训用一体的实践课程项目化弹性教学模式——以遥感影像三维重建专项训练课程为例

为了使课程更加贴近生产需要,学生掌握的操作技能更快形成生产力,在分析遥感影像三维重建专项训练课程的特点、教学现状和存在主要问题的基础上,提出训用一体的项目化弹性教学模式,将教学过程纳入到一线作业单位的生产环节中,以作业单位下达的任务为牵引,对教学内容进行项目化、弹性化设计,并将实践成果提交到作业单位进行评价和考核,同时供作业单位任务使用,形成生产闭环。教学实践表明,该教学模式可以有效提升学生参与积极性,促进学生实践成果质量的提升,具有良好的教学效果。     

基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维重建

几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据,有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建,忽略了模型的语义表达,且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响,存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题,本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先,设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库,包含简单和复杂屋顶。其次,通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后,提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数,采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后,利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验,定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型,对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性,有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。     

LiDAR与影像集成的真实感建筑物三维重建研究进展

真实感建筑物三维重建是摄影测量、计算机视觉界研究的热点和难点,一般来说包括三维几何模型重建与表面纹理恢复两个方面。本文立足于LiDAR与影像集成的三维重建技术,以三维重建过程为线索,从三维几何模型重建、表面纹理恢复两个方面,梳理归纳不同的LiDAR与影像集成方案,聚焦于数据处理的方法、算法、策略,对最新的研究成果进行总结与分析。     

无人机倾斜摄影三维模型在城市雨洪风险评估中的应用

研究城市雨洪风险问题,对提高城市洪涝灾害监测、预报的准确性,以及促进城市防洪决策制定具有重要的意义。鉴于高精度的城市三维模型可以提供丰富地理信息,便于准确分析淹没情况,本文针对当前城市洪涝模型对地形数据的高敏感性,且雨洪风险评估研究的准确性受限于地形数据精度的问题,提出利用无人机倾斜摄影测量技术重建高精度实景三维模型,并结合GIS的空间分析功能,以淹没深度为关键指标进行研究区的雨洪风险评估。通过提取不同重现期下研究区的淹没深度信息,进行可视化渲染实现三维淹没分析,可以直观地看到研究区的淹没情况,作为暴雨内涝风险管理依据,同时对城市规划布局有一定的参考价值。     

针对大尺度场景的高效SLAM方法

针对现有各类同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法的效率与精度问题,本文提出了一种适用于大尺度场景且鲁棒高效的SLAM方法.该方法使用直接优化与特征匹配融合定位算法提高SLAM过程的鲁棒性,采用图优化算法融合多源数据,并结合高效率联合稀疏优化方法,扩大SLAM系统处理的场景规模.此外,通过采用回环检测策略,有效抑制了重建过程中场景漂移现象的出现.通过对3个大尺度场景进行同步定位与地图构建实验,验证了本方法的有效性.相较于既有SLAM方法,该方法的三维重建效率获得了成倍提升.     

改进的AKAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法.首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果.实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5％,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法.     

激光雷达点云电力线三维重建模型的对比与分析

电力线三维重建是直升机激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）电力巡线的一项重要内容。提出了两种基于直升机LiDAR点云的电力线三维重建模型,包括直线段与悬链线段相结合的模型（简称为"模型一"）、直线段与抛物线段相结合的模型（简称为"模型二"）。其中,直线段位于xy平面,悬链线段和抛物线段位于过直线段的铅垂面。模型的创新之处在于两者均使用了电力线LiDAR点水平坐标进一步投影到xy平面上相应的拟合直线产生的比例因子作为悬链线、抛物线方程的参数。使用6个有代表性的实验数据、4个评价指标对6种重建模型（已有的4种和上述提出的两种）的性能进行评价和对比。实验结果表明,模型二具有最高的重建效率和最高的重建精度。另外,实验结果进一步说明铅垂面及铅垂面上投影模型的选择、误差因素的考虑等3个因素对重建模型性能有着显著影响。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。     

顾及拓扑的室内薄壁三维模型重建方法

针对当前室内三维重建没有同时顾及内、外拓扑和建筑部件语义的问题,该文提出了一种顾及拓扑的室内三维薄壁模型重建方法。该方法在已有的二维数据基础上,利用"推拉"操作,直接生成保留语义的室内薄壁三维拓扑数据模型,并通过实验进行了验证。结果表明,该方法生成的三维模型保留了墙、门、窗等建筑部件,并顾及了内、外拓扑,能够快速生成室内薄壁三维模型,为室内导航、室内应急等应用提供了模型基础和方法借鉴。     

结构信息约束的三角网格模型简化方法

针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果.