海量地铁隧道点云数据管理与Web快速可视化方法

传统点云处理软件为单机运行,Web点云应用较少,随着5G与WebGL技术的发展,3D Web应用的开发是未来的发展趋势.在地铁隧道工程中,实现隧道点云的快速处理与可视化是重要的需求之一.为满足地铁隧道点云的Web可视化需求,针对地铁隧道点云空间分布特点实现了一种格网与多分辨率八叉树结合的海量地铁隧道点云数据索引模型.采...     

地面激光扫描数据处理系统的设计与实现

尽管地面激光雷达数据采集的工程应用日益广泛,但激光雷达点云数据的海量特征及数据处理的复杂性,导致地面激光扫描点云数据处理软件系统严重滞后。针对这一现状,本文提出地面激光扫描数据处理系统设计架构及实现方式。首先确立以点云数据引擎及三维交互可视化作为系统的内核,其中点云数据引擎负责大数据的存取,三维交互可视化实现数据处理的计算可视化与成果展示;然后在此内核基础上构建数据交换、点云配准、点云重建、点云分割、模型重建、纹理重建六大数据处理功能层;最后针对系统大数据的处理分析其关键技术,并给出实现方法。     

海量车载激光扫描点云数据的快速可视化方法

当前车载激光扫描系统的数据量往往达到数十GB乃至TB级,海量激光点云数据的加载与查询对传统可视化方法提出了挑战。本文设计了一种基于内外存调度的三维可视化方法,突破了物理内存对显示数据量的限制。该方法首先利用双层四叉树索引数据结构实现外存储器上的点云数据管理与快速调度,基于该索引动态加载外存储器上的点云数据到内存,从而快速获取海量数据中的实时数据块;然后,利用多线程分时加载双层四叉树索引数据结构,实现激光点云数据外存到内存的实时传输与绘制。实验结果表明,本文方法不受点云数据量与物理内存大小限制,海量点云可视化效果流畅,适用于台式计算机或网络环境下的海量激光点云数据的调度管理与实时可视化。     

大规模点云数据的二维与三维混合索引方法

为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大规模点云数据在微机上实现了点云模型的数据存储与可视化。结果表明本方法能够管理超过10 GB级的点云模型数据和十亿级有效点,数据可视化效率较高。     

矿山巷道点云模型及其数据组织

针对三维矿山巷道点云数据的可视化效果问题,本文根据三维海量数据的可视化建模思想,提出基于扩展性四叉树、顾及可视化效果的点云数据多分辨率模型及其数据组织方式,详细研究了多分辨率LOD的细节选择算法;并基于VS2005和MapGIS TDE实现了利用一个点云数据图层插件对该模型进行显示,该方法能快速建模,满足三维矿山巷道点云数据的可视化要求。     

海量点云通用图形处理器缓存机制与并行编辑方法

针对现有海量点云数据组织常采用树索引结构，不支持被通用图形处理器(GPGPU)并行计算，无法实现处理结果与可视化的实时共享，难以满足实时点云编辑应用等问题，该文提出了海量点云GPGPU缓存组织与并行编辑方法，设计了一种基于GPU顶点缓存的海量点云数据组织方法，基于计算着色器技术实现了可视化数据与点云属性的直接共享与并行处理，满足实时点云选择、删除、查询、属性修改等编辑应用，同时采用操作栈的数据结构支持编辑操作的高效回退。实验结果表明，对于亿级大规模点云，该文方法相比传统基于空间索引结构的方法，在点云编辑效率上具有较明显的优势。     

大范围LiDAR点云可视化分析

通过一系列LiDAR点云可视化分析,实现以并行方式从离散LiDAR点云检测并提取水面区域,并运用了细粒度数据的交互式可视化、全局聚类算法和统计分析.首先栅格化点云,然后基于密度聚类算法(DBSCAN)获取水面特征聚类,基于聚类的要素,创建了用于进一步定量评估的矢量面,最终基于R免费软件的聚类分析和并行处理实现统计分析和可视化.     

基于虚幻引擎的智能矿山数字孪生系统云渲染技术

HTML5、WebGL、云渲染等技术为浏览器、移动端、XR等多种终端的可视化渲染提供了重要技术支撑。本文分析比较了其优缺点,并采用虚幻引擎4的云渲染技术,采用某煤矿的倾斜摄影、BIM、巷道、设备、三维地质模型开展了系统设计与测试,分析了云渲染的效率和效果,实现了数字孪生云渲染技术在智能矿山的应用。     

车载LiDAR海量点云数据管理与可视化研究

为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。     

根据断面轮廓线修复隧道点云孔洞的方法

为了修复采集点云的数据缺失,设计一种根据隧道断面轮廓闭合矢量线修复点云孔洞的方法,利用Microsoft Visual Studio 2010设计实现隧道轮廓线提取系统,并借助OpenGL实现结果的可视化。     

