海量地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化方法

传统点云处理软件为单机运行,Web点云应用较少,随着5G与WebGL技术的发展,3D Web应用的开发是未来的发展趋势。在地铁隧道工程中,实现隧道点云的快速处理与可视化是重要的需求之一。为满足地铁隧道点云的Web可视化需求,针对地铁隧道点云空间分布特点实现了一种格网与多分辨率八叉树结合的海量地铁隧道点云数据索引模型。采用B/S(browser/server)架构,以WebGL为基础,可适应不同点云密度来达到更好的Web端渲染效果。在满足标准las点云格式处理需求的基础上实现了自定义格式处理的功能,对数据I/O(input/output)进行优化,索引构建上效率进一步提高。使用Three.js引擎对渲染机制与效果进行了优化,通过设计实验证明了方法在地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化上的有效性。     

基于NoSQL的机载LiDAR海量点云数据分布式存储

机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。     

基于3D格网与哈希表的车载LiDAR点云八叉树索引

针对车载LiDAR数据海量化趋势,以及高效的点云索引构建和邻域搜索算法的至关重要性,本文结合3D规则格网和线性八叉树算法优势,以及哈希表检索的高效性,提出了基于3D格网和哈希表的八叉树索引算法。通过对车载LiDAR所获取的点云数据进行相关试验,试验结果表明该方法应用于海量点云索引构建和邻域查找具有高效性。     

隧道点云格网化方法分析研究

面对海量点云数据,如何根据点云特征和应用目的选择合适的格网化方法十分重要。分析了主要的格网化方法,并根据地铁隧道实测点云数据进行实验分析。结果表明,不同点云格网化方法存在很大差异,克里格法整体效果较好,最小曲率法存在伪趋势现象,加权反距离插值边缘表现失真,三角剖分法存在断层现象,应用时要根据需要选择合适的格网化方法。     

十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究

三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。     

一种八叉树和三维R树集成的激光点云数据管理方法

车载激光扫描点云数据已经成为数字城市和危机管理等领域越来越重要的三维空间信息源,针对大规模点云数据高效管理的技术瓶颈,提出一种八叉树和三维R树集成的空间索引方法——3DOR树,充分利用八叉树的良好收敛性创建R树叶节点,避免逐点插入费时过程,同时R树平衡结构保证良好的数据检索效率。并还扩展R树结构生成多细节层次(LOD)点云模型,提出一种支持缓存的多细节层次点云数据组织方法。试验证明,该方法具有良好的空间利用率和空间查询效率,支持多细节层次描述能力和数据缓存机制,可应用于大规模点云数据的后处理与综合应用。     

基于Hilbert排列码与R树的海量LIDAR点云索引

本文分析当前索引方法存在问题,针对高效海量点云数据的要求,提出一种基于Hilbert码与R树的二级索引方法。论文阐述了二级索引的建立原理与方法,可通过聚类方法与R树度M值来的优化第一级索引;使用Hilbert R树作为第二索引,可以有效控制两级R树的高度,同时点云的增加与更新可只在局部进行。最后本文通过两组实验来验证该数据组织方法的可行性和跟其他索引(KD树与四叉树)进行比较,得出它是一种高效管理海量点云的方法。     

一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法

为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了一套面向海量车载移动扫描点云的高效管理及调度机制。试验证明,该方法能够高效支持大范围海量车载点云数据的调度、交互及动态更新等过程,并能够有效地支撑分割、分类等后处理过程。     

一种四叉树与KD树结合的海量机载LiDAR数据组织管理方法

针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高效的查询与显示。利用敦煌地区约10亿点的激光雷达数据进行了验证,达到30帧/s的显示效率,为大规模点云数据的可视化奠定了基础。     

基于PCL的点云数据空间管理及近邻搜索

由三维激光扫描技术获取的点云数据仅包含点的三维坐标,缺乏点对应的几何拓扑信息,同时为了在计算机中更高效的管理和处理点云数据,本文结合PCL开源库为点云数据建立K-D树和八叉树两种数据结构,并实现基于K-D树和八叉树的快速邻域搜索。     

