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题名自适应α-shapes平面点云边界提取方法
被引量:16
- 1
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作者
廖中平
陈立
白慧鹏
丁美青
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机构
长沙理工大学交通运输工程学院
昆士兰科技大学电气工程与计算机科学学院
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出处
《长沙理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第2期15-21,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41671446)
湖南省科技创新计划(重点研发计划)(2018SK2011)
+1 种基金
湖南省教育厅资助科研项目(17B004)
长沙理工大学研究生创新项目(CX2017SS03)
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文摘
针对基于微切面的点云边界提取方法在LiDAR点云边界提取中效率低,难以保证边界提取的精细度和完整性问题,提出了一种可调节滚动圆半径的α-shapes平面点云边界提取算法.该算法首先将点云数据栅格化,排除非边界点,并通过计算P点的K个邻近点平均距离和增设调节因子,设置滚动圆半径α,最后采用α-shapes算法提取点云边界.对近邻K值、点云形状和点云密度等分析,证明近邻K值与调节因子ω之间具有函数关系,及调节因子与点云密度和点云形状无关的结论.结果证明:该算法在准确提取点云边界情况下,能够快速提取完整点云边界,提高后续点云重建速度与效率,该算法具有良好的稳健性.
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关键词
点云重建
边界提取
α-shapes
自适应
邻近点
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Keywords
cloud reconstruction
boundary extraction
Alpha-shapes
adaptive
nearest neighbors
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分类号
P209
[天文地球—测绘科学与技术]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名三维激光扫描技术在建筑建模中的应用
被引量:23
- 2
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作者
廖中平
余泽彬
刘科
白慧鹏
陈立
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机构
道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心
长沙理工大学交通运输工程学院
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出处
《北京测绘》
2017年第2期84-87,共4页
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文摘
以九云方鼎建筑为例,论述了徕卡C10地面三维激光扫描仪的数据采集流程,及徕卡Cyclone内业主要数据处理工作,并着重介绍Cyclone、SketchUp与3ds max三款专业软件进行建模及贴图渲染的方法。最后对三款建模软件进行总结,为三维激光扫描内外业工作提供技术支持,对未来三维激光扫描数据处理软件的开发提出建议和思路,促进三维激光扫描技术在逆向工程中的普及。
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关键词
建模
点云
三维激光扫描
渲染
数据
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Keywords
reconstruction
point cloud
3D laser scanning
rendering
data
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分类号
P232
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于PLC技术的皮带输送机自动控制系统应用研究
被引量:4
- 3
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作者
白慧鹏
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机构
西山煤电集团公司杜儿坪矿
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出处
《机械管理开发》
2022年第11期125-127,共3页
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文摘
针对传统的皮带输送机控制系统控制精度低,及时性差,难以满足皮带输送机动态控制要求的问题,利用PLC技术对皮带输送机进行自动化改造。改造后排除了人为因素的影响,根据监测到的皮带输送机运行参数实时控制皮带输送机的运行,提高了皮带输送机的安全性和耐久性。
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关键词
皮带输送机
PLC技术
自动控制系统
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Keywords
belt conveyor
PLC technology
automation control
system
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分类号
TD55
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于双边滤波改进的点云平滑算法
被引量:11
- 4
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作者
廖中平
白慧鹏
陈立
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机构
长沙理工大学
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出处
《计算机技术与发展》
2019年第11期42-46,共5页
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基金
湖南省科技创新计划(重点研发计划)(2018SK2011)
国家自然科学基金(41671446)
+1 种基金
湖南省教育资助科研项目(17B004)
长沙理工大学研究生科研创新项目(CX2017SS03)
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文摘
针对目前传统双边滤波算法存在的不适应平滑孤立点及多次迭代易导致过度光顺点云特征等缺陷,提出在原有算法的基础上通过异向法矢平滑处理修正法向量以提高算法后续处理的精确性。根据点云孤立点的特性,通过预先删除孤立点以提高双边滤波算法的效率。根据近邻点法向趋于连续性分布的特点,计算待光顺点与其近邻点的法向夹角并与所设阈值进行比较从而确定近邻点对待平滑点的双边滤波因子,进而提高算法对点云几何特征的保持程度。通过模拟的规整点云以及实地采集到的点云数据进行试验分析,并与传统的双边滤波算法对比给出评价结论。实验结果表明,以上改进方法相对于传统的双边滤波算法在提高效率的同时不仅增强了算法的抗噪性,而且提高了特征保持度。
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关键词
点云
法向改进
双边滤波
平滑
特征保留
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Keywords
point cloud
normal improvement
bilateral filtering
smoothing
features retention
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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