激光三维扫描数据提取四边形算法

近年来,随着三维激光扫描点云数据质量的不断提高,从三维点云数据中提取边缘直线成为了新的研究领域。由于点云离散分布于三维空间导致特征计算困难,目前针对激光扫描点云直线提取的方法普遍存在计算量大、易提取错误等问题,本文针对实际工程项目中的方形构件进行三维激光扫描,对得到的点云数据做平面拟合后进行坐标转换处理,将三维转换为平面,再进行平面点集凸包搜索得到最长的凸包线,经过坐标旋转至边缘大致水平,最后采用Sobel算子进行边缘提取,再做直线拟合得到精确的四边形边线,较好地实现了方形建筑构件点云数据的边框四边形提取。     

新的点云数据压缩法在舞动治理工程中的应用研究

采用栅格划分和法向量估计的点云数据压缩法,对海量的云数据进行压缩处理,并通过线路架构模型重建,得到准确的实物数字模型,进行横断面的截取及空间距离计算。     

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。     

点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法

介绍了解算加权总体最小二乘问题的Jazaeri算法,分析了直积形式、Mahboub五条原则以及协因数传播律构造协因数阵的优缺点;分别利用Jazaeri算法、Schaffrin算法、总体最小二乘法和加权最小二乘法对仿真点云数据和实际点云数据进行平面拟合,结果表明加权总体最小二乘法对仿真点云数据和均质性较好的实际点云数据平面拟合效果较好;而对于表面附有杂质的材质,杂质部分的点云数据以经验信息确定协因数阵与实际协因数阵有偏差,影响整体点云数据平面拟合效果,导致加权总体最小二乘与总体最小二乘精度相当;在点云数据平面拟合中Jazaeri算法比Schaffrin算法计算效率更高。     

基于BIM+点云数据的钢结构质量智能检测方法

为解决传统钢结构质量检测周期长、难度大、精度低等问题,本文融合BIM(Building Information Modeling)与三维激光扫描优势,提出了一种基于BIM+点云数据的钢结构质量智能检测方法。首先,依据工程图纸创建钢构件BIM;其次,利用三维激光扫描技术获取钢构件逆向点云模型;基于PCA+ICP算法实现点云模型与BIM的自动化配准;最终,提出顾及点云粗糙度的法向量方向距离计算法,以法向量为方向计算点云与BIM模型的距离,实现了钢结构质量智能检测。为验证上述方法的有效性,将上述方法应用于中国人民大学通州新校区社会与人口学院楼项目,结果表明,点云与BIM模型配准精度能够控制在1 mm以内,距离计算在2 mm以内,说明本文提出的方法能够智能、高效的应用于钢结构质量检测。     

基于激光点云数据的裂隙岩体渗流场的无单元法模拟

 利用三维激光扫描技术获取岩体表面高精度激光点云数据,进而得到岩体裂隙网络的几何信息和产状分布情况。研究基于激光点云坐标数据求解含复杂裂隙网络岩体二维渗流场的无单元法,采用罚函数法处理渗流边界条件,并推导无单元Galerkin法的基本方程和积分格式。该方法首先将激光点云数据经坐标投影和抽稀后作为无单元模拟的节点坐标数据;然后结合岩体裂隙网络的几何信息,采用无单元法计算渗流场,进而分析岩体的渗透特性。该方法具有以下优点：(1) 可以精确获取高陡边坡的裂隙产状、位置坐标、长度和开度等几何信息;(2) 直接将激光点云作为无单元法节点,减少生成裂隙网格和生成节点坐标的工作;(3) 将裂隙网络采用裂隙渗透张量表示,可以对非连通裂隙、不同开度和不同充填程度的裂隙进行模拟。在此基础上,应用IDL编制基于海量激光点云数据的岩体裂隙产状分析和无单元法渗流场数值模拟软件LIDAREFM,并计算怀柔县桥梓镇一裸露岩石边坡的渗流场。计算结果表明,该方法是可行、有效的,计算得到的渗流场分布及特性能够反映岩体裂隙网络对渗流场的影响。该方法为研究裂隙岩体真实渗流场分布提供了一种新的研究思路。     

