无人机摄影测量点云道路自适应提取

在无人机摄影测量中, 针对传统的地面点云提取方法对图像点云数据中的道路提取适应性较差的问题, 本文提出了一种无人机摄影测量点云道路自适应提取方法. 首先, 根据点云的空间几何特征将点云划分为3个类别; 然后, 针对非道路的点云类别采取相应的方法进行剔除; 最后, 对经过自适应提取方法得到的点云数据进行滤波平滑和基于颜色的区域生长分割处理. 实验结果表明, 该方法提取的道路点云的I类误差为4.97%, II类误差为1.14%. 该方法能够有效地提取目标道路路面, 提高了无人机摄影测量工程应用中点云数据处理的效率.     

两种数据源耦合处理及三维建模研究

针对如何将无人机倾斜摄影技术测量和三维激光点云这两种不同数据可以有效的耦合在一起,解决二者在空间上的耦合这一问题开展研究,采用点云实体融合的方法实现无人机倾斜摄影影像和地面激光点云的融合.实现点云融合的关键,是要解决地面激光点云与无人机倾斜影像自动高精度配准、地面激光点云与无人机倾斜影像点云的去冗和融合问题.主要解决如...     

无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究

为解决目前贵州电网电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等问题,本文结合无人机倾斜摄影技术的工作原理,对输电线路杆塔、通道及周边环境进行无人机航飞、建模,形成电力线通道三维点云,利用自动匹配的导线精确计算出树障距离和位置。即将无人机倾斜摄影技术用于电力线巡检,可在恢复输电线路通道三维点云的基础上实现树障的定量化检测,探索出一种无人机智能电力巡线新方法。本文将从无人机航空摄影方法、地表三维点云重建方法、导线三维重建方法和树线距离量测方法四个方面,重点分析无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障巡检作业中的工作原理和流程,并结合一线巡检班组的实验数据,阐述其在实践中的具体应用。     

基于高精度DOM和DEM的消落带分类——以三峡库区巫山县大宁河口段为例

将消落带按岩土组成进行分类可划分为岩质、岩土质和土质消落带,能为岸坡工程活动提供基础数据。针对消落带传统分类方式以实地踏勘为主,费时费力的问题,文章提出一种基于高精度DOM和DEM,将监督分类和决策树分类相结合,把消落带划分为岩质、岩土质和土质的分类方法,并以三峡库区巫山县大宁河口段为例进行验证。验证结果表明,相较于传统分类方法,该方法对消落带的分类不但更加精细,还能对实地踏勘难以到达的消落带进行分类,具有分类精细、全面、效率高以及节省人力物力的特点,在岸坡工程活动中能发挥重要作用。     

无人机倾斜测量技术在不动产测绘中的应用

传统不动产测绘依靠大量的人力资源进行实际宗地测量,容易产生不动产数据重复现象,还会消耗大量的时间。通过对无人机倾斜摄影测量技术的概述,文章分析应用在不动产测绘工作中的技术特点,从测绘空间、航高、摄影参数等方面建立符合实际标准的不动产测绘三维空间模型。首先研究模型中的数据处理流程,整套流程划分为数据预处理、自动空三加密和数据点匹配三步骤;其次分析无人机倾斜摄影的数据采集步骤,对数据采集系统、数据采集方法以及数据采集参数对比列出并记录;再对不动产测绘方式与测绘模型实现塑造;最后通过在村落中的实际应用,体现出无人机倾斜摄影测量技术应用在不动产测绘工作中有较高的精准度,相比传统人工测绘方法大幅度提升了时间成本与人力成本。     

