基于多传感器数据融合的真实场景3D重建和煤矿道数字双胞胎可视化方法的研究
Hongda Zhu1,2, Jingjing Jin3, Sihai Zhao1
1School of Mechanical and Electrical Engineering, China University of Mining & Technology-Beijing, Beijing 100083, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
本研究介绍了一种多传感器数据融合方法,用于精确的3D重建和煤矿道的数字双胞胎可视化. 该方法增强了用于智能采矿应用的光现实建模和特征识别.
科学领域:
- 地理学工程 工程地质学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
背景情况:
- 传统的煤矿数字化技术的精度低,特征识别不佳.
- 现有的方法与复杂道环境的非摄影现实模型作斗争.
研究的目的:
- 开发一种多传感器数据融合方法,用于现实场景的3D重建和煤矿道的数字双胞胎可视化.
- 为了提高煤矿道3D模型的准确性和细节性.
主要方法:
- 利用基于立方图的绘图来进行图像投影和与导航和点云数据的空间对齐.
- 采用内/外角检测用于图像细分和优化区域增长用于道特征点云细分.
- 集成的几何维度用于3D模型构建和UV纹理映射用于现实的可视化.
主要成果:
- 实现了道平面 (屋顶,地板,侧墙) 和特征物体 (通风管) 的准确细分.
- 生成高保真数字双胞胎模型,具有真实的纹理细节和准确的空间布局.
- 在模拟和真实煤矿环境中表现出卓越的性能,具有多视图可视化功能.
结论:
- 拟议的方法显著提高了煤矿道的光现实 3D 建模的准确性和实用性.
- 为数字双胞胎构造,结构建模和智能采矿安全监控提供高效的技术支持.
- 为捕捉和可视化复杂的地下环境提供了强大的解决方案.
