基于SLAM的室内移动测量系统及其应用

据统计,人类大约80%以上的行为活动发生在室内,室内定位技术的发展促使了室内位置服务的需求。其中,室内地图是室内位置服务的重要基础,各类室内位置服务也加大了对室内三维空间信息采集的需求,在精准营销、餐饮服务、室内引导、智能制造、物流跟踪等领域拥有巨大市场前景。

激光点云与影像点云辨析

一、引言 三维激光扫捕技术是一种获取城市三维空问数据的新手段，20世纪末出现后，该技术逐渐成为摄影测量、遥感等领域的研究热点。按照载荷平台的差异，三维激光扫描主要分为地面、车载和机载3类。

特征聚类与霍夫投票约束下影像匹配粗差剔除

针对一些地物几何形态复杂的大比例尺无人机遥感影像,传统影像特征匹配算法难以高效处理粗差,影响后续定向和建模的问题,本文基于特征点聚类与霍夫投票策略,提出一种面向复杂场景的自动粗差剔除方法:①基于DBSCAN密度聚类将初始匹配点划分为几何关系一致的对应簇,避免单一几何变换模型无法模拟影像对复杂几何变形的问题;②使用RANSAC严格几何估计剔除各簇对的外点,并对簇中特征点构造基于三角形面积比值的霍夫投票,以此建立簇对之间的隐式几何变换模型,从而达到区分内点与外点的目的;③利用精匹配结果构造基于Delaunay三角网的匹配扩展,恢复误剔除的匹配点。利用近景数据集和无人机影像,并与其他粗差剔除算法进行了试验和对比分析。结果表明,本文所提出算法能够实现高外点率下的稳健粗差剔除,并很好地满足无人机影像SFM三维重建需求。