一种四叉树与KD树结合的海量机载LiDAR数据组织管理方法

针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高效的查询与显示。利用敦煌地区约10亿点的激光雷达数据进行了验证,达到30帧/s的显示效率,为大规模点云数据的可视化奠定了基础。     

ArcGIS Engine下的三维点云变形监测可视化研究

针对地面三维激光扫描仪获取的点云数据,设计了以Arc GIS Engine为二次开发组件、C#为开发语言的变形监测三维可视化程序,实现了对点云数据的数据管理、三维建模、纹理渲染、数据查询、地形分析5大功能模块。在此基础上,通过将变形前后的两期点云数据进行三维建模与可视化、区域变形量提取,验证了该程序应用于变形监测的可行性。     

基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法

针对受限于计算机内存,海量三维点云数据无法一次性加载显示的问题,提出了一种基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法。该方法主要包括生成八叉树点云索引文件和设置LOD模型调度范围两个阶段,首先采用八叉树的原理对点云数据进行分层和抽稀,生成索引文件;再基于八叉树点云索引文件构建点云LOD模型;最后根据原始点云的分辨率自动计算LOD模型节点的像素阈值。在实时可视化的过程中,以LOD模型节点在屏幕上的像素大小是否达到预定阈值为判断条件,对其进行调度,避免了距离模式下海量点云可视化出现的卡顿问题。     

基于三维激光扫描技术的古陵墓可视化

以徐州市狮子山楚王陵为例,基于LeicaHDS公司的ScanStationCIO三维扫捕系统,提出了基于三维激光扫描仪的古陵墓可视化技术流程,并提出了古陵墓点云数据获取与处理、三维景观建模与可视化实现的方法。结果表明：三维激光扫描技术作为一种新的测量手段和技术,能快速、有效地获取古陵墓的高分辨率三维点云数据,在此基础上,可构建精准伟的古陵墓三维景观模型,并进一步开发出古陵墓的三维可视化系统。     

基于激光点云的3维可视化方法

介绍了利用3维激光点云与数字影像,生成云冈石窟正射影像的原理与方法。采用激光扫描与数码相机同步获取石窟、石佛的3维点云与数字影像,建立点云与数字影像映射关系模型,将影像的纹理信息赋予3维点云模型,实现点云模型真彩色3维可视化,并在此基础上生成正射影像图。研究成果对于历史遗迹、文物保护与修复具有重要意义。     

点云双目立体观测技术研究

三维激光扫描点云带来了大量客观世界信息,但在数据处理及可视化方面也给研究人员带来了新的挑战,单纯的三维明暗处理技术产生的点云图像并不具备可量测属性。为了获得真实的立体感,点云的可视化可以通过透视投影变换和OpenGL技术产生左右两幅点云图像,通过双目立体观测的方法去重现点云实体世界。本文分析并验证了双目立体观测点云精度。     

基于激光点云的3维可视化方法

介绍了利用3维激光点云与数字影像,生成云冈石窟正射影像的原理与方法.采用激光扫描与数码相机同步获取石窟、石佛的3维点云与数字影像,建立点云与数字影像映射关系模型,将影像的纹理信息赋予3维点云模型,实现点云模型真彩色3维可视化,并在此基础上生成正射影像图.研究成果对于历史遗迹、文物保护与修复具有重要意义.     

点云的红绿立体三维可视化方法研究

传统的立体观察方式主要应用于立体像对建立的模型,近年来三维激光扫描点云立体视模型构建的研究也逐渐成为热点。针对激光点云的立体观测方法,对三维点云数据组织及可视化方法展开研究。实验结果表明,点云可视化可以通过透视变换、点云图像线性混合以及红绿影像互补色生成。     

基于普通数码影像的露采矿山三维可视化分析

研究了基于普通数码影像的矿山三维可视化技术。首先将检校后的数码相机以物方控制的单模型摄影方式对目标拍摄,取得原始影像并逐一校正;然后自动进行像对定向、立体匹配,采集影像点云;最后根据影像匹配点云三维建模,并依据前期地形数据、终采境界设计图、地质勘察数据对露采矿山进行三维可视化分析,实现动态检测。     

利用物联网和云计算的可视化工程测量平台的设计与实现

针对现代工程测量中无法内外业协同作业、数据和测量成果难于集中管理、外业缺少可视化测量的问题,设计了基于物联网技术与云计算的可视化工程测量平台.该平台使用物联网技术将全站仪和GPS-RTK(real-time kine-matic)一体机采集的数据上传至云服务器进行集中管理,利用云计算技术处理数据并将其保存至数据库,基于浏览器/服务器(browser/server,B/S)架构构建管理平台与可视化测量平台,并设计了一套完整的在线测量作业流程.该平台将测量仪器联网,统一管理工程数据和作业流程,实现了可视化测量,可为施工企业提供管理、作业一体化服务.