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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116465327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310425653.3，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法是由左湘龙;魏晓军;何旭辉;开大龙设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法，包括原始点云数据获取、原始数据预处理、水平近似面点云提取、桥面板上表面点云提取和桥梁线形特征点提取等过程；本发明基于原始数据段提取出完整的桥面板上表面点云，然后再基于桥面板上表面点云进行桥面板外侧边界点云获取。基于原始的数据获取连续的线形特征点，拟合的桥梁线形平滑度更好，能够反映桥梁的连续线形。本发明基于三维激光扫描获取桥梁线形，该方法属于非接触式测量，外业测量时间短，线形数据提取自动化程度高，测量结果分辨率高，测量线形连续，可应用于大规模桥群与长大桥梁的长期线形监测。

本发明授权一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载三维激光扫描的桥梁线形测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、基于车载三维激光扫描仪获取原始点云数据； 步骤S2、对原始点云数据进行分割处理，获得原始桥面点云数据；对原始桥面点云数据进行降采样，获得降采样后的桥面点云数据； 步骤S3、采用同样的数据分段方式，将降采样后的桥面点云数据和原始桥面点云数据均划分成多个数据段；以每个降采样后的数据段及其对应的原始数据段为处理对象执行步骤S4-步骤S6； 步骤S4、对降采样后的数据段应用点云法线滤波，剔除法线方向与竖直方向偏差大于法线偏差阈值K1的数据点；然后应用区域增长算法，将离散点云数据进行聚类，获得聚类处理后的多个区域集；根据各区域集质心点Z轴坐标进行同一水平近似面点云的合并，得到多段水平近似面点云； 步骤S5、选取内点数量最大的水平近似面点云，利用最小二乘拟合求出该水平近似面点云的平面数学模型； 基于此平面数学模型在原始数据段中提取出完整的桥面板上表面点云Pfi，具体是：利用平面数学模型在原始数据段中先粗提取出点云合集Pco，然后在点云合集Pco中精提取出完整的桥面板上表面点云Pfi； 精提取完整的桥面板上表面点云Pfi具体是：计算点云集合Pco中数据点的法线与曲率，设定法线评价权重W，利用式10-式12计算综合距离评价指标Da,p，若Da,p小于距离阈值L1则认为数据点属于桥面板上表面，实现精确提取； Wa'＝W1-Ca10， dNa,p＝cos-1|Na·NP|11， Da,p＝|1-Wa'da,p+Wa'dNa,p|12， 式10-式12中，Ca为数据点a的曲率，Wa'为考虑曲率影响的数据点a的法线评价权重，dNa,p为数据点a法线与平面数学模型p法线的偏差，Na、NP分别为数据点a、平面数学模型p的单位法向量，da,p为数据点a到平面数学模型p的距离； 步骤S6、对桥面板上表面点云Pfi进行桥面板边界点云获取，识别出所有沿桥梁纵向的边界点云；根据所有沿桥梁纵向的边界点云在桥梁宽度方向的位置差异，识别出外侧边界线作为桥梁线形特征点； 步骤S7、整合每段桥面板上表面点云的桥梁线形特征点提取结果，得到完整的全桥线形特征点。

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