无人机自动化贴近摄影测量建立单体建筑模型

由于单体建筑的特殊性,倾斜摄影建模难以体现建筑物细节,而传统手动控制无人机进行贴近摄影测量又存在一定的安全隐患和效率问题。鉴于此,文章以元通塔为例提出一种以无人机倾斜摄影模型作为参考基础,精细化规划航线,使无人机能够自动化完成立面数据采集的方法。结果表明,该方法能够提前校验自动化飞行航线的安全性,具有起飞后不管的特点,其成果为厘米级精细三维模型且满足CH/T 9015—2012《三维地理信息模型生产规范》中Ⅰ级1∶500成图比例尺和Ⅰ级建筑物要素模型制作的规范要求,具有良好的应用前景。     

单镜头无人机在农房测量中的应用及精度验证

结合无人机倾斜摄影测量技术的广泛应用和集体土地使用权及农房所有权不动产调查的快速开展,文章尝试单镜头无人机模拟五镜头无人机,在兰州砂岗村进行农房调查的倾斜摄影测量,通过航高、重叠度、像控点的布设并依据相关理论要求严格设计规划航摄路线,以及在内业空三加密、对EPS采集模型的精度进行评定分析后,证明该实验结果能够满足国家规范要求。该研究可为单镜头无人机在农房测量中的应用提供技术参考。     

无人机单镜头倾斜摄影测量及三维建模技术方法研究

无人机倾斜摄影测量技术以其高效、高精度等优势得到了快速发展。本文以具体项目为例,研究了无人机倾斜摄影测量外业测量工作的仪器设备、作业流程及相关的施测方法,并对外业数据进行处理获得三维模型的过程及达到的精度进行分析。实验证明,利用无人机倾斜摄影测量及三维建模,可快速获得测区的三维数据模型及地形数据等。     

基于坡度滤波的无人机测绘点云特征提取与滤波分类研究

为提高无人机测绘点云数据的质量与利用率,利用坡度滤波技术优化设计无人机测绘点云特征提取与滤波分类方法。利用硬件设备获取无人机测绘点云数据,通过粗配准和精准配准两个步骤,实现对初始点云数据的配准工作。通过对无人机测绘点云数据的滤波处理,降低初始数据中的干扰项。利用坡度滤波技术提取无人机测绘点云数据的地形、纹理、形状等特征,根据特征相似度的计算结果,完成测绘点云的滤波分类。通过性能测试实验得出结论:与传统方法相比,优化设计方法得出点云数据的信噪比提高41.22,特征提取占比所有提升、冗余度得到明显降低,分类查全率和查准率分别提高了1.25%和2.1%。     

基于图像点云的道路缺陷检测

本文针对无人机图像点云道路缺陷检测问题, 提出了一种基于点云切片平面拟合与聚类的道路缺陷检测方法. 首先, 采集无人机图像进行三维重建生成图像点云, 对点云进行坡度滤波与统计离群点滤波, 消除噪声和异常点的干扰. 然后, 对点云进行切片并利用随机采样一致性平面拟合算法估计道路的平面模型. 随后, 运用点云DBSCAN聚类算法分类出边缘噪声与道路损伤点云. 最后, 采用点云切片法估计损伤程度. 在实验中, 我们使用真实无人机采集的点云数据, 并与基于点云垂直度特征检测方法进行了对比. 实验结果表明, 本文方法表现出较高的准确性和鲁棒性, 体积估计的误差为1307 cm³. 相较于传统方法, 本文方法能够更精确地检测出道路损伤, 并能适应复杂的道路形状变化.     

贴近摄影测量在单体建筑物精细化建模中的应用

针对倾斜摄影测量在单体建筑物建模中立面信息获取不足的问题,基于贴近摄影测量,以单体建筑物为对象,研究其在精细化建模中的应用。首先,根据选取对象的实际尺寸及形状特点,设置合适参数规划最优航线;之后,利用无人机贴近立面飞行,获取高分辨率影像,在Context Capture中进行数据处理生成实景三维模型。分别从模型的相对精度和立面纹理的完整性两方面对实验结果进行分析。结果表明:与倾斜摄影测量相比,该方法得到的三维模型相对精度达到毫米级,可满足相关规范对单体化建模的要求;模型立面纹理更加完整、分辨率更高。     

