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Point-cloud segmentation of individual trees in complex natural forest scenes based on a trunk-growth method 被引量:2
1
作者 Qianwei Liu Weifeng Ma +3 位作者 Jianpeng Zhang Yicheng Liu Dongfan Xu Jinliang Wang 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2021年第6期2403-2414,共12页
Forest resource management and ecological assessment have been recently supported by emerging technologies.Terrestrial laser scanning(TLS)is one that can be quickly and accurately used to obtain three-dimensional fore... Forest resource management and ecological assessment have been recently supported by emerging technologies.Terrestrial laser scanning(TLS)is one that can be quickly and accurately used to obtain three-dimensional forest information,and create good representations of forest vertical structure.TLS data can be exploited for highly significant tasks,particularly the segmentation and information extraction for individual trees.However,the existing single-tree segmentation methods suffer from low segmentation accuracy and poor robustness,and hence do not lead to satisfactory results for natural forests in complex environments.In this paper,we propose a trunk-growth(TG)method for single-tree point-cloud segmentation,and apply this method to the natural forest scenes of Shangri-La City in Northwest Yunnan,China.First,the point normal vector and its Z-axis component are used as trunk-growth constraints.Then,the points surrounding the trunk are searched to account for regrowth.Finally,the nearest distributed branch and leaf points are used to complete the individual tree segmentation.The results show that the TG method can effectively segment individual trees with an average F-score of 0.96.The proposed method applies to many types of trees with various growth shapes,and can effectively identify shrubs and herbs in complex scenes of natural forests.The promising outcomes of the TG method demonstrate the key advantages of combining plant morphology theory and LiDAR technology for advancing and optimizing forestry systems. 展开更多
关键词 Terrestrial laser scanning point-cloud Northwest Yunnan Natural forests Single-tree segmentation Trunk-growth
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GENERATE ROUGH TOOL-PATHS FROM UNORGANIZED POINT-CLOUD DIRECTLY 被引量:1
2
作者 WU Shixiong WANG Chengyong FAN Jingming 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第5期1-4,共4页
An approach is presented to generate rough interference-free tool-paths directly from massive unorganized data in rough machining that is performed by machining volumes of material in a slice-by-slice manner. Unorgani... An approach is presented to generate rough interference-free tool-paths directly from massive unorganized data in rough machining that is performed by machining volumes of material in a slice-by-slice manner. Unorganized point-cloud is firstly converted to cross-section