本发明涉及隧道工程，尤其涉及一种隧道爆破超欠挖的测量方法、系统、装置及介质。
背景技术：
1、隧道掘进特别是隧道爆破越来越多，然而隧道爆破超欠挖等质量问题愈发突显，三维激光扫描技术以其连续、自动、快速采集大量目标物表面三维点数据的能力，以及非接触式测量的优势，逐渐在隧道爆破超欠检测中得到推广。
2、现有的三维激光扫描技术存在着诸多问题，在隧道三维点云数据获取方面，扫描点云与隧道设计坐标系密切相关，在激光扫描仪设置站点前，需要专业测量人员精确测量站点坐标。其次，相邻两个站点的扫描点云数据必须进行拼接，拼接时需要增加至少3个不位于同一条直线上的靶球作为配准点，以辅助点云后处理的拼接。这些条件对现场施工条件有多重约束和限制，否则会对扫描结果产生较大影响。在点云数据处理方面，传统的方法是通过现场测量测站和棱镜坐标与原始点云中测量测站和棱镜的位置，构建两个坐标系之间的空间变换矩阵，增加了超欠挖检测的效率较低。在爆破效果评估方面，三维模型精度低，可靠度不高。
技术实现思路
1、为了解决上述问题之一，本发明的目的是提供一种隧道爆破超欠挖的测量方法、系统、装置及介质，可以体改超欠挖测量的效率和提高测量精度。
2、一方面，本发明提供了一种隧道爆破超欠挖的测量方法，包括以下步骤：
3、获取隧道的初始点云，对所述初始点云进行预处理，得到处理后点云；
4、将所述处理后点云由测站坐标系转换到工程坐标系，得到分割点云；所述工程坐标系指目标隧道断面轮廓线所使用的坐标系；
5、计算所述分割点云中每一个点云点到每一个点云点对应的所述目标隧道断面轮廓线的第一距离；
6、根据所述第一距离对所述分割点云进行平面拟合，得到点云隧道图像；所述点云隧道图像包括欠挖区域和超挖区域；
7、利用深度学习模型识别所述点云隧道图像，得到隧道的超欠挖情况。
8、可选地，所述对所述初始点云进行预处理，得到处理后点云，具体包括：
9、利用模态分解理论将所述初始点云的噪声分为第一尺度噪声和第二尺度噪声；所述第一尺度噪声和所述第二尺度噪声的空间分布或时间持续性不同；
10、利用最大类间方差法、形态学膨胀运算和腐蚀运算剔除所述第一尺度噪声；
11、利用重叠邻域协作机制与稀疏低秩矩阵分解剔除所述第二尺度噪声，得到所述处理后点云。
12、可选地，所述将所述处理后点云由测站坐标系转换到工程坐标系，得到分割点云，具体包括：
13、计算隧道的轴线与所述目标隧道断面轮廓线所在平面的垂线之间的偏移角度，根据所述偏移角度得到旋转矩阵；
14、根据所述处理后点云得到实际点云断面轮廓线，计算所述实际点云断面轮廓线的几何中心与所述目标隧道断面轮廓线的几何中心的平移距离，得到平移矩阵；
15、根据所述旋转矩阵和平移矩阵将所述处理后点云由测站坐标系转换到工程坐标系，得到所述分割点云。
16、可选地，所述计算所述分割点云中每一个点云点到每一个点云点对应的所述目标隧道断面轮廓线的第一距离，具体包括：
17、确定每一个点云点对应的所述目标隧道断面轮廓线的几何中心的圆心坐标和每一个点云点对应的隧道断面设计半径；每一个点云点对应的隧道断面设计半径指目标隧道断面轮廓线上每一个点云点的对应设计点与目标隧道断面轮廓线的几何中心之间的第二距离，其中一个点云点、一个点云点的对应设计点和目标隧道断面轮廓线的几何中心位于同一直线上；
18、根据所述圆心坐标、所述隧道断面设计半径和所述每一个点云点的坐标计算所述第一距离。
19、可选地，所述根据所述第一距离对所述分割点云进行平面拟合，得到点云隧道图像，具体包括：
20、根据所述第一距离对所述分割点云进行聚类分割，对聚类分割后的分割点云进行平面拟合；
21、利用可视化算法将平面拟合后的分割点云输出为所述点云隧道图像。
22、可选地，所述方法还包括以下步骤：
23、根据所述分割点云和分块适应方法构建隧道的实际三维隧道轮廓，根据所述实际三维隧道轮廓和目标三维隧道轮廓得到至少一个凹凸区域；
24、根据每一个凹凸区域的点云点和所述第一距离得到每一个凹凸区域的平整度特征距离；
25、计算每一个凹凸区域在所述目标三维隧道轮廓上的投影面积，根据所述平整度特征距离和所述投影面积得到隧道超欠挖的平整度指标。
26、可选地，所述根据所述分割点云和分块适应方法构建隧道的实际三维隧道轮廓，具体包括：
27、将所述分割点云分为至少两个点云子集，根据每个点云子集之间的空间关系构建至少两个所述点云子集的二叉树子集空间结构；
28、并行计算每一个点云子集的三角网，根据所述二叉树子集空间结构将每一个点云子集的三角网合并，得到所述实际三维隧道轮廓。
29、另一方面，本发明提供一种隧道爆破超欠挖的测量装置，包括：
30、至少一个处理器；
31、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
32、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如前面所述的方法。
33、另一方面，本发明一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如前面所述的方法。
34、另一方面，本发明一种隧道爆破超欠挖的测量系统，包括点云采集设备以及与所述点云采集设备连接的计算机设备；其中，
35、所述点云采集设备，用于采集所述隧道的初始点云，并将所述初始点云上传给所述计算机设备；
36、所述计算机设备包括：
37、至少一个处理器；
38、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
39、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如前面所述的方法。
40、实施本发明包括以下有益效果：本通过获取隧道的初始点云，对初始点云进行预处理，得到处理后点云，将处理后点云由测站坐标系转换到工程坐标系，得到分割点云，工程坐标系指目标隧道断面轮廓线所使用的坐标系，通过测站坐标系转和工程坐标系，减少对测站和棱镜坐标的测量，减少了现场测量的步骤，提高了点云数据处理的效率，并通过这样的转换方式，可以减少三维扫描仪现场布置的约束条件，降低了操作难度；通过计算分割点云中每一个点云点到每一个点云点对应的目标隧道断面轮廓线的第一距离，根据第一距离对分割点云进行平面拟合，得到点云隧道图像，点云隧道图像包括欠挖区域和超挖区域，利用深度学习模型识别点云隧道图像，得到隧道的超欠挖情况，获取超欠挖的二维图像，利用深度学习模型得到超欠挖的相关参数，提高了测量精度。
1.一种隧道爆破超欠挖的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始点云进行预处理，得到处理后点云，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述处理后点云由测站坐标系转换到工程坐标系，得到分割点云，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述分割点云中每一个点云点到每一个点云点对应的所述目标隧道断面轮廓线的第一距离，具体包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一距离对所述分割点云进行平面拟合，得到点云隧道图像，具体包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述分割点云和分块适应方法构建隧道的实际三维隧道轮廓，具体包括：
8.一种隧道爆破超欠挖的测量装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种隧道爆破超欠挖的测量系统，其特征在于，包括点云采集设备以及与所述点云采集设备连接的计算机设备；其中，
