基于线结构光扫描点云数据的数据精简及三角网格剖分

在分析线结构光扫描点云数据特点的基础上，讨论了针对测量点云数据精简算法，包括测量基面数据精简和基于弦高一角度偏差准则的数据精简算法．介绍了散乱数据的基于Delaunay三角剖分优化准则和Liang提出的相邻扫描线之间的三角网格构建方法，并在此基础上提出了一种改进方法，基于优化准则的线结构光扫描点云数据三角剖分算法。该算法符合Delaunay的三角最优剖分．以摩托车后视镜点云数据为例的实验结果表明该方法是有效的和切实可行的．图12，参11．     

基于改进罗德里格矩阵-ICP点云配准算法研究

利用三维激光扫描采集点云数据的过程中,为了得到目标物完整的点云,需要对不同站点的点云数据进行配准,而传统的点云配准方法主要是基于罗德里格矩阵配准算法,该方法没有考虑旋转矩阵和平移矩阵参数误差,针对此,文中在进行初始配准参数解算的过程中,同时考虑了旋转和平移矩阵参数误差,并将罗德里格矩阵计算的参数引入到ICP算法中,在利用ICP算法的基础上,为了避免搜索点的重复,对每次搜索的点进行排除,从而在保证配准精度的前提下,提高了点云配准效率。并最终通过实例分析验证了该算法的有效性。     

基于改进DBSCAN的单光子激光点云去噪算法

针对单光子激光雷达系统观测数据中背景噪声过多的问题,文中提出了一种基于改进DB-SCAN的单光子激光点云去噪算法.以ICESat-2卫星在工作运行期间所采集的ATL03数据为实验数据,通过设置合理的阈值进行粗去噪,然后基于改进DBSCAN聚类的算法对点云数据进行精去噪,并进行理论分析和实验验证.结果表明,实验区目标点云...     

基于激光点云的掘进工作面三维场景重建技术研究

激光扫描数据获取与处理是智能掘进工作面的关键技术之一。针对煤矿井下激光点云存在的数据量大、数据离散、特征信息提取困难的问题,利用点云切片技术和空间形态相似性进行孔洞修补,区分掘进巷道墙体、顶底板等不同对象进行点云分割和重建,并基于三维虚幻引擎进行可视化。研究成果提出了针对掘进工作面激光点云的孔洞修补算法及三维重建算法,为掘进工作业提供基础数据和可视化操作环境。     

改进的移动窗口曲面拟合法点云数据滤波处理

介绍传统移动窗口滤波算法的原理及特点,对其应用于激光扫描点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,将相应的算法进行了扩展和改进,改进方法可自适应地调整网格尺寸大小,同时可克服滤波过程中高差阈值难以确定的不足。利用两组实际扫描点云数据进行试验,以验证这种算法的有效性,结果证明,与传统的移动窗口滤波法相比,改进算法各类误差均较小,试验结果更优。     

改进的移动窗口曲面拟合法点云数据滤波处理

介绍传统移动窗口滤波算法的原理及特点,对其应用于激光扫描点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,将相应的算法进行了扩展和改进,改进方法可自适应地调整网格尺寸大小,同时可克服滤波过程中高差阈值难以确定的不足。利用两组实际扫描点云数据进行试验,以验证这种算法的有效性,结果证明,与传统的移动窗口滤波法相比,改进算法各类误差均较小,试验结果更优。     

融合点云RGB影像和3D-NDT算法溶洞的点云自动精确拼接

3D-NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像和3D-NDT算法的点云自动精确拼接方法。实验结果表明,该拼接方法针对百万级大型复杂溶洞点云数据,无论在时间和精度上均较传统拼接方法有很大优势。     

基于三维激光扫描技术的爆破块度识别

为快速、准确的统计现场爆破块度,提出了基于三维点云的爆破块度识别方法。利用三维激光扫描仪获取爆堆点云数据,通过ICP配准、SOR降噪和体素下采样进行点云预处理,采用RANSAC平面拟合对预处理后的点云数据进行初始分割、基于点云密度的DBSACAN算法进行聚类,识别岩块轮廓。通过计算聚类后岩块点云的三维凸包和OBB方向包围盒,获得爆堆点云中所有岩块的体积和最长粒径。结果表明：在室内试验中基于三维点云的爆破块度识别方法与直接测量法相比获取的体积平均相对误差为4.61%,粒径平均相对误差为4.75%;在现场测试试验中的平均识别准确率为80.4%,获得的爆破块度统计结果对爆破参数优化具有一定的参考作用。     

深部采空区点云数据预处理研究与应用

依据MDL VS150空区探测仪工作原理及点云数据空间拓扑关系的特点, 基于弦高比理论、最大夹角理论及周长比理论, 提出一种点云去噪及数据精简的点云数据完整预处理算法和实施流程, 并在广西某矿山的空区探测中开展了实际应用。结果表明;该预处理方法在实现去除噪声点、降低点云数据总量的同时, 有效保留了采空区边界三维信息的完整性, 最终得到的精确空区三维模型与实际情况符合较好, 是一种高效可靠的采空区点云数据预处理方法。     

