针对传统的煤矿巷道形变监测方法存在的数据采集不全面、数据形式不直观、精度差、不能实现对全巷道形变连续监测等问题，提出了一种基于三维激光扫描的煤矿巷道形变监测方法。首先利用三维激光扫描技术获取煤矿巷道真实的三维点云数据；其次利用深度学习模型VoxelNet对三维激光扫描数据进行检测去噪，将无序的点云数据转换成高维特征数据；再次利用alphashape算法对提取的巷道断面离散点进行拟合，并采用基于差值的方法对数据进行多维差值计算，以得到巷道形变的具体数据，实现矿区巷道形变监测的全覆盖。将三维激光扫描技术应用于塔山煤矿30507工作面的形变监测，对巷道三维点云数据进行了截面分析和三维整体分析。分析结果表明：通过2期巷道截面轮廓的相对偏差，可直接观测该区域的主要形变，如果上轮廓向内偏离则顶板发生塌陷；如果下轮廓向外偏离，则底板发生鼓起。随着测点距工作面的距离越近，附色模型的颜色越偏向红色和蓝色，且颜色越深，巷道形变越大。

0 引言
1 煤矿巷道形变监测方法
1.1 三维激光扫描技术
1.2 点云去噪
1.3 点云旋转
1.4 点云连续断面
1.5 形变分析
2 工程实践
2.1 工程概况
2.2 实践方案
2.3 数据采集
2.4 数据处理
2.5 数据分析
3 结论

戴文祥,陈雷,闫鹏飞等.基于三维激光扫描的煤矿巷道形变监测方法[J/OL].工矿自动化:1-9[2023-10-24].DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2023010045.