机载多扫描气象雷达的目标垂直轮廓重建

利用机载多扫描气象雷达获取气象回波信息,实现对飞机前方气象目标垂直轮廓的显示,快速、准确、全面地反映出气象目标雷达反射率因子在高度维的强度变化与分布范围,提出了一种机载多扫描气象雷达目标垂直轮廓重建方法。通过机载气象雷达在多扫描工作模式下得到至少8层气象目标信息,在信息重建过程中创新地运用气象学统计气象目标反射率因子变化规律统计模型,使得多扫描回波信息真实、完整地再现载机航路正前方气象目标垂直轮廓,具有方法简单、操作方便的优点,处理数据量少于传统方法,对系统要求低,重建精度较高。     

基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法

为了解决复杂建筑物三维模型重建存在的边缘像素清晰度低和重建效率低的不足，提出基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法。首先通过机载激光雷达快速采集复杂建筑的三维点云数据，并剔出异常点云数据；其次采用SIFT算法提取点云数据特征点，通过梯度特征提取匹配特征点，根据特征点进行平移与旋转，完成复杂建筑点云数据配准；然后对建筑边缘三维阈值提取，获得高精度重建阈值；最后通过三维轮廓交边拼接优化，复杂建筑物三维自动重建。通过对比测试证明了本方法重建建筑物三维模型的边缘像素的灰度值为25～215,灰度值跨度较大，边缘像素清晰度较高，三维模型的重组时间为60 min～145 min,耗时较少，重建效率较高，说明了本方法对复杂建筑物三维自动重建的应用效果较好。     

基于DEM数据机载气象雷达地杂波抑制方法

针对机载气象雷达工作于气象模式时地杂波的抑制问题,应用基于地形可视化的方法在时域对地杂波进行抑制的方法.首先分析机载气象雷达下视时气象目标和地杂波的分布特点,然后根据DEM（DigitalElevation Model）表达地形的特点,利用增量法对地形进行可视化判断.对于气象雷达扫描区域内的可视化点判断其所在的距离单元.将这些贡献地杂波的单元予以剔除.通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

城市园林景观空间格局三维数字化重建系统设计

以往三维数字化重建系统因未采取特征匹配算法提取城市园林景观图像中空间格局特征,导致重建精度较低。为此,设计城市园林景观空间格局三维数字化重建系统,通过ZED双目立体相机采集城市园林景观的二维图像,所采集二维图像通过视差图修复和细化环节等预处理后,利用SIFT相关特征匹配算法提取预处理后图像的空间格局特征,通过三维点云的纹理映射功能将图像的空间格局特征映射至三维点云模型中,并将数字影像色彩属性信息通过OpenGL图像库添加至三维点云模型中,实现城市园林景观空间格局三维数字化重建。实验结果表明,该系统可有效重建逼真、色彩鲜明的三维数字化城市园林景观空间格局,建模误差均在1%以内,建模精度较高,满足三维数字化重建要求。     

基于激光扫描技术的三维模型重建

通过分析三维激光扫描系统获取的点云数据,得到了利用点云数据构建三维模型的技术、方法和流程。介绍了利用地面三维激光扫描仪获取点云数据的过程以及结合RiSCAN PRO软件和Geomagic Studio软件进行建模的方法。对原始测量的点云数据进行处理(去除噪声,平滑,对多站点数据做拼接配准,提取目标建筑物等)得到正确和完整的目标建筑物的表面信息,然后构建三角网建立它的三维表面模型,最后通过所拍的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验结果表明,利用上述方法可以有效地处理三维激光扫描获取的点云数据,实现对建筑物快速三维可视化建模。     

