融合曲率信息的点云配准方法

针对点云配准时受原始位姿局限及配准效率、鲁棒性低的问题,提出一种融合曲率信息的点云配准方法。首先,将海量点云进行重心邻近点体素下采样,采用融合曲率信息的提取算法提取特征点;其次,通过三维形状上下描述符进行特征描述并利用改进的随机抽样一致性算法进行粗配准;最后,在具有较好位姿的情况下采用Symm-ICP进行精配准。试验结果表明,该算法对于不同位姿的点云数据均保持较高的配准精度。本文提出的算法配准效率优于其他算法,并具有较好的鲁棒性。

基于生成对抗网络的盾构隧道渗漏水检测

渗漏水是盾构隧道安全危害最大的病害之一,对盾构隧道渗漏水快速精准的检测,是有效控制及整治盾构隧道渗漏水的基础。现有的渗漏水检测方法在自动化程度方面均取得一定的成效,但存在数据采集效率低、现场采集环境要求高、训练数据样本量大等问题。针对上述问题,文章将移动LiDAR采集的盾构隧道强度图像作为数据源,提出了基于生成对抗网络的盾构隧道渗漏水检测方法,从现有的生成对抗网络V GAN模型出发,在标注少量样本的基础上,建立了Dense块作为编码器,残差块作为解码器的Unet模型作为生成器网络,运用改进的深度残差Unet(Improve ResUnet)作为判别器网络,组成DRUnet IRUnet GAN生成对抗网络用于盾构隧道LiDAR强度图像渗漏水检测。实验结果表明,当输入500张、200张、100张少量样本时,文章构建的DRUnet IRUnet GAN生成对抗网络能够达到优于V GAN的盾构隧道强度图像渗漏水检测效果,表明了所改进的网络具有良好的性能。

基于改进ResUnet的高分辨率遥感影像道路信息提取

针对残差模型在信息传递过程中容易造成信息损耗与塌陷域、模型参数量大等问题,为提高残差模型的抗遮挡能力、分割完整性与减少模型参数量,提出了一种基于改进深度残差UNet(ResUnet)的高分辨率遥感影像道路信息提取方法。在原有ResUnet模型中,首先,用密集块替换原有的残差块,以提高信息传递能力;然后,在密集块之间加入转置层和空间通道压缩与激活模块,对空间和通道进行重新校准,强调重要特征抑制无用特征;最后,利用空洞空间卷积池化金字塔模块作为桥接部分,连接编码器与解码器,扩大感受野,提取多尺度特征。在马萨诸塞州道路数据集上进行实验。结果表明,所提出方法的精确度、召回率、F 1分数以及Dice系数分别达到了88.62%、84.19%、86.35%、83.22%,比原有ResUnet模型分别提高了0.63%、3.60%、2.10%、1.62%,表明了改进ResUnet网络具有良好的性能。

基于Landsat影像的莆田市仙游县城市扩张研究

为探究莆田市仙游县城市用地扩张情形和趋向,保证城市用地合理扩张,以莆田市仙游县2002年、2009年和2017年的LandsatTM/OLI多光谱遥感影像图为研究对象,结合RS和GIS技术,采用监督分类和目视解译的方法得出仙游县土地利用分类结果,提取出城市建设用地信息。以城市扩张时间、空间特征为指标,对仙游县城市扩张做定量分析。结果表明:2002—2009年和2009—2017年两个时间段城市建设用地面积都在增加;扩张强度在整个研究时期由低速扩张转为中速扩张;建成区重心在2002—2009年间和2009—2017年间分别向南偏东和西偏北方向偏移;两个研究时段城市建设用地在缓冲区5~10 km内扩张面积最大,城市扩张紧凑度都远小于1,呈小幅增长态势。最后以2002—2017年统计年鉴为辅助数据,从社会经济、政策方面分析了仙游县城市扩张进程中的驱动力因素。

基于PCA法矢估计的建筑点云立面边界提取

针对建筑物点云在工程应用中存在大量数据不产生作用,只需保留建筑边界点云的问题,本文提出一种基于主成分分析法向量估计的建筑点云立面边界提取方法。该方法首先采样统计离群值去除算法对点云数据进行滤波去噪,然后采用主成分分析法估计样点表面的法线方向,最后使用角度阈值确定建筑物点云立面的边界。通过实例分析,此法能够较完整地提取建筑点云的边界特征,为相关工程应用提供了技术支撑。