基于PCA法矢估计的建筑点云立面边界提取

针对建筑物点云在工程应用中存在大量数据不产生作用,只需保留建筑边界点云的问题,本文提出一种基于主成分分析法向量估计的建筑点云立面边界提取方法.该方法首先采样统计离群值去除算法对点云数据进行滤波去噪,然后采用主成分分析法估计样点表面的法线方向,最后使用角度阈值确定建筑物点云立面的边界.通过实例分析,此法能够较完整地提取建筑点云的边界特征,为相关工程应用提供了技术支撑.     

基于规划报建数据的室内外一体化三维地理场景构建

通过综合、对比、分析规划报建数据,发现其含大量的建筑物室内、室外三维空间信息。利用AutoCAD、GIS等技术提取这些信息,构建建筑物室内外一体化三维地理场景。着重提出室内、室外三维数据提取、构建及一体化组织方法。     

变形监测点三维坐标获取系统

从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,标志点像片上的二维平面坐标的与其三维空间位置是一一对应的。相片立体量测系统的主要目标就是通过像点计算机图像坐标的量测与相机姿态参数来求解相应物方三维坐标,并对误差来源和精度进行分析,最后讨论了监测点变形值的确定方法。详细研究了相机姿态参数确定的方法、目标点的准确定位和像点坐标的求取,根据前方交会得出监测点的物方坐标。通过研究和分析,近景摄影测量在建筑物等小变形体上应用,基本上能达到精度规定要求。     

基于星敏感器的航天器姿态估计

星敏感器是一种高精度的姿态测量仪器,本文在分析星敏感器姿态测量原理的基础上,利用序贯平差方法确定航天器姿态并予以实现.仿真结果表明,该算法能满足实时姿态确定的精度要求,且降低了数据存储量,节省了存储单元,具有较强的灵活性.     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

结合区域增长法和TIN边缘分割的建筑物立面几何特征提取

针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。     

利用GPS监测数据确定建筑物的刚性运动状态

在分析以往高层建筑物形变监测方法的基础上，结合GPS技术特点和高层建筑物新要求，推演高层建筑物形变监测刚体运动模型。模型以建筑物监测点的3维位置信息为基础分析数据。以体现高层建筑物整体形变状态为特征，且便于快速确定形变。结果：通过模拟验证形变模型的灵敏性和有效性。     

利用三维激光扫描技术检测建筑物平整度及垂直度

利用地面三维激光扫描仪对某建筑物进行全自动高精度立体扫描,获得目标建筑物表面的三维空间点云信息,经过研究分析提出了一种根据点云提取建筑物中心轴线的方法,采用随机采样一致性算法（RANSAC）拟合直线,并采用整体最小二乘算法拟合平面。通过分析拟合平面及拟合直线的几何特征来检测建筑物的平整度和垂直度,实测数据分析结果表明,三维激光扫描技术在建筑物立面平整度及垂直度检测中具有较高的可行性和适用性。     

单基站基于波达角度的刚体位置姿态最大似然估计

针对刚体定位同时估计目标的位置和姿态信息的问题,研究了在三维空间中利用单基站进行刚体定位（RBL）的框架.该框架采用单个基站对安装在刚性目标表面的小规模无线传感器信号的波达方向进行测量,并将其与传感器拓扑信息融合,提出了两种用于RBL的最大似然估计算子.利用改进的高斯-牛顿算法对旋转矩阵和平移向量的最大似然估计算子进行优化估计,解算出了目标物体的三维位置和姿态.仿真结果表明,文中提出的最大似然算子可以接近理论克拉美罗下限,并且在收敛成功率和运算成本方面具有较为出色的性能.      

利用车载移动测量数据的建筑物立面建模方法

随着三维空间数据获取能力的提高和人们对三维空间信息需求的提升,城市地区的三维重建成为研究及应用的热点。一方面,建筑物立面包含丰富和直观的细节信息,是建筑物三维建模不可或缺的组成部分;另一方面,车载移动测量是街景级分辨率上高效采集建筑物立面数据的有效途径。但是,目前车载移动测量系统的数据处理能力难以与其采集能力相匹配,因此,在建筑物三维建模方面仍有巨大潜力和持续的研究价值。本文综合国内外近期研究成果,分析了车载移动测量数据的特点,探讨了利用三维点云和影像序列数据进行建筑物立面重建及增强的方法,最后总结了现有方法的主要不足及存在的挑战。