Automated Detection and Analysis of Minor Deformations in Flat Walls Due to Railway Vibrations Using LiDAR and Machine Learning

要約

この研究では、近くの鉄道線路からの振動によって引き起こされる平坦な壁の軽微な変形を自動的に識別するための高度な方法論を導入しています。
高密度地上レーザー スキャナー (TLS) LiDAR 調査と AI/ML 技術を活用してデータを収集および分析します。
スキャン データは詳細な点群に処理され、地上点、樹木、建物、その他のオブジェクトを区別するためにセグメント化されます。
解析は、平らな壁に沿ったセクションを特定し、地面の向きに対するその変形を推定することに重点を置いています。
RGIPTキャンパスで実施された調査結果では、鉄道通路に近い壁に重大な変形が見られ、最大の変形は7〜8cm、平均は3〜4cmであることが明らかになった。
対照的に、廊下から離れた壁の変形は無視できます。
特徴抽出と変形モニタリング用に開発された自動化プロセスは、構造健全性モニタリングの可能性を示しています。
この方法論は、LiDAR データを機械学習と統合することにより、構造変形を特定および分析するための効率的なシステムを提供し、都市インフラの構造の完全性と公共の安全を確保するための継続的な監視の重要性を強調します。
このアプローチは、自動化された特徴抽出と変形解析における大幅な進歩を表しており、都市インフラのより効果的な管理に貢献します。

要約(オリジナル)

This study introduces an advanced methodology for automatically identifying minor deformations in flat walls caused by vibrations from nearby railway tracks. It leverages high-density Terrestrial Laser Scanner (TLS) LiDAR surveys and AI/ML techniques to collect and analyze data. The scan data is processed into a detailed point cloud, which is segmented to distinguish ground points, trees, buildings, and other objects. The analysis focuses on identifying sections along flat walls and estimating their deformations relative to the ground orientation. Findings from the study, conducted at the RGIPT campus, reveal significant deformations in walls close to the railway corridor, with the highest deformations ranging from 7 to 8 cm and an average of 3 to 4 cm. In contrast, walls further from the corridor show negligible deformations. The developed automated process for feature extraction and deformation monitoring demonstrates potential for structural health monitoring. By integrating LiDAR data with machine learning, the methodology provides an efficient system for identifying and analyzing structural deformations, highlighting the importance of continuous monitoring for ensuring structural integrity and public safety in urban infrastructure. This approach represents a substantial advancement in automated feature extraction and deformation analysis, contributing to more effective management of urban infrastructure.

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