基于Hilbert曲线点云序列化的地铁盾构隧道渗漏检测方法

本发明公开了一种基于Hilbert曲线点云序列化的地铁盾构隧道渗漏检测方法，利用移动式激光雷达系统获取地铁盾构隧道的点云数据；对点云数据进行预处理，包括隧道附属设施去除和点云去噪；对渗漏实例标签进行手动标注，将点云数据划分为渗漏类和背景类，构建渗漏检测数据集；对数据集进行数据增强；基于Hilbert空间曲线对渗漏检测数据集中的点云数据进行序列化，以优化点云的空间连续性并提高后续深度学习模型的输入效率；将序列化后的点云数据和对应的点云强度值输入到Point Transformer深度学习网络中进行模型训练，构建Lovasz Hinge损失函数，通过优化损失函数，获取最佳模型。本发明适用于实际地铁隧道的渗漏监测与维护，大幅提高了整体检测效率和检测精度。