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针对建筑物中丰富的线特征,提出一种点云数据自动配准方法。该方法以两非平行空间直线作为配准基元,以线对夹角和垂距作为相似性测度,在相邻两站间匹配同名线对,以同名线对的垂线中点作为同名点解算最终变换模型。试验结果表明:在没有初始估计的情况下,利用三维线特征能够有效的完成具有部分重叠的建筑物点云数据的自动配准。 相似文献
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随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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多源GIS高斯投影快速换带算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
说明快速换带在多源GIS中的重要作用。介绍正反算法,正形变换法,仿射变换法和相似变换法等4种坐标变换算法,发现并改正文献[5]中的公式错误,从控制点个数,误差分布和速度等方面考虑,用正形变换法,仿射变换法和相似变换法进行了对比研究,找出一种最适合快速换带的算法-相似变换法,在研究中发现正形变换法在进行高斯投影换带时既有精度最佳区域又有精度异常区域存在。 相似文献
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建筑遗产的变形监测是遗产可持续保护的重要保障,塔类古建筑是古建筑中的典型,造型突兀高耸,变形包含沉降、倾斜、弯曲及扭转等多种状态,传统监测手段难以满足其监测需求。本文针对某古塔的变形问题,以传统测量方法为参照,采用地面激光雷达和无人机近景摄影测量技术获取古塔三维数据,结合古塔监测指标对3种方法流程、特点、数据及结果精度进行对比,通过融合三维模型对古塔病害分析,从不同的角度反映出古塔的变形状况。通过对比可知:常规测量方法进行古塔变形监测,具有精度高,应用灵活特点,适用于古建筑整体姿态或者典型特征监测;地面激光雷达技术精度高、设站灵活,能够精确分析古塔整体及部分局部的形变,但易受扫描视角的影响;无人机近景摄影测量技术建立的古塔三维模型具有高精度及真实的色彩,对整体及细节纹理表现好,但是无法获取塔内部狭窄空间的三维数据;融合数据能有效弥补单一数据源的缺陷,实现古塔全面病害分析。数据精度方面,地面激光扫描及近景摄影测量技术均可达到毫米级精度,传统监测方法在沉降与倾斜监测方面优于前2种方法,在监测全面性方面则前2种方法更具优势。 相似文献
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