data. Then a robust data-structure named tool-path net is constructed to save tool-path data. Optimal algorithms for partitioning sub-cut-areas and computing interference-free cutter-locations are put forward. Finally the tool-paths are linked in a zigzag milling mode, which can be transformed into a traveling sales man problem. The experiment indicates optimal tool paths can be acquired, and high computation efficiency can be obtained and interference can be avoided successfully. 展开更多
关键词 Rough machining Tool path Unorganized point-cloud
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丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验 被引量:4
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作者 鲍秀兰 马志涛 +3 位作者 马萧杰 黎亦书 任梦涛 李善军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期124-135,共12页
智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°... 智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。 展开更多
关键词 柑橘 采摘机器人 三维点云模型 自适应平台 末端执行器
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基于深度学习的移动机器人语义SLAM方法研究 被引量:3
4
作者 王立鹏 张佳鹏 +2 位作者 张智 王学武 齐尧 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期306-313,共8页
为了给移动机器人提供细节丰富的三维语义地图,支撑机器人的精准定位,本文提出一种结合RGB-D信息与深度学习结果的机器人语义同步定位与建图方法。改进了ORB-SLAM2算法的框架,提出一种可以构建稠密点云地图的视觉同步定位与建图系统;将... 为了给移动机器人提供细节丰富的三维语义地图,支撑机器人的精准定位,本文提出一种结合RGB-D信息与深度学习结果的机器人语义同步定位与建图方法。改进了ORB-SLAM2算法的框架,提出一种可以构建稠密点云地图的视觉同步定位与建图系统;将深度学习的目标检测算法YOLO v5与视觉同步定位与建图系统融合,反映射为三维点云语义标签,结合点云分割完成数据关联和物体模型更新,并用八叉树的地图形式存储地图信息;基于移动机器人平台,在实验室环境下开展移动机器人三维语义同步定位与建图实验,实验结果验证了本文语义同步定位与建图算法的语义信息映射、点云分割与语义信息匹配以及三维语义地图构建的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 深度学习 视觉同步定位与建图 目标识别 点云分割 数据关联 八叉树 语义地图
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基于多线激光雷达的井下斜坡道无人矿卡定位与建图方法 被引量:1
5
作者 顾清华 白昌鑫 +3 位作者 陈露 李萌 付明宇 王维 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1680-1688,共9页
井下斜坡道的定位与建图是实现井下斜坡道无人驾驶的关键技术之一,矿山井下斜坡道区域为典型非结构化环境特征,且道路具有一定倾斜角度,采用传统SLAM算法无法获得精确里程计信息,导致定位与建图精度难以满足无人矿卡行驶需求。针对上述... 井下斜坡道的定位与建图是实现井下斜坡道无人驾驶的关键技术之一,矿山井下斜坡道区域为典型非结构化环境特征,且道路具有一定倾斜角度,采用传统SLAM算法无法获得精确里程计信息,导致定位与建图精度难以满足无人矿卡行驶需求。针对上述问题,通过研究激光SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法LeGO-LOAM,笔者提出一种适用于矿山井下斜坡道环境的定位与建图方法。首先,针对井下斜坡道口两侧均为光滑水泥墙壁,特征点稀少问题,设计了基于人工路标的辅助增强定位方法,有效增加点云特征数量,从而优化位姿估计结果,避免建图漂移现象;然后在特征预处理阶段,提出了一种基于激光点云高度差与坡度信息融合的提取地面点高效算法,通过改善地面地点的选取策略,针对倾斜坑洼路面仍能有效识别地面点,解决了井下斜坡道定位与建图倾斜角度大、误差大等问题;其次,基于CVC(Curved-Voxel Clustering)聚类算法设计了一种斜坡道点云曲率体素聚类算法,采用曲率体素和基于哈希的数据结构对点云进行分割,大幅提高在井下稀疏、噪声环境下点云聚类的鲁棒性;最后,运用Scan-To-Map进行点云匹配,同时兼顾点云配准的性能与速度。在中钢集团山东某井下斜坡道的现场实验证明:与原算法相比精度提升13.15%,Z轴误差降低22.3%,地图质量明显提升,能有效解决井下无人驾驶建图及定位的难题。 展开更多
关键词 井下斜坡道 无人驾驶 激光SLAM 地面点分割 点云聚类
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基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法 被引量:1
6
作者 刘慧 杜志鹏 +2 位作者 杨锋 张钰 沈跃 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期144-151,共8页
