基于自适应阈值距离分段坐标系的形状上下文图像配准算法

灾害前后遥感图像全局结构相对稳定不变,特征点遍布在全局形状中,形状上下文采用对数极坐标系,对小距离变化区分度高而中长距离区分度低,本文提出了一种基于自适应阈值距离分段坐标系的傅里叶相对形状上下(SAT-RFSC),SAT-RFSC使用特征点的距离,计算描述算子的自适应阈值(SAT)得到坐标系,这种自适应距离分段坐标系提高了特征描述符中长距离的区分度。相对傅里叶形状上下文(RFSC)实现了算法的旋转不变性。使用RANSAC方法计算仿射变换矩阵实现配准。实验结果证明:本文提出的SAT-RFSC能实现大范围旋转角度变化图像配准。配准精度显著高于传统SIFT算法,和对数极坐标系和对数坐标系划分法相比,SAT具有更高的距离区分度。     

三维激光扫描仪在电力铁塔结构提取中的应用

针对目前电力铁塔结构提取与塔身倾斜度检测中存在方法单一、可靠性低等问题,提出了利用地面三维激光扫描仪对电力铁塔非接触式扫描,通过建立铁塔塔身独立坐标系、粗差剔除、点云建模与精度分析,准确提取出铁塔结构并计算塔身倾斜度,定量验证了铁塔处于安全运营状态。采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行原始点云粗差剔除,利用铁塔自身结构几何特征有效地确定了RANSAC算法中筛选阈值、有效数据比例、迭代次数等参数,实现了海量点云中铁塔结构点云数据的精确提取,弥补了传统最小二乘法、特征值法中参数选取的不足。     

车载测量系统中两传感器相对位置关系的确定

“近景目标三维测量技术”是主要研制一套集GPS、LS、CCD相机等多种传感器为一体的车载三维测量系统。为使该系统完成工作目标 ,需要实时确定扫描仪的姿态。为此 ,以GPS接收机相位中心平台为基础 ,建立一个平台坐标系 ,以扫描仪竖轴和扫描主轴为坐标轴建立扫描坐标系。由于车载平台、扫描仪的几何尺寸和形状的限制 ,联测点的选取是关键 ,不仅要考虑其分布 ,而且要考虑其坐标值的获取精度。本文利用两种观测系统确定联测点在平台坐标系中的坐标 ,借助坐标转换模型确定平台与扫描仪之间的相对位置关系 ,在联测点分布与坐标原点构成的几何图形不理想的情况下 ,引用坐标差分计算方法 ,提高了坐标参数的可靠性。     

大型建筑多测站点云数据配准研究

地面三维激光扫描仪是一种新的空间数据采集设备,在实际应用中,常需要将多测站点云数据或其构成的模型数据转换到地面测量坐标中;无协作目标电子全站仪无需安置棱镜和反射片作为反射目标即能测定待定点的空间位置[1]。通过在扫描对象周围布设控制点,利用高精度无协作目标全站仪与地面三维激光扫描仪采集、拟合布设在研究对象上的靶标靶心坐标,根据摄影测量原理,利用同名点对,解算旋转参数和平移参数,实现扫描仪坐标系下的点云数据到地面测量坐标系的转换。点云数据靶心坐标的精确提取与全站仪靶心坐标的精确测量是实现坐标转换良好效果的基础。     

基于椭圆拟合的隧道点云去噪方法

针对地铁隧道这种具有特殊截面特征的狭长形构筑物,提出了一种基于椭圆拟合的点云去噪方法。首先通过建立隧道最小包围盒确定隧道的轴线方向;接着沿该方向用分段投影的方法得到隧道点云切片;最后对切片点云进行椭圆拟合,并根据拟合标准差设定阈值进行去噪。实验表明,该方法简单易行,能有效除去隧道点云数据中的噪声。     

通过燃烧痕迹确定起火点的探讨

确定起火点是认定火灾原因的基础,是处理肇事者的重要依据。因此,寻找确定起火点根据是现场勘查工作的核心。起火点一般通过燃烧痕迹、燃烧特征,物体倒塌掉落方向、电气设备所处状态,火源     

入射角度对激光点云精度的影响分析

入射角度影响着激光的光斑大小与回光信号强度,点云的采集精度与激光入射角度的变化直接相关。如何确定点云数据采集时的入射角度阈值进而确定扫描时的最佳测距是狭窄空间点云数据采集时的关键,直接影响着点云数据采集时的精度。本文通过分析入射角的理论模型,建立了入射角引起的误差估算模型。并根据理论及误差估算模型中的相关参数设计实验,分析入射角度对点云精度的影响规律,确定激光点云数据采集时有效的入射角阈值范围,研究成果对激光点云数据在精密工程测量方面的应用具有重要的意义。     

东莞松山湖生产力促进基地学术交流中心

关系:建筑在场地上的平面布置遵循总体布局中的四个几何做坐标系的叠合与交叉。这四个坐标系和场地中三组大树的存在使建筑在一个自然环境中得以定位,并由此界定出自身的识别和秩序。姿态:姿态的概念基于一种建筑元素动态的组合。由西向东,由北向南,建筑的各个体量沿着地形地貌     

地铁点云分割方法比较研究

地铁点云数据包含了多种物体信息,无法对其进行特征识别,因此,需要通过对点云数据的分割来将点云数据所包含的不同的场景进行分离,提取出单个目标的点云信息。本文基于地铁场景中不同物体的自身特点,分别采用欧式聚类点云分割法、随机采样一致性(RANSAC)点云分割法和区域生长点云分割法并结合PCL(Point Cloud Library)点云函数库对地铁点云数据中广告墙、地铁上下车门、墩柱、轨道这四个主要部件进行分割。通过对分割后的结果进行分析,结果是在地铁情景中,基于区域生长的点云分割法更适合于准确分割出用户感兴趣的目标单体点云数据。     

三维激光扫描技术中的点云拼接精度问题探讨

针对误差积累导致点云拼接方法精度较低的问题,提出了结合传统测绘技术建立精确控制网,在绝对坐标系下的点云拼接方法,并通过实验证明了该方法的有效性,对促进三维激光扫描技术的广泛应用具有一定指导意义。