大型石窟遗产海量点云快速可视化

文化遗产数字化是实现遗产保护与修复、传承与活化的重要手段。三维激光扫描技术是近年来被广泛应用于遗产数字化的有效手段,其能够以非接触方式获得高精度、高密度三维点云,但是这些文化遗产(尤其是大型石窟)的海量三维点云,为快速处理及应用带来了严峻挑战。为实现普通计算机配置下石窟遗产海量点云的快速浏览与展示处理,构建了基于文化遗产本体综合价值的点云分块策略,通过八叉树数据结构对每一数据分块进行组织管理,并采用开源引擎Potree.js搭建可视化场景,进而完成海量石窟点云的快速可视化处理。以某一大型石窟遗产三维点云开展可视化处理实验,并与3DHOP、Cesiumlab等可视化解决方案进行对比分析,结果表明本文方法简单易操作,处理时间和渲染效果都得到了有效改善。     

建筑物LiDAR点云三维结构化重建与多细节层次表达

正城市建筑三维模型(Three Dimensional City Model,3DCM)是智慧地球、智慧城市建设的重要框架数据,其三维重建工作一直是摄影测量与计算机视觉研究中的基础问题。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)系统能高效、可靠地获取高密度、高精度的点云数据,是获取大范围建筑物三维模型的可靠手段。在建筑物模型的生成过程中,不同的部门根据其标准和需求,利用不同的数据和方法构建了不同的三     

基于多光谱LiDAR数据的道路中心线提取

针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。     

基于 ObjectArx 技术的横断面自适应提取

为降低水利、公路等线路工程中横断面提取的复杂度,本文针对横断面提取的特点和专业要求,结合不同行业应用需求对横断面自适应提取进行了分析和研究,给出了涉及的关键算法和数学模型。在AutoCAD环境下基于ObjectARX技术实现了多种数据源的横断面自适应提取。项目生产实践表明,该方法显著地降低了劳动强度,提高了生产效率。