为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中... 为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中的靶标;然后通过移动最小二乘上采样将靶标点云转化为满足点云识别网络输入要求的点云数据;最终通过在PointNet网络中引入残差模块和改进循环剪枝算法轻量化PointNet网络,完成林果树靶标的实时识别。试验结果表明,在ModelNet40数据集上,轻量化PointNet网络可达89.7%的准确率;在实际苗圃环境的试验中,该研究方法对靶标的识别准确率可达92.49%,同时误识率与拒识率分别为13.4%和6.47%,相较PointNet网络识别准确率提升了4.38个百分点,误识率和拒识率分别降低了7.2和4.07个百分点;轻量化PointNet网络识别准确率仅比PointNet++网络低1.14个百分点,误识率和拒识率分别高了0.9和1.12个百分点。但是轻量化PointNet网络的模型参数量较PointNet网络和PointNet++网络的模型参数量显著减少,仅为PointNet网络的11.5%,PointNet++网络的27.02%;运算量相较PointNet网络、PointNet++网络分别减少13.3和76.79个百分点。该研究提出的轻量化PointNet网络具有较高的实时性、精确性和鲁棒性,能够满足林果园喷雾作业的靶标识别需求,可为林果园喷雾作业靶标实时识别提供参考。 展开更多
关键词 喷雾 机器人 林果园 点云预处理 轻量化PointNet网络 循环剪枝
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图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法 被引量:1
7
作者 蔡怀宇 杨朝乾 +2 位作者 崔子扬 汪毅 陈晓冬 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期129-141,共13页
公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目... 公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。 展开更多
关键词 公路洒落物 图像 激光雷达点云 目标检测
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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法 被引量:1
8
作者 黄鹤 黄佳慧 +2 位作者 刘国权 王会峰 高涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期214-226,共13页
针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时... 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。 展开更多
关键词 C-均值聚类 鹈鹕优化算法 点云简化 信息熵
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基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法 被引量:1
9
作者 牛智有 沈柏胜 +4 位作者 路开新 徐志杰 江善晨 刘静 刘梅英 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期293-301,共9页
为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始... 为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。 展开更多
关键词 料仓 储料量 激光雷达 点云处理 三维重建
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改进的3D-BoNet算法应用于点云实例分割与三维重建 被引量:1
10
作者 郭宝云 姚玉凯 +3 位作者 李彩林 王悦 孙娜 鲁一慧 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期30-35,共6页
为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利... 为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利用拟合得到的新平面重建建筑表面模型。在S3DIS和ScanNet V2数据集上验证3D-BoNet算法的改进效果。试验结果表明,本文提出的3D-BoNet-IAM算法比原始算法分割精度提高了3.3%;对比本文建模效果与其他建模效果发现,本文方法的建模效果更准确。本文方法能够提高室内点云数据的实例分割精度,同时得到高质量的室内三维模型。 展开更多
关键词 点云数据 3D-BoNet-IAM 三维重建 实例分割 平面基元
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基于三维点云计算的CO_(2)-水-岩反应程度量化表征方法 被引量:1
11
作者 蒋长宝 程岳 +5 位作者 李春梅 侯典东 杨毅毫 焦冰洋 赵冬 邓博知 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第6期9-19,共11页
CO_(2)地质封存是减少大气中CO_(2)排放,降低温室效应的重要途径,CO_(2)注入含水地层中时,CO_(2)-水-岩反应可能引起岩石矿物的侵蚀,对CO_(2)地质封存安全性产生显著影响。在室内实验中,通过表征岩石表面的形貌特征可以有效地评估CO_(2)... CO_(2)地质封存是减少大气中CO_(2)排放,降低温室效应的重要途径,CO_(2)注入含水地层中时,CO_(2)-水-岩反应可能引起岩石矿物的侵蚀,对CO_(2)地质封存安全性产生显著影响。在室内实验中,通过表征岩石表面的形貌特征可以有效地评估CO_(2)-水-岩反应程度,为CO_(2)地质封存的安全性评估提供科学依据。通过三维点云计算可以精确量化地表征CO_(2)-水-岩反应程度,这种方法首先运用三维激光扫描技术,构建岩石表面的三维模型,确定CO_(2)-水处理前岩石表面三维模型的基准面,并基于处理前的均方根粗糙度确定处理后岩石表面三维模型的基准面。基于三维模型点云信息,提出了两种不同的体积计算新方法,并通过对规则模型体积的计算比较了两种计算方法的准确性与适用性,可根据实际情况选择两种计算方法量化表征CO_(2)-水处理前后岩石表面的侵蚀体积。最后,以陕西省咸阳市某煤矿煤样为例,开展了CO_(2)-水-岩反应模拟试验,验证了计算的可行性。试验结果表明:该文提出的侵蚀体积计算方法可有效地量化表征CO_(2)-水-岩反应程度,CO_(2)-水处理后岩石表面不同区域的侵蚀差异性明显,岩石表面的侵蚀体积与均方根粗糙度之间存在显著的正比关系,随着均方根粗糙度的增大,侵蚀体积也相应上升。 展开更多