基于LiDAR点云的单根电力线分离提取与多维度拟合重建

激光雷达技术能够快速高效地获取高精度的三维点云数据,机载LiDAR不受天气影响且能在复杂地理条件下工作,已成为电力线巡检的重要方法。而从获取的LiDAR点云数据中高效提取架空电力线点云是机载LiDAR电力巡检后期数据处理的重要内容。本文基于某地输电线走廊的LiDAR点云数据,设计了一套单根电力线分离提取和多维度拟合重建的方案。该方案首先使用统计滤波算法去除LiDAR数据中的异常离群点;再采用布料模拟滤波算法,结合数据高程信息去除地面点,利用PCA主成分分析法与快速欧式聚类算法,从电力线走廊点云中分离提取单根电力线;最后基于提取结果对单根电力线进行多维度拟合重建。实验结果表明,本文方法能精准且快速地分离提取单根电力线并进行多维度拟合重建,在电力线智能巡检中具有良好的工程应用价值。     

基于LightGBM的车载激光雷达点云分类

车载激光扫描系统获取的海量三维点云自动分类对目标识别和重建有着重要意义，传统点云分类需要人工干预，而现有的自动分类算法大多存在分类准确率低和运算成本高等问题。对此，提出了一种基于LightGBM模型的车载点云自动分类方法，该方法首先计算点云的表面变化三维特征、密度特征、高程特征以及快速点特征直方图，并计算点云法向量与其邻域点的法向量夹角及与水平面的夹角作为约束特征，将所有结果合并得到48维特征向量，然后构建LightGBM模型对点云特征向量训练完成分类预测。试验表明该算法能够准确高效地完成车载雷达点云的自动分类，比对照组算法总精度平均提高8.1%,Kappa系数平均提高18.9%,计算时间平均减少73.7%。     

基于数值天气预报模式的机载气象雷达降雨目标极化特性仿真

带有极化信息的气象目标仿真是双极化多普勒天气雷达的理论研究和设计应用的基础。目前, 机载双极化气象雷达的理论研究正处于发展阶段, 为了给机载双极化气象雷达的技术研究提供数据来源, 该文提出了一种基于数值天气预报模式的机载气象雷达降雨目标极化特性仿真方法。该方法利用数值天气预报模式获得温度、粒子浓度、混合比等降雨目标的气象参数, 从而实现气象场景的建模与仿真。在分析降雨目标微物理特性的基础上, 计算降雨目标的电磁散射矩阵, 从而实现降雨目标的极化特性仿真。不同微物理特性参数下的仿真结果表明:该方法可实现降雨目标的气象建模, 与实测数据的对比分析可知, 该方法的双极化仿真结果有效、可靠。      

利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓方法

为了获得更为精准的轮廓特征,提出一种利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓的方法。通过SLAM激光扫描系统采集装配式建筑点云数据,挖掘集合特征信息获得建筑与断面间距离,从点云曲线中提取建筑外轮廓变化特征点,获得二维平面特征的基础轮廓。使用正交多项式分带滤波区分三维数据与不规则点云,通过反复迭代去除不规则点,得出最接近地面点的正交多项式。根据高程阈值将不规则数据划分为地面点、非地面点,判别估值全部断面中伪距。最后根据修正数据信息,二次采样原始扫描数据,获取出可以映射建筑表面几何特征的三维坐标信息。仿真实验结果表明,所提方法可避免角点模糊导致轮廓信息不精准问题,x轴与y轴的角点检测坐标均方误差低于0.015 m,具有较高适用性。     

激光视觉传感系统的电弧增材制造侧表面成形分析

针对多层单道电弧增材制造侧表面成形检测问题,通过激光视觉传感三维重构系统获取不同焊接条件下焊缝侧表面轮廓深度点云信息,利用RANSAC(Random Sample Consensus)和KNN(K-Nearest Neighbors)点云处理算法提取堆积层侧表面的三维点云。分析多层单道焊缝堆积的层间分布情况,量化堆积层侧表面粗糙度,进而探索堆积过程中焊丝末端与板材间距对堆积层三维成形的影响。研究结果表明,激光视觉传感系统能够准确判断电弧增材侧表面成形情况,三维点云算法可用于电弧增材侧表面的三维重构和特征提取,能够直观地描述和量化堆积层的三维成形特征,为电弧增材制造表面成形检测和量化分析提供了一种新方法。