三维点云在轨道板快速检测中的应用

针对现有的CRTSⅢ型轨道板检测方法效率低下、设备组装复杂、部分还需人工操作等不足,基于三维点云数据实现了轨道板外形尺寸的高精度快速检测。利用轨道板标准三维模型建立相关检测特征,在完成轨道板三维点云数据相关预处理后,将点云数据精确配准至标准三维模型,利用模型上已建立的特征拟合计算轨道板表面点云数据的检测特征,获得轨道板各检测指标的测量值;计算测量值与标准三维模型设计尺寸之间的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测结果稳定可靠、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。     

稳健估计下转换参数系数矩阵定向改正的整体最小二乘

不同空间坐标系在进行坐标转换过程中,利用整体最小二乘(TLS)构建高斯-马尔科夫(Gauss-Markov)模型求解布尔莎-沃尔夫(Bursa-Wolf)七参数模型时,存在已知控制点含有粗差、模型系数阵固定常数参与残差改正的问题。通过对系数矩阵中含误差参数进行改正,并结合稳健估计的方法,对TLS进行迭代定权,解决了已知控制点粗差会对参数计算精度产生影响的问题,同时使得系数矩阵中非常数项得到精确的残差改正。本文通过实验数据证明,此方法可行并且解算精度更优。     

融合罗德里格矩阵和整体最小二乘的双目机器人手眼标定算法

针对传统双目式机器人手眼标定方法中未知量多、计算复杂的特点,研究并提出了一种基于罗德里格矩阵和整体最小二乘相融合的改进算法。其中罗德里格矩阵实现了对未知量的降维;整体最小二乘顾及了系数矩阵的误差。通过大量数据分析表明,改进后的手眼标定算法较传统方法在稳定性和精度上均有大幅提高,满足了机器人视觉系统在工业检测和制造领域中的高精度需求。     

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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。     

基于多元整体最小二乘优化的多点灰色动态变形分析模型

提出一种多元整体最小二乘优化的多点灰色动态模型,并结合实例验证优化的MGM(1,n)模型的优越性。将优化的MGM(1,n)模型与一般的MGM(1,n)模型进行对比,分析两种模型的建模值和预测值。结果表明,优化的MGM(1,n)模型在建模数据多于4期的情况下建模精度更高,预测精度更准确,更符合实际情况。     

面向交通土建工程的网络化移动勘测办公系统

现今的交通土建类大型工程项目数据繁冗复杂。传统的数据处理方式速度慢、精度低,已不能满足大型工程管理的需要。GeoNMOS软件可弥补在大型工程项目中数据处理方面的不足。文中提出网络化移动勘测办公系统的设计理念,着重分析GeoNMOS各个模块的特点及其主要功能。