煤炭科学技术

作者：王丹丹, 许少毅, 姚蔚利, 孟令宇, 王浩,

关键词：三维激光扫描, 矩形巷道, 点云去噪, 平面划分, 集群噪声,

针对煤矿矩形巷道点云数据中多类型噪声并存，且传统半径滤波、统计滤波等方法在处理复杂内部附着噪声时易造成巷道表面空洞、边界缺失和结构断裂的问题，提出了矩形巷道点云多类型噪声分阶段去除方法。该方法充分利用矩形巷道顶板、底板及两帮所构成的多平面结构先验，按照噪声空间分布特征和去除难度构建递进式处理框架。首先，依据噪声的空间分布特征，采用半径、直通滤波快速剔除离散点与外部集群噪声；随后，针对与真实巷道表面交织分布、难以通过全局统计特征分离的内部集群噪声，提出一种基于平面划分的局部去噪策略：以巷道中轴线为基准进行等距切片，依据法向分量将各切片点云划分为顶板、底板与两帮区域，并在各子区域内结合密度统计与法向一致性实现噪声的差异化判别与剔除；最后，通过各切片结果融合与重叠区域连续性修复，获得结构完整的矩形巷道净化点云。在隧道模拟及巷道真实场景中进行了实验，并与半径滤波和统计滤波方法进行了对比，本文方法在噪声去除率、特征保持性及边界完整性方面表现优越，有效改善了传统滤波方法在内部集群噪声处理中的空洞与结构断裂问题。研究结果验证了该方法在矩形巷道点云去噪中的可靠性与工程适用性，可为煤矿巷道高保真三维重建和智能感知提供稳定的数据基础。

来源：2026年第5期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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