一种基于边折叠的改进三角网格简化方法

主要研究格网化的三维激光点云数据在使用边折叠方法简化时,将计算误差测度的方法——QEM算法进行改进:以面积作权,同时引入顶点特征度,保留模型特征的同时,尽可能减少点云数据量。最后,利用数学方法对简化模型进行精度评定,证明改进算法在特征保持方面优于原始的QEM算法。     

一种点云边界轮廓特征快速提取方法

边界轮廓线对建筑物快速建模和变形监测起着重要作用。针对三维点云边界轮廓特征提取不准确和时间复杂度高等问题,提出一种点云边界轮廓特征快速提取方法。首先,对点云数据进行改进体素化下采样;然后,八叉树体素化点云数据,以每个体素的外切球为单位,计算曲率描述子,对边界轮廓特征进行粗提取;最后,对粗提取的特征点计算每个点k邻域的最大主曲率,对边界轮廓信息进行精提取。对某桥大型拼装构件的试验结果表明,该方法不仅速度快,而且提取的边界轮廓线简洁、清晰、完整。     

顾及结构特征的点云自适应精简算法

散乱点云的精简是点云进行曲面重构工程中重要的数据处理步骤之一。针对点云精简过程中的精简结果失真、点云数据空洞、结构特征易损失的问题,提出一种顾及结构特征的点云自适应精简方法。采用多个公开点云数据模型验证算法,以精简度、点间距标准偏差、模型表面积变化率、模型体积变化率定量评价算法的有效性。结果表明,该算法能够应用于含有平面、曲面和多特征的点云数据,精简后的点云模型特征突出、均匀无空洞、结构特征信息损失低,可以实现在点云数据精简的同时,保留原始结构特征信息。     

基于地面三维激光点云的滑坡破坏边界岩体结构特征分析

岩质滑坡边界受岩体结构控制,通过三维激光点云能快速获取滑坡边界岩体结构信息,为滑坡成因分析提供数据基础.2008年汶川Ms8.0级地震在绵阳安州区黄洞子沟碳酸盐岩地区触发了大量滑坡,选择区内照壁岩滑坡,利用地面三维激光扫描获取滑坡边界点云数据,基于HSV(hue saturation value)色彩重建技术与基于密度...     

基于直方图相似特征的电力杆塔点云快速匹配方法研究

在分析电力杆塔点云特征基础上结合特征点描述要求,提出了基于距离直方图和角度直方图相似性的点云特征,实现了对点云的快速配准.针对点云数目和密度较小的点云数据,基于距离直方图和角度直方图特征的点云配准方法比传统的基于FPFH特征的点云配准方法的配准精度和配准效率更高.     

基于LiDAR点云提取地形特征点方法研究

机载LiDAR平台扫描得到的地形数据点具有高密集度,简化处理大规模地形数据而又不牺牲数据精度的特点而成为研究重点。利用地表流水物理模拟方法提取粗略的矢量地形特征线,再对特征线做缓冲区分析,对缓冲带中包含的LiDAR点云数据构建三角网,优化提取三角网的有效结点,以确定区域的地形特征点。由此得出的地形特征点既简化了LiDAR点云数据,又清晰地描述了地形结构。     

基于拓扑关系的激光点云数据路沿线提取方法

对车载移动测量系统获取的激光点云数据进行研究,提出基于拓扑关系的激光点云数据路沿线提取方法。该方法根据车载移动测量系统获取的原始点云数据构建拓扑关系,基于该拓扑关系能够直接从点云数据中快速提取路沿线信息,实现路沿线的自动化提取。以车载移动测量系统获取的道路激光点云数据为例进行试验,试验结果表明该方法具有可行性和有效性,对点云数据的要素自动提取有助于推动基于激光点云数据的快速成图等技术的发展。     