A Hybrid Spatial Index for Massive Point Cloud Data Management and Visualization

With the wide use of laser scanning technology, point cloud data collected from airborne sensors and terrestrial sensors are often integrated to depict a complete scenario from the top and ground views, even though points from different platforms and sensors have quite different densities. These massive point clouds with various structures create many problems for both data management and visualization. In this article, a hybrid spatial index method is proposed and implemented to manage and visualize integrated point cloud data from airborne and terrestrial scanners. This hybrid spatial index structure combines an extended quad‐tree model at the global level to manage large area airborne sensor data, with a 3‐D R‐tree to organize high density local area terrestrial point clouds. These massive point clouds from different platforms have diverse densities, but this hybrid spatial index system has the capability to organize the data adaptively and query efficiently, satisfying the requirements for fast visualization. Experiments using point cloud data collected from the Dunhuang area were conducted to evaluate the efficiency of our proposed method.     

2-level r-tree index based on spatial grids and Hilbert R-tree

IntroductionSpatial index is the data structure between spatialoperation algorithms and spatial data objects, and itis usually used to improve the efficiency of spatialdata operations. Spatial index is one of the funda-ment techniques to manage the spatia…     

基于车载式激光扫描的地铁隧道结构检测

本文针对地铁隧道结构检测的基本内容和要求,基于车载式激光扫描技术研究了地铁隧道结构的检测方法.采用车载激光扫描系统采集地铁隧道的点云数据,采用基于RANSAC算法和大小尺度法线算法的组合滤波方法对点云数据进行预处理,通过对隧道点云数据的切片、拟合、展开等处理,计算并分析了地铁隧道的断面变形、收敛值、错台值及渗漏值等.研...     

基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动激光扫描三维点云重建

地铁隧道初始运营前,需要对隧道的施工质量和零状态进行检测,传统方法采用全站仪测量隧道的特征点及断面,工作量大、效率低、成果单一。针对上述问题,本文提出了基于惯导和CPⅢ控制点的地铁隧道移动扫描三维点云重建方法,并验证了隧道断面点云、中轴线及轨道中心位置成果精度,满足隧道规划验收测量要求。同时,该方法可同步获得隧道的水平直径、管壁影像、纵断面图及横断面图等成果,既提高了作业效率,其测量成果又可作为轨道交通结构的零状态档案,为地铁隧道规划验收测量及后期运营维护提供翔实的基础资料。     

基于空间网格和Hilbert R-tree的二级R-tree空间索引

针对分布式海量空间数据库管理要求，提出了一种基于空间划分网格、Hilbert R-tree和普通Rtree的二级空间索引结构，该结构被命名为H2R-tree。然后，详细讨论了该结构的优点，并给出了实现算法。实际算例表明，H2R-tree具有多方面的优良性能，是一种值得推广的二级索引技术。     

基于移动网格点云精简算法的研究

针对三维激光点云数据精简问题,提出一种基于移动网格划分的精简算法。基本思想是首先将点云模型空间网格化,再依据距离阈值对网格进行二次网格划分,利用权重值大小筛选出合适点,最后移动点云模型包围盒最小点位置,重新进行二次网格划分和点云筛选,最终完成点云的精简。实验得出,可移动网格划分的点云精简算法在精简效果与时间效率上均具有显著的优势。     

移动三维激光测量系统在地铁运营隧道病害监测中的应用研究

随着我国轨道交通建设事业的蓬勃发展,三维地理信息系统在地铁隧道相关的竣工测量、变形监测等方面逐步得到应用,越来越受到地铁工程建设和管理部门的重视。由于地铁隧道工程的复杂性,采用传统方法进行运营隧道监测需要花费大量的人力、物力和时间。为了适应地铁建设和运营管理部门对地铁工程信息化、三维可视化工作的迫切要求,本文提出了一种集成多种传感器于一体的移动三维激光测量系统。该系统集成了高精度三维扫描仪及编码器等传感器,能快速、高精度地获取隧道内轮廓断面尺寸,通过配套的软件处理,高效地对限界、断面轮廓及隧道变形进行分析。通过在实际项目中应用验证表明,该方法能有效地解决地铁隧道病害监测中的实际问题,可供同类地铁工程项目参考借鉴。