输电线路螺栓检测的激光点云数据自动化配准研究

输电线路螺栓较小,检测难度较高,易导致螺栓漏检、错误检测,增加故障和安全事故风险。因此,提出一种面向输电线路螺栓检测的激光点云数据自动化配准方法。建立激光点云数据均匀化空间,通过约束格网范围均匀点云数据特征量,完成抽稀化处理;在点云数据集中选取任意目标点,通过调节空间域和频率域高斯核函数大小均衡云数据噪声数值;使用k-means聚类算法对点云数据进行分类;根据点云数据的三维空间坐标,计算目标配准点与源点在不同方向上的坐标值,通过坐标对比完成自动化配准。实验结果表明,所提方法在不同高度、不同距离以及不同方向上的配准准确性较高,且RMSE指标数值最大值为0.3,表明配准值与真实值拟合程度较高,具有较高的配准精准度。     

机载LiDAR输电线路杆塔快速定位方法研究

杆塔位置是机载激光雷达电力巡检应用中进行输电线路点云分段、杆塔提取、变化检测的基础.为了提高其自动定位的精度和效率,提出了 一种适用于复杂地形的高压输电线路杆塔自动定位方法.首先在分析了输电线路点云相对高度、垂直和水平分布特征基础上,采用格网预处理剔除低位点格网、聚类分析确定候选类簇,然后利用格网垂直连续分布系数、高程...     

一种快速的三维点云自动配准方法

采用主成分分析方法(PCA)定义了简单的数学模型和轴向确定方法等来实现配准.大量实验证明,算法能够快速实现任意形状、大小及位置的两片点云配准.     

基于样本加权PointNet++的输电通道点云分类研究

输电通道内地物要素复杂,机载LiDAR获取的电力线、杆塔、植被等地物点云密度差异大、空间分布不规则,实际应用中"所见即所得"的应用需求对点云的高效自动化分类带来挑战.将深度学习中的PointNet++算法用于输电通道机载点云自动分类研究,分析样本加权对不同密度点云数据分类精度的影响,利用两组实验数据验证算法的精度和效率...     

基于纹理特征的三维点云数据配准算法研究

使用Kinect可以方便地获取物体的纹理图像和三维点云数据。研究一种通过获取纹理图像的特征点进行快速三维点云数据配准的算法．并最终应用到室内环境的三维场芾重建中。实验表明,此算法具有直观、实现简单、运算量小等优点。     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...     

基于特征提取的点云自动配准优化研究

针对三维点云自动配准精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于判断点云邻域法向量夹角的自动配准算法。该算法首先计算点云中每个点的法向量与邻域点集的法向量夹角的余弦值,然后把邻域各点的余弦值作为该点的属性特征向量,进行特征分类提取特征点,根据几何特征的相似性初步搜索匹配点对,并采用欧式距离约束条件剔除匹配错误的点对;运用最小二乘法计算初始配准参数,再通过改进的迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法进行精匹配。实验证明,该算法相对于经典的ICP算法无论收敛速度还是匹配精度上都有提升。     

基于点云能量计算的半刚性配准算法

针对3D复杂点云模型,提出一种基于能量值的半刚性配准算法。该算法首先对点云进行基于法向量夹角距离的分割处理从而生成多个刚性子点云。通过整数规划法计算子点云间的配准能量从而推测配准的初始3D变换矩阵。基于初始矩阵,点云的最终配准结果由子点云间刚性配准方法 ICP实现。实验结果证明该方法可有效应用于模拟场景以及真实复杂场景的配准应用中。     

基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法

在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准。最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结合基于特征点的等曲率预配准方法和邻近搜索ICP改进算法的精细配准,自动进行点云数据配准的算法,经对牙齿点云模型实验发现,点云数据量越大,算法的配准速度优势越明显,采用ICP算法的运行时间(194.58 s)远大于本算法的运行时间(89.13 s)。应用实例表明:该算法具有速度快、精度高的特点,算法效果良好。     

机载LiDAR高压线塔点云自动化提取

高压线塔三维数字模型是输电线路数字化管理的重要部分,也是线路安全预警模型的重要支撑.针对当前研究中从机载LiDAR数据提取线塔点云时主干点云提取精度不高、塔脚植被点和塔头电力线点干扰严重等难题,首先,基于点云空间几何特征,利用Kd树距离分割法、欧式聚类、移动曲面拟合算法与空间格网区域向下生长算法进行线塔点云粗提取;然后...     

