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利用三维点云数据的地铁隧道断面连续截取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种可应用于变形监测的基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法.该方法分为点云拼接、中轴线提取和断面截取.隧道中轴线的提取通过随机采样一致性算法和最小二乘平差算法完成;断面截取过程先基于隧道轴线信息调整隧道姿态,再对隧道数据采取局部曲面拟合进行,其中引用了限制最小二乘算法和随机采样一致性算法.采用RIEGL VE-400获取的地铁隧道点云数据进行了验证.实验证明了本文方法在三维激光扫描技术的应用方面具有一定的实践意义. 相似文献
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多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。 相似文献
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介绍一种基于斜率收敛的三维激光扫描隧道断面点云数据的提取方法,以适用于没有隧道中线数据的断面点云截取,实现了由斜率限差的迭代计算来控制中心线的拟合精度。 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
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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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针对传统随机抽样一致性算法在拟合特征面时对种子点的选择具有一定的随机性,造成循环次数过多、效率低下的问题,该文提出一种改进的随机抽样一致性算法——贝叶斯抽样一致性算法。首先建立柱面、球面、圆环面、平面的数学模型;然后用贝叶斯抽样一致性算法提高抗噪性,并用二维直方图统计方法对贝叶斯抽样一致性算法中的局内点先验概率估计进行改进;最后,对局内点用非线性最小二乘进行拟合。将该方法与基于随机抽样一致性算法的特征面拟合方法进行了对比和分析,实验结果证明,贝叶斯抽样一致性算法能够更高效地实现局部特征面拟合。 相似文献
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点云数据直接缩减方法及缩减效果研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了国外点云数据处理中数据缩减方法的研究现状,针对实际工程中三维激光扫描数据采集的过密情况,提出利用扫描间隔进行点云数据直接缩减的方法,并编程实现所提出的算法。通过对真实的三维激光扫描点云数据的缩减处理,建立点云数据直接缩减的预测模型。 相似文献
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矿区地表彩色点云的自动分类 总被引:1,自引:0,他引:1
以矿区的彩色三维激光点云数据为研究对象,提出了矿区点云快速自动分类及目标提取的方法。首先根据彩色点云的RGB值计算HSV空间中的H值,根据各地物间H值的差异,分别对地面点与非地面点根据地物颜色先验值进行点的提取。然后对提取的点进行聚类计算,利用各类地物点云在空间分布上的显著差异,采用分层截面投影,由投影点最小包围盒的长宽比及面积比对矿区地物点云进行自动分类与提取。最后以Riegl VZ-1000扫描仪采集的某矿区地表点云数据为试验对象,验证本文算法的可行性和实用性。 相似文献