基于自适应切片的点云压缩算法

本文提出了一种自适应分层的点云压缩算法。该算法在点云均匀切片的基础上,根据相邻切片点云的面积变化率设定阈值进行点云自适应分层,并使用角度弦高法保留每层切片点云的特征点,实现快速压缩。通过实验分析了算法中主要参数对压缩结果的影响,给出了最佳参数值的选择依据,并通过和传统压缩方法的对比,证实了本方法可以实现点云的快速高质量压缩。     

车载雷达点云的结构化道路边界提取方法

为了提高结构化道路边界检测的准确性与鲁棒性,结合非参数变点统计方法,提出了一种基于32线激光雷达三维点云的道路边界提取算法。基于结构化道路区域和非道路区域存在一定高程跳变特征,该算法利用非参数变点统计,对激光雷达扫描的道路环境三维点云数据中突变的z坐标值进行标记,并提取对应的候选道路边界点(x,y)。利用道路边界方向的最大期望(EM)聚类算法,对候选道路边界点进行聚类去噪。利用最小二乘法拟合道路边界,在不同光照条件下的校园结构化直、弯道路环境进行实车实验,统计直道1 030帧数据和弯道650帧数据。仿真结果表明:算法识别准确性较高且检测距离达18 m,耗时约28 ms,可满足智能车实时性要求。     

三维岩体点云数据地质信息提取方法

三维激光扫描技术具有连续、自动和快速获取目标物表面信息的能力.文章提供了一种方法,采用此技术获取目标岩体结构的高精点云数据,并基于开源C++编程库PCL封装算法,在点云数据中识别并分割结构面,从而提取岩体结构面的产状和几何信息.经边坡防护工程实践,该方法的可靠性和适用性较强.尤其在传统的测量方法难以施展的高陡危岩地区,可为地质岩体的规模和结构面特征精确调查提供有力参考.     

基于透视强度影像特征的点云配准算法

针对大规模测绘项目,靶标的布设和定位通常耗费大量人力。本文提出基于透视强度影像特征的点云配准算法,对于站—站配准,首先利用点云数据生成待配准点云的透视强度影像;其次,从强度影像中提取角点,通过特征匹配的方法确定同名点,并将同名点的像点坐标转换为物方三维坐标;最后,依据同名点的三维坐标,基于奇异值分解方法估计站—站之间的配准参数,并在配准参数解算过程中使用随机抽样一致算法剔除同名点粗差。通过实验结果验证该方法的稳健性和有效性。     

基于点阵结构光获取物体点云的摄影测量方法

基于自主研发的点阵结构光投射系统并设计了一套从影像到点云的详细流程,对立体相机检校之后将左右片提取出的特征点通过核线约束等多种约束规则实现特征点的匹配,实验结果表明可以得到较高的匹配成功率,最终获取到物体表面轮廓的点云。     

激光点云在园林城市绿地建库中的应用研究

基于机载激光扫描可以快速获取地球数字表面模型的原理,提出了采用激光点云提取树木点进行拓扑构建绿化覆盖面的作业方法.该方法首先提取高于地面一定数值的点云数据,然后筛选出树木点数据,并对筛选的树木点集构建三角网,最后对构建的三角网进行拓扑构面及邻接面融合从而完成绿化覆盖面的构建.以福州市城市绿地数据建库为例进行了应用实验,...     

基于三维激光扫描技术的土石坝变形监测方法研究

由于土石坝结构复杂、非刚性等特点,受到外力作用时,各个部分变形呈现非线性变化,传统的单点监测存在一些局限性。提出了一种基于三维激光扫描技术的土石坝变形监测方法,将不同时期所采集的序列点云进行绝对定向完成坐标系统一,然后获取一组不同期的点云数据在同一位置处的剖面数据进行对比分析,监测大坝在水平与垂直方向的变形和位移。采用所提出的方法,在郑州市尖岗水库进行了试验,结果表明所提方法精度高,实时性强,能够满足水库大坝变形分析计算的要求。     

无人机倾斜摄影辅助三维激光扫描技术在厂房改造中的应用研究

为解决厂房改造中站式扫描仪获取点云缺漏的技术难题,本文提出三维点云融合技术,采用站式扫描仪采集厂房墩柱、横梁、门窗的点云数据,同时使用无人机倾斜摄影获取建筑外立面信息,将两种测量成果进行融合得到厂房完整三维点云数据.实验表明,该三维点云融合技术提高点云数据的完整性,让设计图件绘制容易判读、尺寸更准确.     

