基于散乱点云的三维人体自动测量

为解决Kinect深度相机三维人体扫描重建中人体特征尺寸提取的问题,提出一种基于散乱点云的三维人体自动测量方案。首先,对采集三维点云数据进行预处理,经点云降采样、离群点滤波和表面重建,以及点云坐标转换,进而识别出人体正背面;然后,利用人体几何形状分析法,自动提取人体特征点和特征截面点云;最后,对得到的特征截面点云提取特征边界点,再通过基于凸壳的轮廓线提取算法得到特征边界线,通过三次B样条曲线拟合计算围度、弧长尺寸,利用坐标差值和欧氏距离计算长度尺寸,从而完成对三维人体点云模型的特征尺寸测量。结果表明,该方案受人体体型因素影响较小,所提出的尺寸信息的自动提取方案有效,并符合相关标准中测量精度的要求。     

利用激光点云数据求取假山表面积方法研究

三维激光扫描技术在工程项目的表面积测量上面具有准确、快速和精度高的特点。文章选取江苏海洋大学苍梧校区艺术楼南侧的假山作为研究对象,使用徕卡C10三维激光扫描仪获取假山表面的点云数据,对激光点云数据进行预处理,然后将均一化后的点云数据分别导入Geomagic,HD_3LS_SCENE,3D Reshaper和Si-scan软件中分别进行计算假山表面积,并对得到的计算结果进行对比分析。     

简述三维点云处理技术的研究

近年来三维几何模型在学术和工业界内,得到了广泛关注,随着多边形网格表示难以应付复杂而庞大的场景,三维点云表示模型应运而生,点云数据只保留最重要的基本信息,有极大的灵活性和适用性。进而针对三维点云的研究引起界内关注,主要集中在点模型的数据采集、曲面表达、注册、增强、表面重建、特征提取、简化等各个方面。     

基于激光点云数据的室内路网构建方法

面对价格昂贵的专业级三维激光扫描仪,针对使用现有二维底图或人工建模可能使得在构建跨楼层路网的过程中出现准确性或效率性低等情况,且考虑如何对室内过道、走廊等区域进行抽象,提出一种基于激光点云数据的室内路网构建方法。该方法以消费级激光雷达扫描设备采集的建筑物内部点云为基础数据,结合直通滤波和投影滤波对点云进行预处理,得到去噪后的平面二维点云,进行栅格二值化处理,针对性填充点云孔洞,抽取骨架线,剔除毛刺并提取骨架线节点,将节点间的拓扑关系存储为邻接表形式的图模型,得到可利用Dijkstra算法寻径并将寻得的最短路径可视化的三维路网模型。     

海量三维地形数据的实时可视化研究

相对于光学影像对空间三维地形的描述,点云数据具有无可替代的优势,本项目基于海量三维地形点云数据,提出大容量缓存加无级缩放算法以及对图像显示方法的优化方案,研究从数据存储、读取到显示,快速、有效地组建三维空间,实时高效地展示用户需求的三维图像;研究在用户改变视点时快速重新建模三维空间图像及实时显示当前视域三维图像的理论和方法;研究从数据库服务器中快速提取用户需求方位坐标数据的理论和方法。具体包括,利用金字塔影像技术对点云数据进行多尺度、多比例尺分割存储,通过隐面消除技术,利用OpenGL引擎加速将点云展示在客户端成为3D模型,根据用户视点向用户提供一个可交互的空间三维影像显示系统。     

基于Susan算子和光流法的三维点云模型重建

针对目前在基于三维建模的三维模型检索技术中存在的对目标物体特征点的选取自动化程度不高的问题,提出了基于Susan算子和光流法配合EM算法的三维重建算法,实验证明该算法有效.     

基于毫米波扫描技术的人体点云模型测量方法

三维扫描技术极大地促进了服装企业的现代化,通过三维扫描技术可以获取人体的三维信息,进而进行人体测量。相比其他三维扫描技术,毫米波扫描技术受人体着装的影响较小,避免了在扫描时被测人员必须穿着特定紧身衣的缺点,有效突破了现有三维扫描技术对着装的限制。在此基础上,对毫米波点云进行计算和测量,提出了基于投影和姿势修正的人体测量算法进行缺失数据的拟合,实现基于毫米波点云的人体特征参数测量与计算,并最终验证了基于毫米波扫描技术的人体测量可以在整体上较好地实现人体测量,具有重要的理论研究和实用价值。     

基于点云获取与推荐系统的虚拟家居系统

在互联网经济蓬勃发展的同时,大众人群对家具饰品的购置也开始由线下转为线上,但随之而来的问题就是线上交易不具备实物预览功能,导致所购物品实用效果不佳,退货率较高的问题。而3D扫描技术的成熟与虚拟家居,VR看房等新兴产业的崛起给研究者一种新的思路以满足购物者对实际产品预览的需求。文章运用文献研究法,跨学科研究法与模拟法,给出了一种基于3D扫描技术生成模型技术与社交网络数据推荐系统的虚拟现实交易系统架构,实现大量商品数据的非人工生成与智能检索推荐,以在一定程度上消除购物疑虑,减少物流成本,促进服装电子商务的发展。     