一种高程相关的机载LiDAR点云配准方法

针对现有配准方法难以提取大范围机载LiDAR点云特征信息的问题,提出了一种基于2片待配准机载LiDAR点云高程数据相关的点云自动配准方法。首先,将待配准点一定范围内的点云拟合局部曲面;然后,在另一点云片中确定搜索区域,利用拟合结果求解搜索区域内的点云在拟合曲面上的高程;最后,通过计算拟合高程与实际高程的相关系数,选择搜索区域内相关系数最大位置作为配准的关键点参与点云配准,反复迭代直到完成配准。文章用实际采集的机载LiDAR数据进行了实验分析,并与传统的ICP算法进行了对比。实验结果表明,该方法在配准精度上能达到较高的水准,能够满足机载LiDAR点云配准的要求。     

基于机载LiDAR点云数据森林郁闭度估测

郁闭度是反映森林数量和质量的重要参数,是森林调查的重要因子之一。以广西壮族自治区高峰林场试验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,基于二维冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）和三维点云开展了森林郁闭度估测研究。使用实地调查的105块样地作为验证参考数据对郁闭度估测结果进行了精度评价,结果表明：基于二维CHM估测郁闭度与实测值之间的R²=0.388,RMSE=0.17;而基于三维点云估测郁闭度采用了2种方法：第一种方法采用归一化后2 m以上高度植被点云密度与归一化后所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R²=0.467,RMSE=0.13。第二种方法采用归一化后2 m以上高度第一次回波植被点云密度与归一化后第一次回波所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R²=0.478,RMSE=0.12;基于三维点云的2种方法估测林分郁闭度的精度皆优于基于二维CHM的方法,基于三维点云估测林分郁闭度方法中,第二种方法的精度优于第一种方法。     

激光点云中输电线拟合与杆塔定位方法研究

通过竖直直方投影和均匀网格离散将激光雷达扫描得到的输电线路三维点云降维成二维灰度图像,提取其中直方响应最大的地方作为杆塔的水平位置,分离杆塔,输电线在走向上以杆塔为界分段;再沿其悬垂面的法线方向对各段输电线作正投影,对投影的散点进行迭代的鲁棒二次曲线拟合,实现在竖直方向上的各层输电线的分离。杆塔的提取和输电线的拟合是实现电力系统净空排查分析、输电线点云实体化和场景漫游的重要环节。     

基于Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特...     

基于LiDAR点云数据的等值线绘制方法

随着新型传感器激光雷达（LiDAR）步入市场,自20世纪80年代起逐渐应用于建筑规划、植被水利等行业.而在测绘行业,采用三维激光雷达扫描技术以取代传统的测量技术才刚开始起步,因其自动化程度高,更新周期短且获取到的数据精度高,信息全而逐渐被现代测绘业逐渐认可.用激光雷达采集到的点云数据为源数据,探究了三维离散点间接综合等值线的方法,并尝试改进三维道格拉斯算法,实现点子重要性排序以用于不同比例尺下地形图的综合.借助二次开发技术实现点数据栅格化,绘制等值线,同时在此过程中对比分析选用不同数量的点集合以及不同分辨率分别对等值线绘制的影响.结果表明先对点数据进行综合继而回放等高线既保留了原始地形的特征,且缩短了数据处理时间,同时也可根据实际比例尺的缩小程度,多尺度地输出、显示等值线.     

改进的基于FPFH特征配准点云的方法

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。     

Study on Power Tower Extraction and Fast Positioning from Airborne LiDAR Data

Airborne LiDAR has become an important technique for transmission line digitalization,reconstruction and safety inspection.Moreover,accurately and efficiently extracting the position of each tower from massive point clouds is basic and important task for the applications in power industry.In this study,a method was proposed to efficiently extract the point clouds and fast determine the position of power towers using airborne LiDAR data.Firstly,the point clouds of power towers were automatically separated from raw data based on the spatial distribution characteristics of airborne LiDAR data.Secondly,each power tower was efficiently detected using a region\|growing algorithm.Finally,a least square linear fitting method was used to determine the accurate position of each power tower.The new proposed method was applied to several LiDAR data sets in areas with high voltage transmission lines.Results indicated that the integrity of the power towers’ points is up to 91.1%,and the accuracy of center positions is high enough with the medium error of 13.5 cm.Additionally,our study also concluded that the proposed method is robust and applicable even the point density is relatively low.     

二维点轮廓与矢量轮廓配准研究

在平面类零件的光学测量中,二维点轮廓与矢量轮廓的配准是关键算法,配准精度 直接影响测量精度。针对平面类零件的配准问题,提出了基于形状特征函数的粗配准算法和二维 矢量最近点迭代(ICP)精配准算法。利用角度距离图法将矢量图形的几何信息转化为独立于坐标系 的连续函数,进而实现粗配准算法。基于平面上点与曲线的最近距离算法计算配准目标函数,给 出了不同于传统的ICP 算法的直接求解目标函数的解析方法,有效提高了算法效率。利用实例验 证分析了该算法的高效性和可靠性。