基于迭代最近点的井下无人机实时位姿估计

针对煤矿井下无GPS信号、低照度、结构化环境等特点,提出了一种基于迭代最近点(ICP)的井下无人机实时位姿估计方法。通过建立四旋翼无人机运动模型与机载激光雷达观测模型,将煤矿井下四旋翼无人机位姿估计问题转换为机载激光点云数据的扫描匹配问题。用三维激光雷达作为四旋翼无人机机载环境测量传感器,得到无人机当前位姿下的观测点云数据;以第1帧位置为初始位,通过ICP方法得到连续2帧点云数据之间的相对变换矩阵,迭代求解连续关键帧点云数据,得到煤矿井下四旋翼无人机实时位姿估计结果。采用滤波与下采样方法对点云数据进行优化,加速变换矩阵的求解,满足四旋翼无人机位姿估计实时性需求。实验结果表明,基于ICP的井下无人机实时位姿估计方法能够快速、有效地求解四旋翼无人机位姿,相比于正态分布变换方法,ICP方法更适用于煤矿井下四旋翼无人机的实时位姿估计。     

融合图注意力的摄影测量点云语义分割研究

随着无人机倾斜摄影测量技术的发展,通过密集影像匹配可以快速获得类比激光扫描数据精度的大规模室外点云,但是这些点云存在着不规则、遮挡严重、数据量庞大的特点,同时因为缺乏对象信息无法深入进行语义分析.针对上述问题,本文提出一种融合图注意力的摄影测量点云语义分割方法.首先构建了一种新的图卷积模块,在网络的每一层动态的更新点云局部邻域图,将跨层点描述与上下文特征结合起来并逐层汇聚点云空间潜在语义信息;然后在每个网络层引入通道注意力机制使网络能够自适应学习通道间的权重,并由此建立基于一种新的图注意模块的点云语义分割网络,实现复杂点云的细粒度语义分割.通过在两个公开的室外点云基准数据集上的实验结果表明,该方法能够显著提升网络对局部拓扑特征信息的学习能力,且对复杂场景点云语义分割具有良好的泛化能力.     

基于ContextCapture的无人机倾斜影像建模方法研究

随着无人机技术、倾斜摄影测量技术和三维建模技术的快速发展,无人机倾斜摄影测量技术已经广泛的应用于测绘领域。无人机倾斜摄影测量技术实现三维建模已经成为一种趋势。本文通过研究ContextCapture软件实现快速建模的建模过程,对建模过程中存在的问题进行总结并提出合理化的建议,实现三维模型的高效快速,对推动全自动化快速建模的发展具有重要的意义。     

利用倾斜摄影测量的农村房屋信息调查北大核心CSCD

针对传统房屋测量投入周期长、测绘成本高的问题,提出了一套从数据获取到产品输出的农村房屋信息调查自动化解决方法。首先,利用无人机装载多视角相机以获取倾斜摄影测量影像数据,并从中生成三维点云、数字地表模型、正射影像图;然后,采用颜色与尺度信息融合的方式去除非建筑物点,利用多规则区域增长算法提取建筑物点云;最后,利用房屋外墙投影线、高程急剧变化边界线、屋顶不同平面相交线融合修正得到精确的房屋轮廓,并进行房屋空间信息计算与三维重建,实现了高效率、低成本、高精度的农房信息提取。在武汉新洲区施庙村的试点研究结果表明,自动化调查方法房屋面积在限差以内的房屋可达80%以上,平均精确率达到99.24%。     

基于PSO-ELM算法的三维激光点云处理研究

为找出用于三维激光点云数据的处理方法,本文基于无人机装载激光扫描仪技术,以粒子群算法优化极限学习机(ELM)算法(PSO-ELM),得出最新算法处理点云数据,并与ELM模型计算结果对比,结果表明:PSO-ELM模型最优隐含层个数为50,在此情况下模型精度最高;PSO-ELM算法的处理效果明显更好,其生成的DEM和地形数...     

