基于改进区域生长法的洞室支护锚杆点云提取方法研究

针对施工期抽水蓄能电站地下厂房支护锚杆点云影响数据处理精度的问题，提出了一种基于反射强度改进区域生长算法提取锚杆点云的方法。通过分析锚杆表面曲率及反射强度特征，推导平滑及曲率阈值对提取结果的影响关系，确定基于反射强度的自适应阈值区域生长的改进方法，并通过采集洞室点云及提取支护锚杆点云分析该算法的提取结果。试验表明，该算法效率高，稳定性好，其提取点云簇准确率达98.09%,各簇锚杆的平均点云误提取率仅为2.61%。     

基于SHOT特征描述子的自动提取球形标靶方法研究

针对复杂场景下的三维激光点云球形标靶精确自动化提取问题,提出了一种基于SHOT特征的自动精确提取球形标靶的方法。该方法设计了粗提取和精提取处理过程,粗提取过程首先采用SHOT特征描述子提取场景内全部的球形标靶点云;其次,利用欧氏聚类分割球形标靶点云,并采用最小二乘方法计算球形标靶的粗略参数。精提取过程依据迭代最小二乘方法和法向滤波剔除非球面点,得到球形标靶点云和精确的球形标靶参数。设计了含有4个球形标靶的实验场景,使用德国Z+FImage5016扫描仪进行场景数据采集,自动提取得到实验场景中的球形标靶点云和球形标靶参数。结果表明,在10m范围内,该方法自动提取的球形标靶半径中误差为0.25～0.33 mm,较人工提取球形标靶点云的半径中误差减小0.02～0.06 mm,较基于微分方法减少0.01～0.09mm;该方法能够得到较高的球形标靶定位精度和稳健地去除场景点云中的噪声,可在30s内完成百万级点云球形标靶的自动提取任务。