三维激光扫描技术在山体形变监测中的应用

正一、引言2010年9月2日,济南南部山区黄土岭由于土质疏松并且受强降雨影响发生了小范围的山体形变。紧邻黄土岭下方是一处小型水库,据测算,一旦山体发生坍塌,将有15万m3的土落入水库,而水库只有6万m3的库容量,水库里的水会马上溢出大     

一种三维激光扫描点云数据的预处理方法

本文针对三维激光扫描数据存在异常数据和随机误差等特点,改进了两种点云数据的粗差剔除方法,针对点云数据的高频特性设计了基于卷积的等高线滤波方法,并通过实验证明其有效性;对扫描过程中数据可能存在缺失的情况给出了处理方法,并针对点云数据的质量做出了评定,讨论了利用强度信息进行数据滤波的可行性。     

三维激光扫描技术点云数据采集与配准研究

点云数据采集与配准的精度决定了建筑物三维建模的精度。围绕建筑物点云数据采集与配准的精度问题,分别采用基于标靶的模式、基于形状匹配的模式和基于测站后视的模式进行建筑物表面点云数据的采集与配准处理,并从配准精度、特征点、特征边3个方面进行了对比分析。结果表明,基于形状匹配的模式的精度较低,其他两种模式克服了"同名点"的问题,在配准精度上有明显优势;而在数据采集与配准整体效率方面,基于测站后视的模式优于其他两种模式。     

基于罗德里格矩阵的三维激光扫描点云配准算法

本文提出了一种基于罗德里格矩阵的激光扫描点云配准直接计算方法。利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转角参数建立一种新旋转矩阵解算模型,推导出旋转变换误差方程,确定平移参数的计算公式。通过实验分析了坐标转换模型的精度和点云配准效果,结果表明该算法精度高,计算过程简单,可以准确地解算出三维坐标转换参数。     

地面三维激光扫描数据配准方法

三维激光扫描技术的快速发展使得其数据处理技术变得愈发重要,扫描数据配准作为数据处理的关键一步,其精度对后续的物体表面建模等工作起着很大的影响。通过对地面三维激光扫描数据配准的各种方法进行分析比较,得到比较好的数据配准方法,以期为实际工作提供借鉴。     

三维激光扫描点云数据在CloudWorx for MicroStation下的处理

三维激光扫描技术作为一种先进的测量手段应用前景十分广阔,但是,在应用其扫描所得的点云数据进行内处理上又遇到了许多技术性的问题。CAD系统处理大量点云数据过程中存在局限性,一旦用CAD系统处理点云时,CAD程序就会出现错误操作提示,甚至完全停止进程。CloudWorx克服了这些局限性,它避免了直接输入数据,而是利用Cyclone技术作为MicroStation环境下有效管理和解决点云的工具,使MicroStation内点云操作与CAD程序执行再无冲突。本文主要介绍了并且还介绍了CloudWorx模块的功能,并举例就点云数据在CloudWorx for MicroStation软件环境下的处理工作进行了详细的介绍。     

基于三维激光扫描技术的木构架文物变形监测

近年来,业内对传统木结构文物的日常性保护意识逐渐加深,对其结构的安全性和稳定性监测已进入常态化。本文运用三维激光扫描技术,以木质承重梁柱为研究对象,阐述其变形监测的方法和具体技术路线,分季度对该文物进行点云数据采集,通过点云数据的加工处理、坐标配准,数据对比分析,探讨了三维激光扫描技术在木构架文物变形监测中的应用。通过不同时相点云数据的对比分析实验,揭示木质承重梁柱整体变形规律,具体了较好的效果。     

基于点云的历史建筑形变信息提取方法研究

针对现有方法在效率、精度等方面存在的不足,结合项目实践,本文提出直接基于点云数据的历史建筑形变信息提取方法,通过对基座、柱子等承重结构的点云数据进行拟合及计算提取历史建筑形变信息。经实例验证,该方法具有较高的可行性,形成了完整的内外业作业流程,可高效地为历史建筑的保护和修复提供准确、可靠的数据支撑。     

利用三维激光扫描技术监测矿区桥梁结构形变

利用三维激光扫描技术测得的建筑物点云数据能够较清晰地表示建筑物的三维空间信息,提供高精度、高密度的建筑物表面描述。点云本身不直接显示自身所包含的特征信息,在进行局部形变提取时,需要进行点云分割工作。现有的应用于建(构)筑物的分割算法大多依赖于建(构)筑物特征设定突变阈值,当遇到复杂场景时,这些假设往往会导致错误。随着机器学习在点云处理领域的延伸,建(构)筑物点云数据边界的识别和分割有了新的实现思路。本文以某矿区工作面上方铁路桥两期三维激光扫描数据为例,采用神经网络方法对桥拱钢结构实行分割提取,在对1000万个标记桥梁点云数据进行训练后,神经网络模型可以学习操作人员识别点云中各点的属性并进行标记,并提取两期数据中的钢结构点云;对使用神经网络分割出的桥拱钢结构点云进行分析,通过对钢结构底边线进行特征线拟合、长度提取,计算钢结构的位移及拉伸量,并结合桥拱位移、形变量分析桥梁形变。研究表明:使用神经网络模型对标记数据进行训练可以有效识别建(构)筑物特征,并应用于建(构)筑物局部形变分析。     