斜面型三维定向分枝钻孔轴线的设计与计算

本文阐述了在倾斜平面内设计三维定向分枝钻孔轴线的方法，对视顶角法、三角形法和坐标转换法的设计思路和计算步骤进行了分析，对设计计算结果进行了对比，提出了推广应用的建议。     

基于全站扫描仪的钢结构快速质量检测研究

提出了基于全站扫描仪的钢结构快速质量检测方法:利用高精度全站扫描仪对吊装单元进行快速扫描,通过点云数据进行平面和圆柱面拟合,然后进行特征点坐标计算和转换,得到吊装单元特征点在设计坐标系中的三维坐标,从而对施工质量进行评判。实例研究表明:该方法具有精度高,速度快,方便进行吊装单元施工质量分析等特点。     

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。     

SVD算法在建筑物点云数据配准中的应用

点云数据配准是点云数据处理的一个关键性环节。配准的目的就是为了得到不同视角下点集之间的平移向量与旋转矩阵。SVD算法(Singular Value Decomposition,奇异值分解法)是一种可靠的求解平移向量与旋转矩阵的方法。本文通过对建筑物扫描点云数据进行配准,从点云重叠度、噪声、初始配准状态三个方面讨论SVD算法的精度和时间消耗问题,实验结果可以作为点云数据预处理很好的参照。     

基于车载激光扫描点云数据的城市道路面提取方法研究

为了进一步扩展车载激光扫描点云数据的应用领域,针对点云数据的分类尤为重要。本文针对目前道路面提取中存在的问题,提出了一种基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。该方法实现道路面精确提取的关键步骤为：首先,使用Otsu算法自适应计算出分割阈值实现非地面点滤除;其次,计算得到空间激光点的法向量与曲率;最后,将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。使用两段城市道路点云数据进行试验,结果表明本文方法提取道路面结果的准确度CR、完整度CP以及提取质量Q均大于94%,验证了本文方法的有效性与鲁棒性。     

基于选权迭代法的空间平面拟合

在拟合测量中,空间平面参数可以通过观测平面上若干点坐标后,经过平差计算得到。由于测量中往往会混有粗差影响了参数估计的准确性,因此提出用稳健估计理论求解拟合平面参数。首先讨论了拟合平面的平差模型,提出了用点到空间平面的距离建立权。其次依据选权迭代法实现拟合平面参数求解,并结合生产实践算例验证了该法的有效性,为测绘工作者解决问题提供了有益的参考。     

基于语义信息的机载LiDAR建筑物点云提取

本文研究了机载LiDAR数据中建筑物点云提取的算法。首先,分析典型地物点云的分布特征及规律,形成语义信息;利用TIN的数据组织形式,以三角形边长、面积、坡度、相邻三角形坡向等语义信息作为限制条件将植物点剔除;再利用高程分布直方图确定阈值,剔除地面点,进而得到建筑物点集。选取机载LiDAR数据进行实例验证,并将本文算法与其他两种算法进行了对比。结果表明,本文算法能较好地提取建筑物屋顶点集,精度高于内插类算法,提取效果优于未考虑语义信息的算法。     

面向滑坡体三维点云数据的一种压缩方法

三维激光扫描技术是滑坡体三维可视化的一种重要技术。针对滑坡体点云数据密度高、冗余点较多,而运用现有算法处理中存在的不足问题,该文利用八叉树其树型结构在空间分解上的优势,结合点云网格简化算法,提出一种面向滑坡体点云数据的精简方法。通过将该算法与重心点网格简化法和曲率采样法两种典型的算法进行试验对比分析,利用Geomagic Studio软件中的模型分析功能评价精简质量。试验研究结果表明,与常用点云精简方法相比,针对滑坡体点云数据,本文提出的算法精简效果更好。     