顾及空间分布特征的点云数据快速可视化方法

文中提出了一种顾及空间分布特征的点云数据快速可视化方法。首先根据点云数据的空间分布特征构建自适应八叉树结构。其次,利用基于视点的动态调度算法,实现不同细节层次点云数据的快速调度。最后,设计了一种面向网络传输的三维点云瓦片存储模型,实现网络环境下点云数据的快速解析。试验结果表明,该方法能够有效提高网络环境下点云数据的可视化效率。     

基于三维激光扫描技术的建筑物地下室测量方法

现行建筑物地下室测量方法在实际应用中效果不佳,其测量值与实际值相差较大。针对现行方法存在的不足与缺陷,提出基于三维激光扫描技术的建筑物地下室测量方法。通过对建筑物地下室进行三维激光扫描,获取地下室空间点云数据,采用统计滤波算法处理地下室点云数据滤波,利用两站配准方法处理地下室点云数据,建立建筑物地下室三维空间模型,实现基于三维激光扫描技术的建筑物地下室测量。试验表明：该设计方法皮尔逊相关系数大于0.9,能够实现对建筑物地下室的精准测量。本文成果可为地下室测量效率和精度的提升提供一定的借鉴与参考。     

基于三维激光扫描点云的矿山巷道三维建模方法研究

基于点云坐标投影转换,提出了一种自动化的巷道三维建模方法。该方法依据矿山巷道的空间几何特征,采用圆柱面投影将三维点云转换为二维离散点,然后应用分治算法进行三角剖分,同时保存二三维点云及三角网之间的拓扑关系,最后重建三维巷道模型。基于此方法,开发了一个实验原型系统,并针对国内地下矿山的一段巷道开展了激光扫描和三维重建实验,成功地重建了巷道三维模型。实例结果表明,本文所提出的适用于巷道单站点激光点云的自动处理和三维重建的方法不仅仅局限于矿山应用,还可进一步推广应用于其他地下工程,如地铁巷道的三维建模等。     

三维激光扫描点云数据盲区边界识别与应用

三维激光扫描仪是一款获取空间点云数据的测量设备,能够有效地获取被测物体三维空间形态,但是,由于被测对象空间形态复杂、人员难于进入等原因,导致扫描点云数据存在盲区且识别困难。针对该问题,采用了一种三维激光扫描点云数据盲区识别方法,可获取点云数据盲区边界,该方法主要通过对点云数据进行KD-Tree改造,然后估计点云数据法矢,最后提取点云数据边界。为验证本文提出的盲区识别算法,选取矿山采空区点云数据进行实际验证,可准确识别点云数据边界信息,为后续数据进一步利用提供了基础。     

基于机载LiDAR点云的滑坡体体积计算方法研究

针对滑坡区域地形复杂、滑坡体形状随机和体积难以快速精确获取等问题,该文提出一种基于机载Li-DAR点云数据预处理、渐进三角网加密滤波算法,及DEM的滑坡点云提取、点云切片和边缘点排序的滑坡体体积计算方法,并结合多块实测数据进行了计算分析.计算结果表明,该方法能快速准确地得到滑坡体体积大小,进而为滑坡的灾后评估提供了依据.     

匹配算法SIFT和SURF在岩体露头面点云获取中的比较研究

图像特征匹配是基于图像的岩体露头三维重建方法的基础,匹配算法的选择直接影响露头面点云模型重建效果。主要工作包括:采用两种不同的匹配算法SIFT和SURF对岩体露头面图像特征点匹配得到同名点对,并通过RANSAC算法剔除误匹配;利用直接线性变换法——DLT法进行相机标定,建立图像点与空间点的对应关系,得到点云空间坐标;将空间点云坐标导入三维建模软件完成三维点云重建。对比两种算法的结果,发现SIFT在旋转、尺度变化下点云获取效果更佳,更符合实际应用的要求。     

我国矿山测量领域三维激光扫描技术的应用现状及存在问题

三维激光扫描作为一种非接触式测量技术,近年来在我国矿山测量领域得到了广泛应用,涉及了矿区边坡监测、露天矿储量管理、地表沉陷监测等方面。结合近年来的相关研究成果,系统分析了我国矿山测量领域三维激光扫描技术的应用现状,并对存在的问题进行了探讨。研究表明：矿山测量工程应用及科学研究中使用的三维激光扫描设备与配套软件以国外进口为主,国产设备与软件较少;从数据采集、处理、成果应用等方面分析,主要存在的问题有采集数据质量不佳、点云数据匹配精度有待提高、点云数据滤波算法精度不高、特殊监测领域的应用成果不明显等。在上述分析的基础上,认为该领域的主要研究方向为：①高精度的空天地一体化数据采集方案,如InSAR、LiDAR、倾斜摄影测量与地面三维激光扫描技术相结合;②具有自主知识产权的点云数据处理软件开发,包括点云数据智能匹配算法、智能化高精度点云数据滤波算法等;③三维激光点云数据后期成果应用,包括面状地物变形监测理论与方法、大数据技术与人工智能技术相结合的三维激光扫描实时动态监测方法。总体来说,进一步推进三维激光扫描技术在我国矿山测量领域的应用,有助于大幅提升相关工程技术人员的空间三维数据处理能力,进而提高工作效率。     

