无人船回收装置的研究与设计

总结了船舶靠泊装置的问题,比较了不同靠泊方式的特点.以一种靠泊装置为例,研究并设计了无人船回收装置的方案.     

基于图游走和图注意力的点云分类与分割

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明：相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。     

一种新的点云数据特征骨架提取方法

为解决点云数据的线骨架提取问题,为点云数据的后续几何处理的奠定基础,提出了一种新的点云数据骨架提取方法.通过对点云数据的空间层次剖分后建立其简化模型,可有效地避免噪声点对骨架的干扰;根据离散Morse理论,从简化模型中提取主要的特征点,用测地线连接这些主要特征点可得到模型的初步骨架.采用可见反力场方法将初步骨架内推至模型内部,对内推后的骨架光顺及聚类后形成最终骨架.该方法能够直接处理带噪声数据的大规模点云数据,所形成的骨架连续.     

基于ATOS的异形件逆向方法研究

ATOS流动式光学扫描仪是一种广泛应用于逆向工程领域中的非接触式光学扫描设备。通过对ATOS的组成、测量原理和测量方法的分析提出了一种基于ATOS的异形件曲面重构的方法。该方法主要由扫描参数的确定和点云过滤组成。通过实验选择测量距离为65cm对某型号汽车后视镜外壳使用ATOS进行点云数据获取。分别采用公差球法、弦公差法和基于弦公差法的改进方法对获得点云进行处理,提出的改进方法获得的点云拟合后误差平方和约为1.758e~(-26)。用CATIA对处理后的点云数据进行曲面重建,最终获得完整的三维模型。新方法在提高点云精度的同时,提高了数据处理的速度。     

高精度点云模型畸变补偿方法

点云模型的准确获取与畸变补偿是三维激光扫描技术检测零部件的关键. 提出一种通过畸变补偿获得高精度三维点云模型方法. 利用线激光重构零部件三维点云模型,对模型中存在的夹角误差进行畸变补偿,实现高精度的点云数据获取. 搭建试验平台,选取仪表部件、双层孔件及栅极组件等不同材质及结构的试验对象,通过对比分析发现,畸变补偿后的均方根差分别减少0.009、0.036、0.024 mm. 结果表明点云模型畸变补偿方法有效,同时具有很好的通用性.     

基于法向量和投影平面的点云特征提取方法

三维点云特征的提取,对于三维模型的表示、理解和识别都起着重要的作用.为了提高点云特征提取的准确性和运算速度,提出了一种基于法向量和投影平面的特征提取方法.根据矢量分布和聚类的性质提取轮廓点,使用矢量偏转角和距离对特征点进行排序,从而提取出点云特征.在Mod-elNet数据集和三维激光扫描的佛像密集点云上进行实验,结果表明,基于法向量和投影平面的特征提取方法对物体的表面轮廓具有较好的特征识别度,可以提取更多的有效特征点,运行时间较短,运算效率较高.     

一种集成BIM-LiDAR技术的古建筑信息模型重构方法

针对大量古建筑现存图件资料缺乏,且传统测量手段获取古建筑信息时所表现的效率低下问题,提出了用于实现古建筑信息模型重构的BIM-LiDAR集成技术。该技术的实现流程包括原始点云数据获取、点云数据预处理、二维线化图件制作、古建筑各构件"族"库建立、三维模型构建等步骤。并将该技术用于西藏拉萨代表性建筑罗布林卡5号门楼模型的重构,应用结果显示用该技术生成重构模型的误差在10 mm左右,完全符合精度要求,验证了该技术用于模型重构的可行性,可为类似工程提供参考。     

基于真实三维人体点云的特征参数提取

针对真实三维人体点云数据,提出一种快速提取人体特征参数的方法。首先对点云数据进行预处理,并将人体中心点转化为坐标原点,然后利用人体几何形状以及特征参数的定义,通过分层探索法来定位人体特征点,最后利用人体特征点得到相应的特征截面信息,使用边缘识别法提取特征轮廓边界点,对于不同人体体型,基于人体几何形状分析法自动识别正常和肥胖人体体型,有效地计算不同体型的真实特征参数信息。数值实验说明了该方法的有效性。     