基于激光影像的物体三维点云获取系统

三维点云获取系统能够快速地获取目标物体的几何信息,生成大量点云,将目标的真实三维形态在计算机中可视化的展现出来。本文提出了一种新的三维点云数据获取的方法,应用在自主开发的基于激光影像的物体三维点云获取系统中,即标定激光面映射目标表面点的一维坐标,利用单像摄影测量后方交会和一维坐标的联合解算,得出目标点三维伪坐标。通过坐标逆向旋转恢复,得到真实的三维坐标数据,据此完整地建立目标物体的三维可视化模型。     

三维激光扫描灰度信息在结构变形场计算中的应用

非接触测量技术是结构测量领域的最新进展之一，这类测量方法无需在被测对象上安装传感器，因而在结构试验以及土木工程现场实测中具有一定的优势。三维激光扫描作为一种非接触测量新技术，可以直接获取目标物表面点密集的三维坐标和灰度值，受测试环境干扰小，因而在土木工程领域的应用日益受到关注。在激光扫描技术的基础上，提出一种同名点的匹配方法，以提高变形场计算的精度。这种方法利用激光扫描的灰度信息，对扫描得到的点云坐标和灰度数据进行像素化处理，然后用相关系数法确定同名点并计算位移场。通过一钢梁试验对该方法进行验证，将结果与导杆位移计以及有限元分析的结果作了比对，结果显示该方法可以提高同名点识别的精度，进而提高结构变形计算的准确性，且可以同时获得构件包括平面内和平面外的变形。     

凹凸多边形快速识别和智能剖分技术研究

在SAP2000和ETABS中,楼板的添加是一项相当繁琐的工作,如何快速有效地识别平面多边形并对其自动进行剖分是一个亟待解决的问题。文章改进了平面有向图中最小回路的快速搜索算法。在构造出图中各个顶点的关联顶点的逆时针排列序列的基础上,然后按照逆时钟最小转角原则,搜索得到边界顶点序列。再从各个边界顶点出发,按照顺时针最小转角原则,寻找各个回路边,直到返回出发点得到最小回路。文章同时提出了多边形凹凸性判断的矢量叉积法和内角角度计算的矢量点积法,并提出了以min{θmax-θmin}为目标的凹凸多边形的最优剖分方法。     

一种评定数字正射影像图平面精度的新方法

对于数字正射影像图平面精度的评定,多采用图上像点坐标与同名点参考坐标的较差来计算点位中误差。提出了用距离和面积的较差计算点位中误差的新方法,根据误差传播率,推导了相应的计算公式,并用实例进行了验证,结果表明:提出的方法具有一定的可行性。     

基于激光点云的平面标靶中心坐标提取方法研究

平面标靶在三维激光扫描仪坐标系转换、点云拼接等过程中具有十分重要的作用,通过提取的标靶中心坐标可以衡量测量的精度。在分析目前平面标靶中心坐标提取算法的基础上,探讨了重心类及几何类标靶中心坐标提取算法的实用性。在对初始数据进行预处理后,使用重心类、几何类方法获得了平面标靶中心坐标,并分别对其精度进行了分析和比较。结果表明,重心类方法具有更好的实用性,而几何类方法目前尚无法满足相关工程精度要求。     

基于激光点云直接比较算法的边坡变形监测技术研究

 利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测亟需解决多期激光点云数据的比较问题。通过对Hausdorff距离算法的改进,提出基于八叉树结构的点云与点云的精细直接比较算法,实现变形区域多个点云数据的自动比较,减少人工干预,大大提高变形区域激光点云处理效率。基于上述理论和八叉树结构的点云分块管理和存储方法,开发三维可视化激光点云数据处理分析软件LPCP。将该软件应用于阎家沟滑坡的变形监测分析中,经过与固定点监测数据、DEM分析成果和典型断面的激光点云数据的对比验证分析,发现采用点云精细比较算法计算得到的变形区域和位移量准确,计算效率较高。该方法可以推广应用于各种变形的精细比较分析,大大拓宽了激光扫描技术在高精度变形监测中的应用范围。