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随着科技的发展,高程点提取的自动化程度越来越高,但是自动提取点位的分布合理化和特征高程点的提取需要大量的人力、物力和时间进行修改和人工提取。本文以滕州市主城区1∶500地形图为基础,结合倾斜摄影和ArcMap部分功能,介绍一步式准确、快速、均匀提取高程点和特征点高程的方法,论证了新方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于特征点匹配及提纯的点云配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。 相似文献
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基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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界址点点位精度是衡量地籍测量成果的重要指标。本文通过对实测界址点的精度分析,得出影响界址点精度主要参数是棱镜偏心的影响,同时给出了减弱该项误差的几种措施,并说明全站仪采集数据时,为减少误差而采取的方法。 相似文献
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基于特征点的高程点自动抽稀法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统地形图缩编中高程点抽稀存在的问题,提出基于特征点的高程点抽稀的方法,使用此方法一方面可以保留特征点处的高程点,另外可以实现高程点的自动抽稀。 相似文献
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介绍了影像匹配的发展现状及趋势、研究进展和存在的问题,分析了影像匹配点云的特点,并对通过摄影测量技术和LiDAR技术获得点云的方法进行了比较。 相似文献
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针对当前地面激光扫描(TLS)点云配准自动化程度低且耗时的问题,本文提出一种基于特征点和改进FGR(fast global registration)算法的TLS点云全局配准方法。该方法一共分为三步:首先对点云进行粗差剔除和降采样;然后提取Do G(Difference-of-Gaussian)特征点和进行FPFH(fast point feature histogram)描述,进而进行双向一致性匹配;最后使用FGR算法进行优化获得点云之间初始参数,结合标准ICP算法实现TLS点云的高精度配准。利用7站地面激光点云数据进行实验,结果表明本方法可以在保证配准精度的前提下获得较高的配准效率。 相似文献
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针对PointNet++对点云空间相关性特征提取能力不足,同时难以适用于大场景高密度LiDAR点云语义分割的问题,提出一种联合点云压缩的多特征融合LiDAR点云语义分割方法。首先利用点云压缩算法降低点云密度,并使用PointNet++提取简化点云的深度语义特征,再利用拟合算法计算完整点云的深度特征;之后提取人工设计的空间相关性特征与深度特征进行串联;最后利用随机森林算法对完整点云进行语义分割。通过在ISPRS提供的LiDAR点云语义分割标准数据集进行实验,证明提出方法的有效性,总体精度较PointNet++提升了5.3%。 相似文献
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本文讨论了数字地籍测绘在野外采集界址点数据过程中常遇到的几个问题,并提出了相应的处理方法,为今后地籍数据的分析,使用和管理提供参考。 相似文献
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针对三维激光扫描点云数据采集过密、冗余信息较多,现有压缩算法存在不足的问题,该文提出了基于点到平面距离的散乱点云压缩算法。将该算法与基于三角形法向量夹角和格网法两种现有算法的压缩结果进行比较,通过对比构建的空间三角网可以发现,该文算法对物体特征复杂的部位有较好的压缩效果,且在压缩率较高时,不会使较平缓的部位出现过度压缩而失真的情况。 相似文献