线面特征约束的跨源点云配准方法

随着三维传感器和三维重建技术的发展,跨源点云的配准融合成为了一个研究热点。传统的配准方法使用单一特征作为配准基元,会存在空间几何约束弱的问题。为了高精度融合跨源点云数据,充分表达场景中的立面信息,本文提出一种基于线面特征约束的跨源点云配准方法。通过RANSAC算法提取跨源点云中的同名线、面特征;利用四元数法描述空间变换参数,将线特征作为配准的约束条件,构建空间变换目标函数,估算变换相关参数完成粗配准,解决尺度差异性;在粗配准的基础上将面特征作为约束条件,求解旋转矩阵和平移参数完成精配准。以面特征代替点特征作为配准基元能避免从海量的点云数据中选取公共点,减少由人为选择的偶然误差,避免了误差的积累,进一步提高配准精度。最终使用影像匹配点云与激光雷达点云数据进行实验,结果为：在小区域单建筑、多建筑和大区域建筑群中RMSE值分别为0.364 7、0.032 0和0.614 6,且同名面之间的夹角最大不超过1.5°,最小不到0.1°,夹角角度均值在1°范围内。结果表明本文方法对具有尺度差异的跨源点云具有较好的配准效果。     

顾及形状相似性的道路与居民地协同化简方法

空间冲突处理是制图综合的重难点,目前空间冲突处理的研究重点在于拓扑一致性的保持,对要素间的形状相似性关注较少。形状相似性是空间相关性在局部区域的具体体现,道路与居民地是一对具有强相关性的地理要素,街区居民地的轮廓常与邻近道路具有相似的形状特征,独立化简易产生不可控的拓扑冲突与形状冲突。为此,提出一种顾及形状相似性的道路与居民地协同化简方法。(1)利用Delaunay三角网构建道路与居民地间的毗邻关系并提取成对的毗邻片段。(2)采用动态时间归整算法进行节点粗匹配并根据节点的几何特征做进一步优化。(3)采用基于节点取舍的化简算法对道路进行分段化简,将节点取舍情况同步至居民地轮廓,并对异常线段进行检测与处理。采用浙江省某地区1:5万地图中的道路与居民地进行实验,结果表明该方法能够实现道路与两侧毗邻居民地的同步化简,化简后道路、居民地间的形状结构吻合良好,有效保持了道路与居民地在毗邻区域的形状相似性、拓扑一致性及协调的视觉效果。     

单目运动目标的位姿实时测量方法

针对如何快速实时地获取运动目标位姿参数的问题,该文提出了一种单目运动目标位姿实时测量的方法,设计了标志点像物方匹配检测状态机和快速跟踪匹配状态机。匹配检测状态机在无标志点差异的条件下,采用反投影法得到最佳物像匹配对应关系,为快速高效跟踪匹配提供位姿初始解;提出了一种基于精度评定的状态切换机制,既发挥了跟踪匹配的高效性,又避免跟踪失败造成的位姿测量永久失败。实验结果表明,反投影法能够有效地筛选出最佳的像物方匹配对应关系,快速跟踪匹配状态机能够通过跟踪标志点高效地计算匹配关系和位姿参数,状态切换机制及时地判断跟踪错误,并迅速切换至匹配检测状态,实时测量全过程能高稳健运行。     

一种顾及高程的无人机景观匹配定位方法

针对目前无人机飞行器主要依靠GNSS定位且易受干扰失效的问题,该文提出了一种基于景观匹配的无人机辅助三维定位方法,该方法首先将基准影像与DEM进行配准生成底图数据,然后采用SIFT算法将无人机实时飞行图像与底图数据进行匹配,得到同名点对并获取无人机飞行图像的平面与高程坐标,再利用空间后方交会对飞行图像进行解析,解算无人机的三维坐标,实现顾及高程的三维定位导航。实验结果证明该方法可以降低无人机对GNSS的依赖,实现无人机GNSS信号受干扰或失效时的定位导航。     

一种针对稀疏控制点粗差探测的光束法平差

为了提高稀疏控制点摄影测量的可靠性,该文提出一种快速、有效地检核被破坏的地面控制点的新方法。该方法主要是基于光束法的基本框架,利用自动循环探测、穷举法和投票表决的方式对地面控制点进行检验。该文通过我国某地区1∶10 000航摄比例尺的4幅影像的小样本控制点数据对该方法进行了测试与验证,实验结果表明,该方法能快速、准确地对有限被破坏地面控制点进行识别和纠正,具有较高的粗差崩溃污染率,可在一定程度上避免外业补测工作。     

同名居民地在多尺度下的匹配分析

针对地图投影转换、地图概括等地图处理过程造成的地图面要素的匹配分析评价难以实现的问题,该文提出了基于多尺度下同名居民地的匹配分析方法,通过对应边、角度、位置信息的匹配,计算居民地的旋转角、拉伸关系、概括程度以及位移向量,进而对同名居民地的匹配度计算分析,较为准确地实现了对同名居民地的匹配。结果表明:本算法能够较好地平衡影响居民地匹配的各因子,科学有效地计算地居民地的匹配度,实现同名居民地的匹配,计算匹配精度较高。本算法可应用于从同名居民地匹配度分析对地图自动综合的质量评价;对同类面要素匹配分析与研究也有一定的参考价值。     

基于IGGⅢ权函数的平面点云抗差估计

三维激光扫描技术在建筑物表面测量中已经得到越来越多的应用,针对平面点云中的小粗差在抗差估计中难以剔除的问题,将IGGⅢ权函数与加权总体最小二乘法相结合,提出了IGGⅢ权函数抗差估计方法。分别采用验后方差估计法、Huber权函数抗差估计法、IGGⅢ权函数抗差估计法对两组点云进行平面拟合计算。结果表明,通过对IGGⅢ权函数抗差估计模型中K0、K1的设置,可以有效地将点云进行分层定权处理,与验后方差估计法相比,通过多次迭代过程,有效降低淘汰段的小粗差对点云平面拟合的影响。与Huber权函数抗差估计法相比,IGGⅢ权函数抗差估计法对可疑段的过大误差进行降权处理,使其平面拟合精度更高。     

Partial-EIV数据探测法在三维坐标转换中的应用

在三维坐标转换中,起始和目标坐标系下的点坐标均可能存在粗差,利用总体最小二乘法求解坐标转换参数时会对计算结果产生较大影响。为了降低粗差对计算结果的影响,利用基于Partial-EIV模型的数据探测法对原始数据进行粗差剔除,以保证结果的正确性。     

基于深度学习的遥感图像匹配方法

目前,图像自动配准技术已成为图像配准领域中的研究热点之一。如何提高匹配精度是图像配准的关键步骤,基于此本文提出基于深度学习的匹配方法。首先,描述了卷积神经网络模型的网络结构,通过改善经典模型的网络结构,将其应用到影像匹配任务当中;其次,利用训练好的自适应网络模型来获取控制点的特征表达;最后,将控制点的特征表达通过欧式距离算法进行相似度匹配。实验结果表明,本文方法大幅降低了图像匹配粗匹配的错误率,为后续配准建立了良好基础,且对数据源具有良好的稳健性。     

面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法

针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6 537条数据和130 988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。