基于激光雷达的点云数据处理研究

激光雷达技术目前已经在商业中得到了广泛的运用,通过激光雷达技术对点云数据处理系统的研究也有了长足的发展。由于激光雷达数据扫描所获取的是大量的离散化三维数据信息,这些以坐标来记录的数据被称为点云数据。点云是表示实际物体三维信息的统计无序数集,包含物体的三维坐标值、颜色值和灰度值。使用激光雷达的信息采集处理系统采集数据时,由于会受到外界的干扰因素（如光线反射、阴影环境）、扫描精度、物品机械振动的负面影响,采集到的点云数据存在着很大的噪声和孔洞。这些点云空间密度相差较大,使得分析结果不能直接描绘实际物体的模型。对于上述存在的漏洞,设计了一种基于激光雷达的点云数据的处理算法,实现对点云数据处理的简化、过滤、检索以及可视化。     

基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述

在自动驾驶场景中,需要感知周围环境中的目标类型、大小、距离及方向等信息,因此3D目标检测技术对于自动驾驶汽车而言尤为重要.为获取周围环境信息,如激光雷达等传感器被应用在自动驾驶汽车上.为此,介绍自动驾驶领域基于激光雷达的3D目标检测现有方法,涵盖最新的模型,并对现有模型进行系统的分类,详细介绍具有代表性和开创性的方法,...     

车载激光雷达三维点云重构与漫游方法

针对车载激光雷达系统,建立了由激光扫描仪数据、载车GPS数据、载车姿态数据进行激光点云解算与重构的数学模型,得到道路及两侧景物的三维点云场景。根据载车行进轨迹,用OpenGL三维引擎技术,实现对道路两侧景物的三维漫游。研究将激光雷达应用于车辆和飞行器的防撞预警,此技术具有快速、主动获取障碍物的高精确度三维坐标,探测距离远,受天气影响小的优势。为能见度低、障碍物较多情况下的车辆和飞行器的防撞提供了一个可行的技术途径。     

基于半球形邻域的激光雷达点云局部特征提取

为提升激光雷达点云目标识别的效率和减少计算开销,本文通过采用改进的邻域确定方法和LRF估计方法,提出了一种新的特征描述子:半球单值形状上下文特征描述子(Hemispheric Unique Shape Context,HUSC).首先计算关键点处的互相关矩阵,并根据邻域点附近的点密度进行加权,以此估计关键点的法向量和切...     

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%。     

激光雷达应用技术研究进展

随着激光成像雷达技术的快速发展,激光雷达三维点云数据在多个领域展现出良好的应用前景。本文首先概述了激光雷达的基本原理和性能优势,进而重点阐述了激光雷达在调查监测、建模测绘、探测测量、医疗、军事等各方面的实际应用。     

基于激光雷达点云数据的树种识别系统设计

针对传统树种识别系统存在的识别精度不高,借助雷达技术获取的地物三维点云数据与传统意义上的遥感技术获取的影像数据融合,仍存在特征不连续等缺陷,使地物智能化分类和识别等处理难度加大,提出基于激光雷达点云数据的树种识别系统设计.根据激光雷达点云数据识别的基本工作原理,设计系统硬件结构框图,选择K6多光谱摄像机输出影像信号,再...     

群像素激光雷达多级分辨率三维点云成像技术的研究

激光三维成像雷达系统单帧获取的数据量越来越大,数据处理效率已成为亟待解决的重点问题之一.研究了群像素激光三维成像雷达的编解码数据特性,对激光三维点云回波数据进行多级分层分割处理,提高群像素激光三维点云成像雷达数据处理效率.实验结果表明,多级分层分割的成像方法可将群像素成像速度提高6倍,该方法有效地解决了群像素激光三维成...     