海量车载激光点云组织与可视化研究

车载移动测量系统是一种高精度、高速度的空间信息采集设备,由于获取的点云数据量大,海量车载激光点云的数据处理、三维建模和可视化面临挑战。考虑到车载激光点云沿采集线路逐行扫描形成的特点,提出了一种分块多层叠加型空间索引结构,对海量车载激光点云数据自动分块并建立LOD瓦片结构,实现海量车载激光点云数据的管理与动态调度。实验结果表明:该方法具有有效性和可行性。     

点云检测技术在高速公路边坡监测中的应用

三维激光扫描技术获取的点云数据是目前世界上先进的测绘新技术成果之一,它不仅可以实现三维场景复制,而且与其他测绘技术手段相比,数据量更丰富,可以详细刻画目标对象的细节特征,因此可以将点云进行监测并能取得常规方法无法获得的一些分析优势。本文以三维激光扫描技术获取的高速公路边坡点云数据为例,探讨了点云检测技术在边坡监测工作中的应用原理、作业流程及其技术优势。     

基于TerraScan软件的点云数据滤波处理研究

点云滤波是地面三维激光扫描数据处理的重点和热点问题,也是点云数据处理的一项关键工作。本文在阐述目前几种主要的点云滤波方法的基础上,着重探讨了基于TerraScan软件的点云数据处理方法,如误差点剔除、点云分类、模型重建等。经实验数据分析取得了良好的滤波效果,能有效滤除点云噪声,同时很好地保持了地形特征。     

基于点云的钢筋数量和间距自动检查算法

为改进钢筋骨架质量自动检查方法,提出了基于点云的钢筋骨架中钢筋数量和钢筋间距的自动检查算法。该算法在获取钢筋骨架实际点云和设计点云的基础上,首先对这两片点云分别进行降采样,以得到空间密集程度相同的钢筋骨架实际点云和设计点云; 其次,对降采样后的钢筋骨架实际点云和设计点云使用基于主成分分析(PCA)的方法进行粗配准。由于粗配准后的钢筋骨架实际点云和设计点云的配准精度较低,无法直接用于钢筋数量和钢筋间距的检查,对粗配准后的钢筋骨架实际点云和设计点云进行精配准。最后,基于精配准得到的钢筋骨架实际点云和设计点云,依次对钢筋骨架中的钢筋数量和钢筋间距进行检查。结果表明:精配准后的钢筋骨架实际点云和设计点云的配准精度较高,可以用于钢筋数量和钢筋间距的检查; 该算法对钢筋数量检查的准确率为100%,对钢筋间距检查的准确率为80%; 应用该算法可以有效提高复杂钢筋骨架中钢筋数量和钢筋间距检查的效率,降低人工成本。     

电缆隧道切片点云的自动提取及几何参数分析

针对基准面与隧道内壁点云法向量及地面的关系,提出了自动提取隧道内壁切片点云数据算法。该算法利用三维激光扫描的隧道内壁点云数据进行法向量的解算,根据正交整体最小二乘进行隧道地面的拟合,利用基准面与地平面垂直及基准面与内壁点云法向量平行的关系进行最佳基准面的搜索,通过搜索到的基准面进行切片点云的提取。通过该算法可以在无标靶情况下自动获取切片点云。通过切片可以计算隧道内部的重心、重心距及重心到顶面的距离等几何参数,利用计算的几何参数可以随时监视隧道内壁的变化状况。对不同时期的隧道切片进行对比分析便可实现不同地段隧道的变形情况。