基于线框分析方法的建筑物主体模型智能构建

空间信息获取技术的发展推动了三维点云数据的建筑模型构建研究.然而, 现有的模型构建方法大多依赖人工交互的方式, 极高的人工和时间成本消耗不利于大范围城市模型的构建及应用.针对上述问题, 本文提出一种基于线框分析的建筑物主体模型构建方法.首先对原始建筑物点云进行滤波与归一化处理, 并提取建筑物的多层次边界多边形综合描述建筑边界结构; 然后将各层次边界多边形分割出简单、易控的多个矩形基元, 采用稳健的层次化矩形连接、分析算法生成完整的建筑物主体结构模型; 最后通过对三组结构复杂、遮挡严重的建筑物点云数据的实验表明该方法具有良好的性能, 可以稳健地处理存在数据缺失、点密度差异的建筑物点云数据, 并且兼顾了建筑物不同高度上的结构差异性, 实现了建筑物线框模型的高精度构建.     

点云表示的旋转体文物碎片的整体特征的估计

从来自旋转体文物碎片中估计出旋转轴,轮廓线这些整体特征有助于快速修复文物。本文主要针对常见的旋转体文物,利用文物碎片的三维点云数据,给出估计旋转轴和轮廓线的方法。利用直线几何相关理论计算出整个物体的旋转轴。估计轮廓线算法首先对碎片的三维点云数据进行投影,得到二维的点云数据;然后再采用平方距离最小（Square Distance Minimization,简称SDM）方法用B—Spline曲线拟合这些二维点云数据。实验结果表明估计出的旋转轴和轮廓线能达到较好的效果。     

基于最小生成树的点云数据去噪方法

为了保证重建的模型质量或模型配准的精度,提出采用基于最小生成树的聚类算法将点云数据中的噪点去除,并在尸体股骨上对这种骨表面点云数据的获取方法的可行性和噪点去除方法的有效性进行了验证。实验证明,这种数据获取方法是可行的,所采用的噪点去除方法也是有效的。     

激光雷达点云数据截面提取计算方法研究

通过激光雷达获得的散乱点云,通常无法直接应用于实际工作.文中研究了激光雷达点云的可视化以及点云数据交互式计算快速截取近似断面的方法,利用八叉树遍历进行点云选择,通过框选多边形生成近似横截面,并进行顶点拾取和测量.通过对某地点云数据实验,得到的横截面可以较好地反映地形变化,甚至可以显示出植被在该截面上的分布形态.文中方法通过建立三维点云的索引关系,减少了交互中的计算量,提高了点云交互的效率,适用于大数据量三维点云的处理,可应用于地形测绘、电力勘察设计等领域.     

地面三维激光扫描多站点云数据配准新方法

针对点云数据两两配准中存在误差传递与累积的缺点,提出一种新的多视点云数据配准方法.该方法首先构建一个统一扫描网坐标系,即选取某一扫描坐标系作为统一的扫描网坐标系,利用两两配准计算出相邻两个点云数据间的变换参数,并计算出各站点云数据在统一扫描网坐标系下的坐标;结合相邻测站间的公共点,以首站点在统一扫描坐标系下的坐标经非线性变形改正后应与首站实际扫描坐标相等、相邻扫描站公共点经非线性变形改正后坐标应相等为条件,借助非线性变形改正模型计算出各个点云的非线性变形参数,从而实现对每站扫描点云数据进行改正,以降低误差传递带来的累积效应.实验表明,此方法能提高点云数据配准精度.     

改进的迭代最近点快速点云拼接算法

针对迭代最近点算法未涉及点云彩色信息且匹配速率较低的问题,提出一种改进的迭代最近点云快速拼接算法。基于NCAM光学追踪彩色与深度信息,将色彩特征点与随机采样相结合,构建彩色点云模型,进行特征点采样;采用伞曲率体积积分不变量算法对特征点进行描述,构建带色彩约束的目标函数,并通过四元数法和特征值分解法求解最优值,实现点云数据的有效拼接。实验结果表明,改进的点云数据拼接算法可以有效地提高拼接效率及拼接精度,从而提高拼接质量。     

基于无人机倾斜摄影的嘉兴老城区住宅识别

为了应对老城区房屋数据信息不足、获取不便的问题,提出利用无人机（UAV）倾斜摄影测量技术实现老城区住宅自动识别的方法. 根据老城区典型多层住宅的外立面特征,确定出阳台构造、立面朝向和房屋长宽比3个参数控制的住宅判别标准. 通过无人机摄影测量获取嘉兴研究区的密集匹配点云、数字正射影像（DOM）和数字表面模型（DSM）数据. 融合DOM及DSM数据提取单体建筑轮廓,分割出单体房屋点云. 基于RANSAC算法提取房屋立面点云并确定立面朝向,根据立面的点云空间分布判断立面长度及阳台构造. 试验表明,在研究区应用该方法识别典型住宅的准确率可以达到90%.     