基于激光点云数据的糙米表面三维模型重建

针对糙米的形态结构特征,运用非接触式激光扫描测试技术,以变截面环形扫描的方式获取糙米表面的原始点云,对原始点云进行法向量估计和光顺滤波等处理;利用泊松重建算法原理对光顺后的具有法向信息的点云进行模型重建,得到理想的糙米表面三维模型。结果表明,重建的糙米模型表面光滑,轮廓清晰,且米沟、胚芽等细节特征明显,可为后期研究提供有效的数字化模型。     

基于卷积神经网络的非织造材料三维点云重建

针对传统的从聚焦点获取深度重建非织造材料三维点云模型带来的背景噪声问题,提出了一种用于检测图像中聚焦点的卷积神经网络IPDNet.试验对比分析表明,该网络能够较好地剔除图像背景的噪声点,在重建非织造材料三维点云模型中具有良好的效果.     

基于过完备字典的点云数据稀疏表示方法

随着三维扫描设备的飞速发展,如今所能获取的点云数据越来越复杂,这给模型的存储、处理带来了很大困难。近年来,新兴的压缩感知理论指出在变换基下稀疏的信号可由少量观测来实现精确重建,这为信号的编码开辟了新的途径。因此,本文利用点云数据的局部几何相似性,提出一种点云数据的稀疏表示方法,为基于压缩感知理论的点云数据编码奠定基础。     

基于量身订制的三维服装CAD技术

分析了常用的三维人体测量、三维人体及服装建模方法，旨在为建立量身定制的三维服装CAD系统提供技术支持。     

基于三维点云的烤烟三维模型构建及株型分析

  目的  为了构建烟株的三维模型、提取烤烟株型信息。  方法  采用结构光扫描仪获取烤烟的三维点云数据,经过点云配准、点云去噪以及孔洞修补等步骤后构建了烤烟的三维模型,并对烤烟株型参数进行了误差估计。  结果  利用该方法构建的烤烟三维模型能够精确还原烤烟的形态结构,叶长、叶宽和株高的机器测量值和人工测量值拟合方程的R2均达0.8以上。  结论  基于三维点云构建的烤烟三维模型精度高,为烟草科研和烟叶生产提供了一种高精度的烤烟株型判别方法。      

融合倾斜影像和激光点云的宿迁学院建筑物数字化保存

基于宿迁学院校园将来可能会整体搬迁的背景,为了最大程度还原校园建筑物景观,保留老校园的风貌,需要对整个校园进行整体测绘。利用三维建模技术对建筑物进行数字化保存是非常高效和直观的,目前所使用的主流方法是无人机倾斜摄影测量技术与三维激光扫描技术,但由于前者侧重于对建筑物顶部及侧面构建三维纹理,对中部及底部建模效果欠佳;而后者由于仪器本身的局限性及建筑物高度对观测视角的限制,对建筑物中上部的数据信息很难完整获取。因此,针对以上问题,将无人机倾斜摄影测量技术和三维激光扫描技术相结合,进行优势互补,最后再利用软件进行数据去噪、精简、点云拼接及融合,将会实现高效、快速、高精度的实景三维建模。     

基于大场景激光测量的交通事故现场快速三维重建

为改善传统的对于城市交通事故响应滞后的特点,文章详细阐述三维激光扫描仪的测量原理并应用一款新型扫描仪对一起模拟的小型交通事故进行监测,最后使用经优化的算法对扫描的点云数据进行预处理以及通过Sence软件进行拼接,快速建立起事故现场的三维模型。结果表明,该方法在确保测量精度的同时能减少交警工作量,可实现交通事故现场快速重建,为处理交通事故提供一种科学高效的解决方案。     

基于非接触式测量的人体点云简化方法

 本文针对服装领域需求所开发的人体扫描系统获取的人体点云数据的特征,提出了人体截面曲线点云的扇形栅格简化方法。该方法运算速度快,且简化率易于调整,能较好的保持点云凹部细节特征,防止轮廓失真。简化后的点云可以直接快速地通过扇形的角度和栅格进行排序,优化了后续点云的光顺去噪及孔洞修补。     

人体扫描线点云精简与孔洞修补

利用人体扫描系统获取的人体扫描线点云密度很高,在后期处理过程中必须对其进行精简。经过分析扫描线点云特征,采用宽度检测法对其进行处理,设置参数阈值T,当T=0.006D时,点云被精简至61%。同时,受扫描环境、系统算法本身缺陷等因素的影响,人体表面存在部分扫描盲区,使点云模型存在孔洞,重建人体表面前需采用空间灰色建模的方法对孔洞进行修补。利用弦长法确定孔洞是否存在;建立扫描线空间灰色模型SGM(1,1),有效地实现对扫描线点云的孔洞修补。     

三维激光扫描仪与RTK技术在矿山综合测绘及数据集成中的联合应用

该文详细探讨三维激光扫描仪与RTK技术在矿山测绘和数据集成中的联合应用。分析当前矿山测绘的现状和挑战,以及现有的测绘方法和技术的优点及局限性。详细介绍三维激光扫描仪和RTK技术的工作原理,以及它们在矿山测绘中的应用实例和优点。探讨这2种技术的联合应用,包括其理论基础、实际案例和可能出现的问题。讨论这2种技术在数据集成中的作用,以及数据集成的实际案例和效果评估。