基于CAFF-PointNet的机载LiDAR点云语义分割

针对机载LiDAR点云中几何结构复杂和不同地物尺度变化大导致小目标点云分类准确率低的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制进行多尺度特征融合的卷积神经网络.首先,通过球形邻域计算点云的平面度、线性度、法向量以及本征熵等浅层几何特征,并将其与网络提取的深层次语义特征进行融合,增强模型对点云几何结构的感知能力;其次,设计基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块,学习特征融合的权重系数,使网络可以自适应调整不同尺度目标的感受野大小,实现对不同尺度信息的筛选,进而提高小尺度目标的分类精度.实验结果表明,与其他模型相比,本文模型在ISPRS机载LiDAR点云上的平均F1分数为72.2％,且对电力线和汽车类别均取得了最高的分类精度,F1分数分别为64.3％和79.9％.     

基于多约束连通图分割的机载LiDAR点云滤波方法

点云滤波是机载LiDAR点云后处理应用的必要环节.现有的大多数点云滤波方法往往在地形平坦的区域滤波效果比较好,而在地形起伏较大区域滤波效果较差.为进一步提升点云滤波方法的精度及对复杂环境的适应能力,提出一种基于多约束连通图分割的滤波方法.通过设定垂直性、高差、距离三个约束条件构建点云连通图,实现点云分割,并基于地面覆盖...     

基于Web的通信技术研究

基于Web的通信技术是第三代通信技术，通过对目前研究状况的介绍，展望了今后研究的动态，对研究工作具有指导意义。     

关于云计算技术应用于金融销售点终端的研究

随着金融信息电子化发展,银行及专业化服务机构以客户为中心、以优质服务为核心的经营理念的深入,对金融销售点终端在功能、性能、安全、灵活、运维等各方面提出了更高的要求,新型金融销售点终端不断涌现,传统金融销售点终端面临更新换代的挑战。本文就云计算技术如何应用于金融销售点终端,如何加速推动其智能化进程,进而实现降低运维成本、丰富业务功能、提高处理性能、增强安全性、灵活性管理等目标进行分析和研究。     

基于虚拟仪器技术的点云数据反求

在点云反求中,采取分段样条插值法拟合曲线,是非常实用和有效的处理方法.应用插值法的目的是使样条函数为低次多项式,确保拟合的曲线光滑连接.设计中,选取了具有优良数学特征的三次样条插值法,利用虚拟仪器技术,编写算法,使曲线通过所有扫描点后快速生成并显示.这种技术及方法可广泛应用于曲线设计与反求之中.     

图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用

针对地面激光点云与影像数据的融合,提出一种利用激光点云反射强度值将点云三维数据化为二维图像信息,根据图像的情况从多种图像平滑的方法中利用图像客观质量评价选择出一种最优的图像平滑的方法将激光反射强度图像进行去噪,最后利用激光反射强度图像与影像的匹配得到同名点,从而实现激光点云数据与影像数据的配准达到数据的融合。     

云数据中心及云平台技术应用研究

云化的数据中心是虚拟化、自动化、并行计算、安全策略以及能源管理等新技术的融合,是支撑运营商业务的关键基础设施。广电网络运营商之间、以及广电网与互联网实现互联互通,开展视频内容运营,云数据中心将发挥重要作用。本文研究云数据中心的关键技术以及其发展趋势,梳理国内外主要IT设备提供商的数据中心技术架构和解决方案,从而形成广电建设云数据中心及云平台的技术思路,为有线电视网络运营商云平台业务提供参考依据。     

云计算技术在区域安全通信中的应用

随着互联网技术的不断发展,网络已成为社会经济发展的重要支撑工具。然而,受限于传统通信技术的约束,网络通信信息存在被共享、泄露等风险。基于云计算技术的区域安全通信技术可以有效解决无线通信技术按身份分配不同通信权限的问题,用户拥有“普通域”与“安全域”功能,以保证通信网络的安全。文中以云计算技术的概念为切入点,阐述了云计算技术在区域通信中的应用价值,最后提出了构建基于云计算区域安全通信系统的具体方案,并通过实验验证了该系统具有良好的应用性能。