基于法向量距离分类的散乱点云数据去噪

在三维点云数据的去噪中,很难实现既保持尖锐区域的特征,又使平滑区域高度光顺。为此,提出了一种基于法向量距离分类的去噪方法。首先计算点云数据的微分几何信息。采用鲁棒的方法对点云数据进行法矢量估算,并将其法矢量方向调整到一致。再根据采样点的局部二次曲面拟合来估算点云数据的曲率;然后通过计算从采样点到其切平面的法向距离,将点云数据划分为平滑区域和尖锐区域,并采用加权局部最优投影算法和双边滤波算法分别对平滑区域和尖锐区域进行滤波去噪。选用Bunny和Fandisk点云模型,分别采用单一的加权局部最优投影算法、双边滤波算法及两者相结合算法对点云模型进行去噪测试。测试结果表明:所提方法可有效去除噪声模型中的孤点,提高点云分布的均匀性;增强点云模型平滑区域的光顺度,保持了尖锐区域中的几何特征并避免了过度光顺和细节特征失真。对比测试数据可知,降噪点云模型的误差和偏差较小,Bunny模型的平均误差为0.001 1 mm,Fandisk模型的平均误差为0.000 7 mm。     

基于改进的角度偏差法的采空区点云数据精简

在保证采空区几何特征不变的前提下,有必要对点云数据进行精简,提高三维建模及其应用的效率。介绍了点云数据精简算法的评价体系,探讨了空区探测系统扫测采空区的点云数据特点; 在对比最小距离法、平均距离法、角度偏差法、弦高偏差法等采空区点云数据精简方法的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法——改进的角度偏差法。通过对比精简前后的扫描线周长、面积及标准差等指标,认为该方法不但保持了扫描线的细节,而且使精简后扫描线上的点分布较均匀,为后续三维建模及应用打下良好基础。     

基于平均体模型的标准中间体人台建模方法

为得到标准中间体人台模型,首先通过测体获得人体躯干点云数据;在对人体点云数据处理和人体模型调整后获得平均体模型数据的基础上,通过对标准中间体特征部位关系的研究,建立特征部位与人体身高和胸围的回归方程,求得特征部位的标准尺寸;采用形状因子方法对点云模型进行调整,得到标准中间体点云模型;并在MATLAB环境下,通过NURBS工具箱准确地实现了曲面建模,最终得到标准中间体模型.     

基于骨架提取的树木主枝干三维重建算法

为了实现树木主枝干的三维重建,提出了一种基于骨架提取的算法.首先,根据Dijkstra距离对点云数据进行分段.然后,提取出每个连通部分的骨架,并采用线性规划的优化模型求出距离与角度的权值,根据加权后的匹配度进行骨架的连接,得到整株树的完整骨架.最后利用圆柱体拟合出树木枝干的模型,对含笑树和樱花树分别进行了实验,得到了令人满意的实验结果.     

地面三维激光扫描点云的多站数据无缝拼接

针对如何将多站分块扫描的点云无缝地拼接为一个整体以完整地表达扫描对象几何形态的问题,基于测量平差理论,提出了一种简单易行的多站扫描数据无缝拼接方法.首先根据与相邻前一扫描站相重叠的扫描区域内的同名标志点按附有限制条件的间接平差模型求取坐标转换参数,再对序列坐标转换参数按闭合条件进行加权误差分配,得到各站扫描点云的最终坐标转换模型,并依此坐标转换模型对各站扫描点云进行坐标变换,将它们统一到项目坐标系下,最终得到多站扫描点云的无缝拼接结果.对多站扫描的建筑物点云数据进行整体拼接实验,证明了本方法的可行性和有效性.