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针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。 相似文献
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多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
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提出了一种顾及位置偏差与凹部同异性的面状居民地Morphing变换转向角函数方法.该方法通过构造大比例尺居民地的凸包作为中间图形,辅助与小比例尺居民地进行特征顶点匹配,避免因位置偏差造成的特征点误匹配;针对大比例尺居民地的凹部,依据凹部的模式类型,判定凹部边的同异性;最后构建插值模型,得到中间任意尺度下的面状居民地要素... 相似文献
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【目的】为了解黔南州的冰雹特征。【方法】利用2006—2022年多普勒天气雷达、常规气象观测资料以及人工影响天气作业站点冰雹观测等资料,采用统计学方法分析了影响黔南州冰雹个例的冰雹直径、降雹持续时间、冰雹日变化、冰雹云移动速度等特征。【结果】黔南州的降雹主要出现在3、4月份,降雹以中冰雹为主,冰雹日变化明显,一天中冰雹主要发生在15时—次日00时,白天17—20时冰雹频发。降雹持续时间短,65%的降雹持续时间在5 min以内。冰雹云单体的移动速度范围为16~102 km·h-1,平均速度50 km·h-1。冰雹云单体的维持时间最短仅为17 min,最长可达290 min,平均122 min。冰雹云移动路径主要以西南路径为主,其次是西北路径和偏西路径。西南路径降雹点主要分布在黔南州中部一线,西北路径降雹点主要分布在黔南州中西部的惠水、长顺,偏西路径的降雹点主要在黔南州中北部。影响黔南的冰雹云源地有境外移入和黔南州境内生成的两类,主要源地在安顺市、黔南州、黔西南州东部和北部、毕节市东部和南部以及贵阳市南部,不同路径的冰雹云源地具有明显的分布差异。【结论】本文研究成果可进一步提高对黔南冰雹特征的认识。 相似文献
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