征与滤波算子的映射关系，提出了基于离散莫尔斯函数的标靶自动识别方法，并基于垂直约束拟合提取出亚像素级标靶中心。根据多视角配准误差传播规律，基于闭环约束条件计算全局最优变换参数，减小累计误差来提高隧道结构整体配准精度。
（2）针对隧道结构点云数据处理，提出了基于全局迭代优化的精确轴线提取算法。通过法向量投票的高斯球映射确定局部最优主轴方向，动态跟踪提取初始轴线。基于圆拟合断面结合B样条曲线拟合圆心点集实现轴线动态优化更新直到收敛，提取出隧道结构全局高精度轴线。进一步，应用基于改进RANSAC的圆柱拟合快速滤除异常数据，为后续结构检测提供了良好基础。
（3）针对隧道结构形变自动分析，提出了基于断面几何特征的局部形变检测方法和基于图像与几何协同建模的隧道整体连续性形变分析方法。根据隧道结构实际变形规律，基于特征分割的分段拟合精确提取出隧道全断面轮廓，并分析出各项形变参数指标。通过强度影像多层次分割策略实现隧道结构组件的准确分割，进而提出了基于模板最优匹配驱动的全自动隧道快速建模方法，显著提高了大型隧道结构形变分析的精度和效率。
（4）针对隧道结构病害智能检测，提出了基于多尺度特征融合的病害特征自动识别算法和基于语义分割的隧道病害特征提取方法。根据病害显著的多尺度特征，引入特征金字塔结构，提出了基于多尺度特征融合的病害自动识别算法，实现了多尺度病害特征的精准识别。基于密集连接的病害特征分割网络结构并融合低层与高层特征，实现了对隧道结构病害特征的高语义性表达，颠覆了传统检测模式，提高了对多尺度形态随机病害特征的表达力和分割精度。
（5）基于本文研究成果开发了隧道结构检测系统，成功应用于某大型国防隧道结构损伤检测以及轨道交通隧道结构安全检测。大量实例验证了本文方法的有效性和可靠性，为隧道结构竣工验收、日常运维以及保护区高频检测提供了强有力的技术保障，对其安全稳定运营意义重大。
主要创新点：
（1）提出了基于离散莫尔斯函数模型的特征标靶自动识别方法，实现了大规模场景中标靶的高效准确检测，并基于闭环约束的链式点云数据全局优化配准算法，实现了大规模隧道结构多视角点云数据的高精度配准。
（2）提出了基于全局迭代优化的隧道中心轴线精确提取算法，并实现了隧道整体异常数据的快速自动滤除，为后续综合形变指标的准确分析提供了良好的基础。
（3）提出了基于断面轮廓几何特征的隧道局部形变检测方法和基于图像与几何协同建模的隧道整体连续性形变分析方法，应用多维度形变检测技术综合感知隧道结构安全状态。
（4）提出了基于多尺度特征融合的病害特征自动识别算法和基于语义分割的隧道病害特征提取方法，提高了检测效率和精度，实现了病害特征检测的自动化和智能化。