关键词 三维点云 CO_(2)-水-岩 基准面 均方根粗糙度 反应程度
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密度先验引导的无监督深度点云降噪算法 被引量:1
12
作者 张杰 聂明辉 +1 位作者 王佳旭 刘秀平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期283-293,共11页
为了提高无监督深度点云降噪算法的性能,提出密度先验引导的无监督深度点云降噪算法.基于现有的网络框架,首先设计了密度先验,通过噪声点云的整体分布计算每点位于真实底层曲面的概率;然后利用深度网络,通过上采、下采等策略克服大噪声... 为了提高无监督深度点云降噪算法的性能,提出密度先验引导的无监督深度点云降噪算法.基于现有的网络框架,首先设计了密度先验,通过噪声点云的整体分布计算每点位于真实底层曲面的概率;然后利用深度网络,通过上采、下采等策略克服大噪声点的影响,得到降噪点云;最后利用密度先验优化干净点的条件概率分布,设计无监督损失函数对网络进行优化,得到最终算法.此外,基于密度先验还提出低噪声点筛选方法和滤波算法.所提算法在PyTorch上实现,以基于ModelNet-40构造的仿真数据库及真实扫描数据PERL为例,以倒角距离及点到曲面的距离为评价指标.与DMR等算法相比,倒角距离平均降低0.35~1.34,点到曲面的距离平均降低0.68~1.94.实验结果表明,所提算法降噪结果优于现有算法,且具有较强的鲁棒性、普适性和泛化能力. 展开更多
关键词 点云降噪 无监督 密度先验 深度学习
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基于点云分割网络的雷达信号分选方法 被引量:1
13
作者 陈涛 邱宝传 +1 位作者 肖易寒 杨博溢 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1391-1398,共8页
针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各... 针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合,分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明:所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选,在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性,并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。 展开更多
关键词 电子侦察 信号分选 端到端 脉冲描述字 点云
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智航无人机载LiDAR系统在轨道交通建设中的应用分析 被引量:1
14
作者 徐花芝 蒋文婷 +2 位作者 陈春雷 张允涛 王萧 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期178-182,共5页
为了减少轨道交通建设外业勘测的工作量,提高制图的效率和精度,本文首先基于实际项目,选用智航SF1650六旋翼无人机载LiDAR系统对济南新东站片区进行航摄,利用获取的LiDAR点云和影像数据制作DEM、DOM,然后再进行大比例尺地形图和片区断... 为了减少轨道交通建设外业勘测的工作量,提高制图的效率和精度,本文首先基于实际项目,选用智航SF1650六旋翼无人机载LiDAR系统对济南新东站片区进行航摄,利用获取的LiDAR点云和影像数据制作DEM、DOM,然后再进行大比例尺地形图和片区断面图的制作。通过外业勘测核实,DEM和DOM精度完全满足轨道交通建设工程制作大比例尺地形图的要求,且相较于传统立体航测,精度和数据利用率得到很大的提升,极大减少了外业勘测工作量,验证了智航SF1650无人机载LiDAR系统的可行性,为今后的工程应用提供了参考方案。 展开更多
关键词 智航SF1650无人机 LIDAR点云 轨道交通建设 精度高
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远距离和遮挡下三维目标检测算法研究 被引量:1
15
作者 陆军 李杨 鲁林超 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期259-266,共8页
针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域... 针对现有三维目标检测算法对存在遮挡及距离较远目标检测效果差的问题,以基于点云的三维目标检测算法(3D object proposal generation and detection from point cloud,PointRCNN)为基础,对网络进行改进,提高三维目标检测精度。对区域生成网络(region proposal network,RPN)获取的提议区域(region of interest,ROI)体素化处理,同时构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点;加入点云Transformer模块来增强对网格中心点局部特征的学习;在网络中加入球查询半径预测模块,使得模型可以根据点云密度自适应调整球查询的范围。最后,对所提算法的有效性进行了试验验证,在KITTI数据集下对模型的性能进行评估测试,同时设计相应的消融试验验证模型中各模块的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 激光雷达点云 远距离目标 遮挡下目标 自动驾驶 区域金字塔 特征提取
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改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法 被引量:1
16
作者 王健 郑理科 +1 位作者 吴斌杰 齐智宇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期170-177,共8页
渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本... 渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法。首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测。利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好。 展开更多
关键词 盾构隧道 点云 反射强度修正 Mask RCNN 渗漏水检测
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基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法 被引量:2
17
作者 洪汉玉 吴裕强 +1 位作者 叶亮 邵洋 《武汉工程大学学报》 CAS 2024年第1期66-71,共6页
为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算... 为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明:测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。 展开更多
关键词 线结构光 点云处理 三维测量 轮廓误差
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基于法线微分的3维声呐点云自适应简化方法
18
作者 汪洋 金卓恒 +1 位作者 陈德山 吴兵 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期258-269,共12页
在不损失原始点云数据质量的前提下,大幅约简点云数据量是减少存储空间、降低后期计算强度的重要预处理步骤。针对这一需求,提出了针对水下3维声呐点云数据的自适应简化方法。首先,定义法线微分算子来识别点云中几何尺度的骤变,从而实... 在不损失原始点云数据质量的前提下,大幅约简点云数据量是减少存储空间、降低后期计算强度的重要预处理步骤。针对这一需求,提出了针对水下3维声呐点云数据的自适应简化方法。首先,定义法线微分算子来识别点云中几何尺度的骤变,从而实现原始点云中边界部分点云和主体部分点云的分割。其次,对于点云的边界部分,应用移动最小二乘法来对边界点进行优化,降低噪点的影响,并保持其曲面的几何一致性;基于体素栅格结构,在边界上使用八叉树进行降采样,并在此基础上实施局部最远点采样,在实现均匀简化的同时保证已简化点云的边界部分具有各向同性,有效保留边界部分点云的几何特征信息。再次,对于点云的主体部分,为保持简化后点云整体的各向同性,使用体素中心采样法来减少数据量。然后,通过高斯滤波平滑点云表面,最后,整合简化后的边界点云和主体点云,得到简化结果。实验结果表明,提出的简化方法计算成本低、处理速度快,在与现行典型算法保持一致简化率的情况下,对水下点云数据的简化速度提高了约32%。另外,通过表面密度对比与几何失真分析,证明了提出方法对水下3维点云边界点及整体分布的优化作用。综上,此方法能提高水下作业目标探测效率,得到保留重要几何特征信息并具有各向同性的水下任务目标点云简化结果。 展开更多
关键词 水下点云 3维声呐 点云简化 法线微分 体素栅格
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异常点云干扰下的车身构件鲁棒性配准方法
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作者 丁涛 吴浩 朱大虎 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1074-1085,共12页
点云配准是大型车身构件位姿参数测量的关键方法,但现有算法在大量异常点云干扰下难以配准至有效位姿,从而导致匹配失真,进而无法保证后续机器人作业质量。针对此问题,提出一种能够有效抑制异常点云干扰的车身构件鲁棒性配准算法——鲁... 点云配准是大型车身构件位姿参数测量的关键方法,但现有算法在大量异常点云干扰下难以配准至有效位姿,从而导致匹配失真,进而无法保证后续机器人作业质量。针对此问题,提出一种能够有效抑制异常点云干扰的车身构件鲁棒性配准算法——鲁棒函数加权方差最小化(RFWVM)算法。建立鲁棒函数加权目标函数,通过施加随迭代次数可变的动态权重来抑制配准过程中异常点云的影响,并由高斯-牛顿法迭代完成刚性转换矩阵的求解。以高铁白车身侧墙、汽车车门框为研究对象的试验结果表明,较经典的最近点迭代(ICP)算法、方差最小化(VMM)算法、加权正负余量方差最小化(WPMAVM)算法和去伪加权方差最小化(DPWVM)算法,所提出的RFWVM算法配准精度更高,能够有效抑制各种异常点云对配准结果的影响,并具有更好的稳定性和鲁棒性,能够有效实现各类车身构件点云的精确配准。 展开更多
关键词 点云配准 异常点云干扰 鲁棒函数 车身构件 机器人视觉测量
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基于无人机点云与BIM模型的桥梁施工进度识别方法
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作者 冯东明 葛健 +1 位作者 吴刚 员建斌 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-7,共7页
为准确实现桥梁施工进度监控自动化,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)点云和BIM模型的桥梁施工进度识别方法。该方法基于UAV路径规划及三维重建获取实际进度点云,通过BIM模型转点云的方式将BIM模型转化为计划进度点云,... 为准确实现桥梁施工进度监控自动化,提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)点云和BIM模型的桥梁施工进度识别方法。该方法基于UAV路径规划及三维重建获取实际进度点云,通过BIM模型转点云的方式将BIM模型转化为计划进度点云,配准实际与计划进度点云,基于最近邻搜索及颜色区域生长分割桥梁构件,获得桥梁各构件的完成度。以山西临猗黄河大桥为研究对象,采集实际与计划点云数据,计算所得的各构件完成度准确度均在95%以上。该方法可快速采集进度数据并实现构件级别的桥梁施工进度识别,提高桥梁施工进度监控的自动化。 展开更多
关键词 桥梁工程 施工进度识别 无人机 点云 BIM 三维重建
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