城市竣工测绘典型要素语义分割PointNet++深度学习模型适用性分析

处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。     

优化极限学习机在城市轨道交通地表沉降预测中的应用

为了确保轨道交通隧道施工作业的正常进行及地表建构筑物的稳定安全,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型的输入权值和隐含层偏置进行优化,通过构建GA-ELM模型,实现对轨道交通施工隧道地表断面监测点实测数据进行变形预测研究,并将GA-ELM模型与ELM模型、传统BP(back progation)模型的变形预测结果进行对比分析.实验研究结果表明:优化后的ELM模型预测效果得到很好的改善,证明了GA-ELM预测模型在施工隧道地表沉降预测中的可靠性和适用性.     

一种改进布料模拟滤波的地面点云提取方法

针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题，提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理，以实现点云降采样和去噪；利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提取；最后通过引入法线微分算子，过滤限定阈值外的向量域以分割出目标尺度对应的地面点与非地面点，从而实现地面点云的精确提取。实验结果表明：与渐进形态学滤波和传统的布料模拟滤波相比，该方法能够有效地将地面点与非地面点区分开，实现在大范围复杂城市竣工测绘场景下地面点云的精确提取。