空地融合的城市道路基础设施数字化技术研究

城市道路基础设施三维模型的重构,在城市道路BIM应用与数字化领域具有重大意义;针对城市交通基础设施数字化重构的需求,对车载激光扫描与无人机倾斜摄影采集技术进行综合运用,提出一套从信息采集、空地点云配准、点云分割到三维重构的完整技术方法;首先使用车载激光扫描技术和无人机倾斜摄影技术对交通基础设施信息进行采集,并使用运动恢复结构算法(SfM,structure from motion)生成基础设施空地点云;其次使用迭代最近点法(ICP,iterative closest point)对空地点云进行精配准,然后利用基于PointNet网络的方法对融合点云进行语义分割;最后对分割出的交通基础设施对象进行三维重构;提出的空地融合的城市交通基础设施数字化技术能够高效地实现交通基础设施重构,为城市交通基础设施数字化提供基础、为后续交通专业领域的应用研究提供便利.     

无人机航测影像匹配方法研究

由于实景三维和数字孪生技术迅速发展,无人机倾斜摄影测量技术得到较为广泛的应用,可快速、精确地构建三维模型。在利用倾斜摄影测量技术建立三维模型的过程中,需要将航测到的影像产生关联,这个过程称为匹配。航测影像之间的匹配是至关重要的一步,匹配结果的优劣会直接影响三维模型的质量。但由于倾斜摄影测量的特点,任务载荷镜头在获取建筑物立面数据时会产生倾斜,导致航测影像的倾斜畸变较为严重,普通的匹配方法效果不佳,影响三维模型质量。基于上述情况,通过文献研究法、实验法等引入旋转不变子空间算法,基于图像频率域的相位特征进行匹配,可以实现具有较大畸变影像之间的匹配,能够克服航测影像之间难以配准的问题。采用3组无人机航测影像进行实验,结果表明了利用旋转不变子空间（RIFT）算法进行匹配具有较好的结果,对不同类的影像匹配具有一定的普适性。     

关于无人机倾斜摄影测量技术的三维建模与精度探讨

随着信息技术的不断进步,无人机倾斜摄影测量技术因为有着性价比高、呈现出来的画面更加的真实、适用范围广等特点被广泛的应用到城市三维建模中。基于此,本文首先介绍了无人机倾斜摄影测量技术的原理和特点,其次对无人机倾斜摄影测量三维建模关键技术进行了阐述,之后对影响无人机倾斜摄影测量三维建模精度的因素进行了分析,并提出了针对性的策略,主要的目的就是为了能够让无人机倾斜摄影测量技术更好的为城市三维模型的构建提供借鉴。     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为控制低空无人机摄影高度,获得更加清晰的地理信息图像,需要对低空无人机摄影高度自动测量方法进行优化研究;当前方法主要利用射影几何知识的自动化标定方法实现低空无人机航空摄影高度的自动测量;该方法存在噪声影响严重,且测量误差较大的问题;为此,提出一种基于多传感器与卡尔曼滤波相结合的低空无人机航空摄影高度自动测量方法;该方法首先通过分析气压测量法计算各种气压因素对低空无人机航空摄影高度的影响,然后推导出大气对流层内气压随低空无人机航空摄影高度的变化;然后采用双GPS系统同时工作,对GPS、气压高度计和IMU测量获得的低空无人机航空摄影高度信号进行冗余备份;采用基于二阶多项式的修正方法对低空无人机航空摄影传感器输出值进行补偿和修正;根据动力学方程建立低空无人机航空摄影的动力学方程获得高度测量状态方程;最后采用卡尔曼滤波的线性最小方差估计准则对低空无人机航空摄影高度进行均方差估计计算,实现低空高度自动测量与校正。实验结果表明,所提方法具有精度高、收敛性好且滤波效果理想的优势。