支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

车载移动测量系统大比例尺测图精度控制研究

车载移动测量系统作为一种先进的测绘技术,已广泛应用于大比例尺测图项目中。SSW车载激光建模测量系统能够快速、高效、精确地完成大比例尺测图数据采集、处理等工作。不同比例尺对精度的要求不一样,而本文选择若干试验区,探讨不同的数据采集与处理方式对精度的影响,然后制订相应的精度控制方案,提高数据的精度,满足1∶1 000比例尺测图要求。     

车载移动测量系统在大比例尺地形图数学精度检测中的应用

研究了车载移动测量系统在大比例尺地形图数学精度检测中的应用。首先在小范围内对其进行了相关试验,得到其有效性后,对某市全市域的地形图进行了抽样检测;对车载移动测量检验与常规方法检验在外业数据采集、内业数据处理及存储量等几方面进行了比较,分析了车载移动测量检验方法的优劣性,为提高测绘质检效率提供了一种新方案。     

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基于车载激光扫描的带状地物表面快速重建

根据带状地物空间形态特征以及车载激光扫描系统对带状地物数据采集的特点,提出对相邻两条扫描线数据构建三角网进而完成整个带状地物表面快速重建方法。该方法充分利用了每条扫描线获取带状地物横截面的特点,相邻两条扫描线构建的三角网能准确地反映其所覆盖的狭长条带区域的形态结构,把所有狭长条带连接起来便能准确地描述整个带状地物的形态结构。在网格构建过程中自动建立点、线、面间的拓扑关系或隐含拓扑关系,查询和动态更新操作都限制在非常狭小的范围内,便于快速重建。     

基于车载激光点云的街景立面自动提取

街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为：对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。     

车载LiDAR点云中交通标线的提取方法

交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。     

扩展共线方程结合车载组合全景相机影像区域网平差

利用扩展共线方程实现组合相机单片影像的空中三角测量,通过该方法来提高全景影像的定位精度。由于组合全景相机中各子相机刚性固定,相机间的相对位姿参数可以精确标定,因此利用扩展共线方程模型,可以将组合全景相机的构像单元从单个子相机影像扩展为整个组合相机获取的多张影像。与已有的球模型方法,包括球理想模型和球严密模型方法相比,本文所用的扩展共线方程方法使用各子相机影像像点作为观测值,避免了球模型方法中由各子相机摄影中心不重合导致的球模型投影误差和摄站内重叠区域融合误差。试验结果表明:与球模型方法相比,本文方法无需模型投影和摄站内重叠区域融合等繁琐的处理过程,避免了由其引起的精度损失,保证了空三网稳定性的同时提高了定位精度。     

车载移动测量系统在市政管线地形图测量中的精度分析

市政管线建设中,相应的地形图对其规划、设计等起着至关重要的作用。传统方式在市政管线地形图测量中有一定的局限性,特别是大城市的重要交通要道、快速路等。而车载移动测量系统则有其得天独厚的优势,快速、高效、安全。在测图过程中,车载移动测量系统精度受各方面的影响,如车速、地面遮挡、控制点布设等。本文对车速、控制点布设线路等方面进行了试验验证,结果表明,通过一定的质量控制措施,车载移动测量系统能够很好地应用于市政管线地形图测量中。     

基于直线特征检测的道路边线自动提取方法

针对如何从车载激光点云数据中快速、准确地提取道路边线的问题,本文提出一种基于直线特征检测的道路边线自动提取方法。首先对原始点云进行地面滤波,删除非地面点,获取包含道路信息的地面点云,接着把点云投影到二维图像上,根据反射强度获得平均强度图像,对平均强度图像进行LSD直线检测,获得道路边线的直线段,然后进行直线连接,把检测出来的短线段连接成长直线,最后根据直线特征提取出道路边线,并且利用定量指标对提取结果进行定量分析。实验证明,该方法提取的道路边线具有较高的准确率和完整性。