一种基于地形预分类的渐进加密点云滤波方法

经典的渐进加密三角网算法采用同一套参数难以在平地/山区混合的机载激光点云数据中取得良好的滤波结果。针对该问题,提出了一种改进的、基于地形预分类的渐进加密滤波方法。首先利用单一参数进行初次滤波,并根据滤波结果获取地形预分类结果;然后针对平地/山区地形特点,利用不同参数进行二次滤波,得到不同地形更精细的滤波结果;最后对不同地形的地面点进行合并,生成最终滤波结果。实验结果表明,基于地形预分类的渐进加密滤波方法生成的数字高程模型的均方根误差为1.733 m,显著优于经典方法。     

三维激光扫描技术在高速公路运行非接触式变形监测中的应用

本文利用三维激光扫描技术,非接触式获取高速公路监测区域内三维点云数据,利用三维点云面与面的差异比对方式计算出不同周期断路面的变形差异值,将计算结果汇总并以直观性色带图形成三维数据成果图与最终报告.实践结果表明,三维激光扫描仪测得的高速公路路面数据精度、测量效率均比较高,可满足高速公路路面监测的要求,为快速、高效地进行高...     

基于三维激光扫描的边坡变形数据提取研究

以北京市门头沟区尾矿边坡为例,运用三维激光扫描技术对尾矿边坡进行研究。通过对不同时段采集的点云数据处理,形成相应时段尾矿边坡三维模型。采用等高线比较、三维质检软件比较,提取出边坡变形数据。三维激光扫描技术使滑坡体测绘从传统的GPS或者全站仪单点数据采集变成连续密集的自动获取海量点云数据,增加了测绘信息量。三维激光扫描技术不仅提高测量精度和数据采集速度,且使工作效率实现大幅度的提高。     

三维激光扫描点云混合像素的自动识别方法

混合像素的存在会给点云后续处理与应用带来干扰,针对如何在原始扫描点云中自动识别混合像素的问题,从扫描仪的工作原理着手分析了混合像素的形成条件,结合扫描仪的内部光电转换机制与真实扫描数据论证混合像素的测距误差分布规律,据此设计混合像素的自动探测方法。利用真实原始扫描数据进行实验,结果证明,文中方法能够准确地识别出点云中的混合像素。     

基于三维激光扫描技术的古塔变形监测

为探究传统变形监测方法难以满足古塔全部形变特征的解决办法,本文以铜川市延昌塔为研究对象,采用三维激光扫描技术获取塔体点云数据,利用Geomagic软件进行建模,利用Matlab软件拟合计算塔的倾斜变化状况。结果表明:2015—2019年,延昌寺塔各层存在不同程度的扭转现象,古塔整体偏移基本上保持不变,变化趋势基本稳定。三维激光扫描技术获得多期监测数据分析得出的古塔变化趋势与实际吻合,方法可行,精度较高。研究成果以期为同类项目的开展提供参考和技术支持。     

基于三维激光点云的钢结构变形分析

钢结构变形是工程、工业领域常见问题,若变形超过设计允许值,将影响工程的正常实施及工业的正常运转.采用全站仪等传统方式检测钢结构变形,不仅效率低,且难以全面、精确地反映钢结构的空间整体变形情况.本文以一个海上钻井平台钢结构变形为例,介绍采用三维激光扫描仪进行钢结构变形检测分析的方法,通过对外业采集的点云进行滤波、分割处理...     

三维激光扫描技术在煤矿沉陷区监测应用

采用三维激光扫描仪与传统观测相结合的方法,获取开采沉陷区精细三维点云数据,在对激光点云数据预处理和数据分析基础上,分别对采空区地表沉降、铁路线沉降、铁路桥沉降与形变监测进行研究,并与传统观测结果进行对比分析,结果表明两者具有较好的一致性。     

三维激光扫描系统点云数据向AutoCAD数据格式的转换

Cyra三维激光扫描系统是一种先进的测绘仪器,但由于它所采集的数据量过于巨大,当需要将它采集的点云数据在AutoCAD平台进行处理时,普通的个人电脑还无法运行如此海量的数据,以在辽宁省阜新市热电厂采集的管线数据为例,采用数据分割、稀化等手段,解决点云数据在AutoCAD平台上无法正常应用的问题,总结出一种切实可行的技术方法。     

地面激光点云与航空影像相结合的滑坡监测

面向云南某水电站滑坡监测的实际需求,提出了将地面激光点云数据和航空影像相结合的滑坡监测方法。首先,通过数据配准,实现地面激光点云数据和航空影像数据的融合统一;然后,通过数据去噪与地表模型重建建立监测的数据基准;最后,通过基于地表模型的整体变形分析和基于剖面的采样分析,对滑坡区域的变形规律进行研究。通过对已经获取的5期监测数据的分析表明,本文提出的监测方法具有较高的监测精度和很好的适用性。     

利用激光点云的规则面微小变形统计分析

针对现阶段变形监测主要通过对单点位置的变化来对整体变形进行监测,因而局部变形很难监测出来的问题,文章提出了利用地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率、点云数据量大的特点,对微小变形进行统计分析以及监测的方法:利用U检验证明点云数据偶然误差的分布满足正态分布;通过格网化处理对偶然误差进行消弱;通过拼接参数误差反解模型的建立,对拼接参数误差值进行求解,进而消除拼接参数误差,实现对激光点云的规则面微小变形的统计分析。