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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 515 毫秒
1.
立面测量是建筑物整治改造、城市化建设中的重要工作。针对传统测量手段周期长、人员投入率高、效率低下等问题,本文尝试应用车载移动测量系统开展立面测量工作。介绍了车载移动测量系统的定位原理和用于立面测量的工作流程,阐述了生产过程中涉及的外业数据采集、内业数据处理、缺失点云补测等技术方案,并结合工程实例对系统的测图精度进行验证,结果显示中误差均在限差范围之内,证明该方法能够满足立面数据获取要求。  相似文献   

2.
针对大场景建筑物外立面测量工作量大、效率低的问题,将车载激光扫描系统应用到建筑物立面测量中,提出了一种建筑物立面测量的技术方案,包括针对立面图测绘的车载激光扫描系统的外业数据采集方案设计、内业数据预处理方法、立面图编辑成图以及建筑物立面测量精度评定,并通过实验验证了此技术方案的可行性与高效性。本研究,得到了车载激光扫描系统进行建筑物立面测量及立面图绘制的一套完整工艺,同时也为车载激光扫描系统的广泛应用提供了参考。  相似文献   

3.
为解决传统测量方法在建筑物立面数据采集中存在的效率低、复杂建筑物测量难度大、无法反映异形建筑物精细结构等问题,结合项目实践,将车载激光雷达测量新技术应用于建筑物立面数据的采集、处理与立面图的生产过程中,并与传统测量方法采集的数据进行精度对比分析。结果表明,基于车载激光雷达测量技术构建的三维点云模型平面位置中误差为4.3 cm,高程中误差为5.6 cm,立面相对中误差为1.1 cm,能够满足1∶500国家基本比例尺地形图的精度要求。  相似文献   

4.
调查规划竣工测量平面图与立面图的作业研究现状,分析传统作业模式存在的问题和弊端。基于平面与立面数据联动的基本原理,提出以立面投影切割面切割、自动生成立面数据、立面数据采集联动平面数据为生产主线的新型作业模式。并在北京山维科技股份有限公司研发的EPS平台上,通过开发定制实现规划竣工平面与立面数据的联动采集与处理并对成果数据进行深入分析,以期提升作业精度与作业水平,为大数据建立及三维城市建设提供数据保障。  相似文献   

5.
三维激光扫描技术在建筑立面照明设计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
建筑立面图是立面照明设计的基础数据,直接影响着设计精度和效果。本文针对传统立面测量效率低、还原度低等问题,提出了基于三维激光扫描技术的建筑立面测量方案;并结合实际案例,探讨了导线式三维激光扫描和点云图形绘制。应用案例表明,三维扫描技术更便捷、高效地为立面照明设计提供了精确详细的建筑立面图。  相似文献   

6.
介绍了轻便型移动测量系统的构成及工作原理,提出利用该系统及相关软件进行外业采集和内业点云处理及建筑物立面图件绘制的技术方案,通过工程实例和精度比对验证了轻便型移动测量系统运用在立面数据获取的可行性。  相似文献   

7.
由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明:该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。  相似文献   

8.
立面图是建筑物外观装修和景观改造设计与施工中的重要依据.传统的立面测量方法是利用全站仪采集单点数据,或者用皮尺或测距仪进行手工测量.这些方法对于结构复杂的建筑物来说,测量效率不高,精度也较低,无法准确反映建筑物的立面情况.三维激光扫描技术是近年来出现的新技术,它突破了传统的单点测量方法,具有高效率、高精度的独特优势,在...  相似文献   

9.
立面图是城市建筑物外观装修和景观改造设计与施工中的重要依据。其投影面是与立面平行的铅垂面,但常见成图软件的投影面是水平面,因此无法直接用于立面图测绘。本文从立面测量的原理出发,介绍了基于全站仪和CASS成图软件的立面测量方法,阐述了立面测量坐标转换的方法,并对此方法做出了精度分析。  相似文献   

10.
随着城市现代化建设的深入,临街建筑物的立面改造成为当今城市化建设面临的重大课题。本文结合合肥市临街建筑物立面改造工作,阐述了以车载移动测量系统为数据采集设备进行建筑物外立面成图的方法,为立面改造提供了基础数据。以工程实例说明利用车载移动测量系统进行建筑物立面采集工作能够明显地提高工作效率,为移动测量系统在建筑物立面改造中的应用提供参考。  相似文献   

11.
从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。  相似文献   

12.
贺晓东 《测绘通报》2021,(9):157-159,164
利用三维激光扫描技术可对建筑立面进行数据采集,通过对采集的三维点云数据进行拼接、去噪、提取等操作可得到完整的建筑立面点云数据。本文利用三维激光扫描仪快速获取了建筑立面数据,得到高精度的三维点云,将三维点云数据导入CAD中进行绘制,可以将建筑立面各个附属物件的位置、尺寸勾画清楚,保证立面图的准确性和可用性。  相似文献   

13.
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。  相似文献   

14.
建筑内部噪声点云由于不同风格的家具及遮挡问题,分布规律比较复杂且通常与建筑立面粘连,难以通过交互的方式去除。针对这一问题,本文提出了一种建筑内噪声去除的扫描光线截断法。该方法首先分割建筑面片;然后将扫描中心点与点云组成的扫描光线与建筑立面求交;最后通过比较扫描光线的长度和扫描中心点与交点的距离,利用建筑立面截断扫描光线,从而在保持原始采样间隔的情况下自动去除建筑内部噪声点云。试验结果表明,该方法能较好地去除建筑内部的噪声点。  相似文献   

15.
针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。  相似文献   

16.
针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。  相似文献   

17.
张立  宋莉 《测绘通报》2019,(9):152-154
针对传统建筑立面测量方法作业效率低下问题,笔者探索出基于三维激光扫描技术快速实现建筑立面测绘的应用方案。本文结合实际场景,通过天宝TX8激光扫描仪获取建筑点云数据,利用Trimble RealWorks软件进行点云绘图。结果表明,地面激光扫描技术可以高效地实现建筑立面测绘,具有一定的推广意义。  相似文献   

18.
基于全景影像的街景立面管理中,需要跳转至距离目标面最近且尽量正对目标面的全景影像,但常规的全景影像跳转方法并不能满足这一需求,为解决该难题,本文提出了一种新的全景影像探面及跳转方法。基于全景影像的景深图,计算目标点的世界坐标及该点与邻近点组成面片的平均法向,实现全景影像中的探面;从目标点出发,沿平均法向搜索出视点中心与该射线垂直距离最近的全景影像;切换至目标影像,并根据目标点在目标影像中的方位进行视角旋转。在重庆市实际项目中的成功应用及实例分析结果均表明,本文方法能够满足立面管控需求,更好地切换至正对目标立面的邻近全景影像,应用效果较常规跳转方法有较大提升。  相似文献   

19.
采用广义点摄影测量理论对建筑物立面框架轮廓进行重构。广义点是对当代线摄影测量以及无穷远点(灭点)理论的升华。实验结果表明,采用线面基元进行立面重构相比于经典的点云重构方法,不仅简洁、高效,还能获得清晰的三维边缘轮廓,且自动化程度较高。  相似文献   

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