基于激光点云的割煤顶板线提取技术研究

激光扫描数据的获取与处理是煤矿智能工作面的关键技术之一。作为监测煤矿采煤机截割轨迹的重要手段,三维激光扫描技术,因其具有非接触、精度高、受烟尘影响小等特点日益受到重视,但由于激光点云数据存在的海量性、离散性、冗余多的特点,实际生产中,目前只能将远程获取工作面三维点云信息,无法利用激光点云数据的空间特征直接提取采煤机割煤顶板线,即无法提供当前刀采煤机截割轨迹的反馈信息。为实时获取和预测采煤机当前刀割煤顶板线位置数据,在基于物探、钻探、巷道素描和激光扫描等数据构建初始透明化工作面的基础上,利用激光扫描仪,实时感知获取煤矿井下综采工作面的激光点云数据,在充分理解激光扫描装置运行原理和激光点云数据特征的前提下,针对三维激光点云存在的数据离散、信息量大、特征提取困难等问题,通过移除离群点、点云滤波、点云切片和基于空间形态的特征点提取等算法,建立了一套完整的工作面三维激光点云的特征提取流程,实现了综采工作面激光点云的割煤顶板线的自动提取,并与基于目视解译法提取的割煤顶板线数据进行对比验证,误差小于0.04 m的点数量占84%,误差小于0.08 m的点数量占96%,验证了该提取采煤机当前刀割煤顶板线...     

基于C-ALS的特大溶洞三维探测及其安全分析

在研究三维激光扫描原理的基础上, 对溶洞的激光探测方法进行了研究。针对复杂溶洞激光扫描点云数据, 研究了点云数据最小距离准则与最大张角准则的精简算法、三维点云数据坐标变换与数据拼接原理。以张家界向家包2号铁路隧道溶洞为例, 采用C-ALS探测系统对溶洞进行了三维激光探测, 对获取的溶洞点云数据经过精简、转换坐标和拼接处理后, 运用三维矿业软件Dimine建立了溶洞三维模型, 在此基础上完成体积计算、关键位置平剖面输出, 并重点研究了平行隧道、垂直隧道及沿溶洞延伸三个主要方向上溶洞与隧道工程的三维空间位置关系, 得出了不同剖面上溶洞与隧道的直线距离。研究结果对指导隧道路线规划、安全施工具有重要工程意义。     

基于机载LiDAR点云C2C算法的矿山沉陷监测研究

针对地表移动观测站和InSAR技术手段在矿山开采沉陷监测的局限性，利用机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)采集沉陷区三维点云数据，通过多时相点云构建地表数字沉陷模型(沉陷DEM),获取地表的移动变形特征。然而构建的沉陷DEM包含多种来源复杂且难以去除的噪声，限制了该技术在矿山开采沉陷监测的应用。提出将机载LiDAR点云直接比较的算法(Cloud to Cloud, C2C)进行矿山开采沉陷监测，以榆神矿区某工作面为研究区，将同期水准观测数据作为参考数据，并与三种主流点云插值算法构建的沉陷DEM进行对比，验证该算法的可行性和精度。结果表明，C2C算法能够快速获取高精度的沉陷值，其沉陷精度明显优于通过点云插值算法获取的计算结果，下沉曲线符合矿山开采沉陷的一般规律。该算法可以达到厘米级的精度，为矿山地表移动变形监测和生态环境修复提供了新的参考方案。     

基于ISSＧSHOT＋３DＧNDT的点云配准算法研究

针对以往点云数据在配准处理过程中,存在粗配准匹 配率低、配准时间长、精配准精度不高等问题,提出了ISSＧ SHOT与３DＧNDT相结合的点云配准算法.首先,运用内 部形态描述子算法(ISS)对下采样后的点云数据提取特征 点,对提取的特征点用方向直方图描述子(SHOT)进 行 描 述,并利用相 似 度 函 数 将 对 应 的 特 征 点 进 行 匹 配;再 采 用 Lmeds算法删除匹配错误的特征点,并完成２片点云数据的 粗配准,获得 较 好 的 初 始 配 准 位 置 与 姿 态;最 后,采 用 ３DＧ NDT算法将粗配准后的点云数据进行空间体素化处理,运 用概率分布函数完成点云数据的精确配准.结果表明,与其 他点云数据配准算法相比,ISSＧSHOT＋３DＧNDT 算法的均 方根误差最小、配准精度最高,特征点匹配率较高且运行时 间短.