煤炭科学技术

作者：代贵生, 孙天山,

关键词：三维激光扫描, 煤矿巷道, 点云去噪, 多尺度融合, 统计滤波,

随着矿山智能化的发展，三维激光扫描技术也逐步应用到煤矿巷道监测中。由于井下煤矿巷道复杂的环境因素影响，利用三维激光扫描技术所获取的点云数据通常包含一系列噪点，会对后续的点云数据处理产生不利影响。研究采用曲率与统计滤波联合优化的方法，提出了一种基于改进统计滤波的多尺度融合点云去噪方法。首先，利用KD-tree构建待去噪巷道原始点云拓扑结构，在原始点云中每个点处构建邻域，并计算邻域内每2个点之间的平均欧氏距离和每个点的曲率；然后，设置曲率阈值对点云进行区分，将原始点云中的曲率值与预设的大尺度噪声阈值及其他噪声阈值进行比较，筛选得到初始去噪点云；之后，由于初始去噪点云中还可能包含部分离散点，再利用半径滤波去除较少的离散点，完成点云去噪；最后，在瓦斯煤层爆炸实验室模拟巷道和防空洞拱形巷道试验环境中对所提出的点云去噪方法进行试验研究。结果表明：所提出的基于改进统计滤波的多尺度融合点云去噪方法，能够在尽可能保留巷道表面点的情况下有效去除噪声点，并且通过与传统点云去噪方法的试验对比发现，传统统计滤波去噪后的巷道点云出现不同程度的空洞，已无法维持巷道结构，而本研究所提出的曲率与统计滤波的联合优化方法依旧保留着完整的巷道结构，在实验室模拟巷道中特征点保留率能够提高4.624%，在拱形模拟巷道中特征点保留率能够提高10.27%，煤矿巷道现场试验证明，该方法弥补了传统点云去噪方法的不足，更能满足矿山巷道监测的需求。

来源：2025年第6期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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