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基于车载激光扫描数据的窗户提取与重建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
借鉴投影点密度的思想,提出了一套从车载激光扫描数据中提取和重建窗户的方案。首先,将建筑物立面点云投影到立面平面,通过建立不规则三角网(TIN),比较三角形边长来提取窗户边缘点。然后根据边缘点的分布建立格网,计算格网内的投影点密度,分类出代表窗户区域的子块并对同一窗户内的子块进行聚类。将得到的窗户在立面平面上的二维坐标代入立面平面方程,并结合窗户的厚度进行解算得到窗户立体模型各角点的三维坐标。最后利用方案对建筑物立面点云数据进行了具体处理并给出了窗户的提取和三维重建的效果。 相似文献
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船载多传感器综合测量系统集成了三维激光扫描仪、多波束测深仪、GNSS、IMU、传感器稳定平台等传感器,采用非接触式的测量方式同步获取水上水下地形,在海岸带和海岛礁测绘中有巨大的应用价值。由于测量瞬时数据量大,系统点云实时显示是采集软件的重要组成部分。在有效地控制时间同步的前提下,优化数据融合效率,采用VTK(visualization toolkit)技术实现了海岸线上下一体化点云实时显示,有效地提高了系统的信息挖掘能力和现场决策支持能力,最终实现了水上水下一体化测量。 相似文献
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对于LiDAR点云数据,采用传统方法(由TIN直接生成)提取的等值线平面位置抖动大,锯齿多,存在破碎的线段和独立的多边形。提出了一种基于ArcGIS 10.2的LiDAR数据提取等值线的方法:首先创建LAS Dataset,然后构建Terrain数据集细化数据,再转换为栅格构造更为平滑的表面,最后通过栅格表面提取等值线。某海岸船载LiDAR数据的对比分析表明:该方法通过栅格化点云的方式抑制了高频噪声,具有速度快、等值线平滑的特点。 相似文献
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祝侃 《数字海洋与水下攻防》2022,5(2):178-184
提出一种可快速布置、自动适应阵型、基于同步信标的高精度船载短基线水声定位系统.该定位系统采用柔性短基线四元阵,可布置在各型试验船或测量船,利用回波测距,自动计算出试验船上4个声基元布放点的坐标位置关系,再结合双天线卫星罗经的GPS高精度定位、定向数据,快速生成短基线阵在大地坐标系中的位置.描述了该定位系统的系统原理、组... 相似文献
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受船载仪器、海况等要素限制,传统水深测量中浅水区域无法对浅海水深进行测量。为克服此困难,利用近年来新兴的机载激光测深系统(light detection and ranging system,简称LiDAR)进行浅海水深测量,用LiDAR获取的点云数据进行处理后得到的水下地形等深线与海图图载水深进行直观对比,同一坐标点下的点云水深与截图水深进行定量分析。结果表明,LiDAR获取的水深精度高,水深点密集,可更快获得浅海区域详细的高精度的水下地形。这些优点使其在近岸浅海海岸防护、围海造田、港口建设等海洋工程项目中应用前景广阔。此外目前国内LiDAR技术主要用于陆地,应用于浅海水深测绘还很少,本研究对机载LiDAR进行水深测量的研究进行了补充。 相似文献
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起算点精度对GPS基线解算质量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
基线处理时要求知道一个点的坐标,其精度对GPS基线的解算结果有影响。采用实测数据研究起算点精度对GPS基线解算质量的影响,得出了其影响规律,同时给出了提高起算点精度的方法。 相似文献
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海岸岛礁地形测量作业主要采用实时动态差分定位系统(real time kinematic,RTK)和全站仪相结合的测量作业模式,但在陡峭的悬崖地区、大面积的滩涂、沼泽,以及困难地区岛礁等,很难通过RTK作业方式实施登岛/登点测量,难以满足海岸岛礁应急作业的需求。开展了船载三维激光扫描地形测量关键技术研究,通过系列专业软件开发、技术试验、规程编制和生产作业等技术途径,构建了船载三维激光扫描地形测量技术体系,将大大减轻海岸岛礁地形测绘的劳动强度,加快数据更新和产品保障周期。 相似文献
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随着Li DAR的迅速发展,三维激光扫描技术已经被广泛运用于各个领域。点云数据配准过程中,传统的配准算法比较依赖特征点匹配精度,粗差点的存在会较大程度地影响配准精度和配准效率。通过对罗德里格矩阵、整体最小二乘原理的分析,提出了一种基于整体最小二乘的罗德里格矩阵算法。在该算法实现的过程中,能够考虑到系数矩阵误差,降低算法实现过程中特征点坐标误差对参数求解的影响。实验结果表明,本文算法比参数算法和严密的罗德里格算法精度更高、稳定性更强,在初始对应点坐标误差较大的情况下仍能获得精度较为稳定的变换参数。 相似文献
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三维激光点云数据具有精度高、数据获取高效、几何信息丰富的优势,在地形数据获取方面起到了越来越重要的作用。但在实际的外业测量中,由于视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据,发生数据缺失现象。而根据摄影测量技术生成密集的影像点云,能获取复杂区域的测量数据。针对三维激光点云数据外业采集缺失的状况,结合影像密集点云特征,提出了一种加入动态迭代因子和分步最优求解尺度的改进尺度迭代最近点(scaling iterative closest point, SICP)算法,对影像点云与三维激光点云进行配准研究。实验结果表明:基于改进的SICP算法提高了影像点云与三维激光点云的配准精度、减少了迭代次数,能有效解决不同源平台获取的点云数据融合问题。 相似文献
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