地面激光扫描点云与无人机影像点云融合应用

通过建立高精度的桥梁三维点云模型,检查桥梁病害情况并拟合绘制出桥梁线形。首先以无人机近景摄影、环绕飞行、井字飞行获取某双线特大桥梁主体与细部纹理数据,然后将不同航线采集的数据在Context Capture软件里面进行三维重建,将桥梁主体与细部影像融合生成完整桥梁点云1。运用Trimble SX12仪器完成对桥梁一体化扫描,获得完整桥梁点云2。提出基于双向KD-tree优化的ICP(Iterative Closest Point)算法对无人机航摄桥梁点云1与地面激光扫描桥梁点云数据2进行配准融合,加密后的桥梁点云用于建立运营铁路双线特大桥精细化三维实景建模。提出基于KD-tree的PCA(Principal Component Analysis)算法完整提取出桥梁吊索点云,运用最小二乘法拟合出桥梁拱轴线线形、RANSAC算法拟合出桥面线形。通过与单一无人机、单一地面激光扫描精度及完整性对比分析,以验证融合建模的有效性。研究结果表明:融合建模的模型水平精度1.71 cm、垂直方向精度1.25 cm,较单一无人机建模精度在水平与竖直方向分别提升16.59%与20.89%;融合建模的完整性为98.17%,纹理效果更加真实,并检查出桥墩存在蜂窝麻面、渗水等病害,拱肋存在涂装锈蚀、破裂等病害。该研究可为桥梁三维点云模型应用研究提供思路参考,具有较好的应用前景。

基于三维激光点云数据的电力电缆绝缘缺陷识别

针对电力电缆绝缘缺陷识别精准度较低的问题,提出一种基于三维激光点云数据的电力电缆绝缘缺陷识别方法。利用剪裁法增强原始三维激光点云数据,通过区域生长法与最小二乘法完整获取电缆绝缘材料的三维结构面信息。借助Canny边缘检测方法求解电缆绝缘表面缺陷与内部缺陷边缘信息,自动识别出电力电缆绝缘的缺陷位置及缺陷类别。结果表明,所提方法可以精准识别电缆绝缘表面的划痕缺陷、电缆外屏蔽表面起泡和孔洞缺陷,识别耗时短,鲁棒性较优,具有较高实际应用价值。

一种基于激光点云数据的微距栅格体积算法

针对规则格网算法难以满足激光点云模型高精度体积计算的问题,提出了一种基于激光雷达点云数据的微距栅格体积算法。该方法首先运用葛立恒凸包算法提取凸包点集,然后运用微距格网划分、高程插值和网格体积累加的方法计算体积。与规则格网法不同,这种算法充分利用激光雷达数据高密度点云特征,采用格网微分和增大插值半径的方法改善模型表面的连续性,进而提高计算精度。实验结果表明,微距栅格体积算法具有较好的时间复杂度和较高的计算精度,适宜于激光点云模型高精度体积计算。

基于点云数据的大曲率工件表面法向计算方法研究

航空航天构件装配制孔时对垂直度有严格要求,采用机器人等自动设备制孔时,为保证垂直度需要对每一个制孔位置的法向进行在位测量。现有的工件表面法向测量方式难以适应大曲率工件表面的测量需求。通过线激光扫描,可以获得反映工件局部表面详细信息的点云数据,在此基础上提出一种大曲率工件表面法向计算方法。首先研究了通过主成分分析(PCA)对局部点云数据进行平面拟合获得曲面法向的方法,然后选取了若干典型曲率,通过仿真生成点云数据,并分析了法向拟合误差的变化规律。通过试验验证了上述方法的有效性,结果表明,当点云选择范围在12mm以下时,直径为50mm的圆柱试验件的法向拟合误差可以保证在0.219°以下。

基于激光点云技术的架空输电线路目标建模方法研究

文章研究基于架空输电线路三维激光点云数据,通过点云自动分类(杆塔、导地线、地面、植被等)实现不同地物提取,在此基础上建立不同塔型模型库并进行特征分析,实现杆塔和导地线的类别提取,并进行精准空间坐标(X、Y、H)提取,实现架空输电线路重要巡检对象的精准定位信息获取,并以此规划基于输电线路三维点云数据的架空输电线路全自动巡检航迹规划,为输电线路去人机全自动巡检技术的研究提供技术支撑。

基于车载三维激光扫描的城市道路竣工测量探讨

车载三维激光扫描系统融合了多种传感器和数据源,可以自动、迅速地获取道路的全方位信息。其扫描速度迅捷、数据信息丰富、精确度高、采集过程安全简单,并能节省人力。此技术显著提高了外业生产效率,并降低了生产成本。对车载三维激光扫描技术在道路工程竣工测量中的内外业处理流程的研究结果表明:该技术的精度可达到1∶500测图精度要求,满足城市高架路竣工规划测绘的精度需求。该技术方案是切实可行的,且能高效地提高生产效率。

三维激光扫描与BIM技术融合的城市轨道交通地下建筑物三维建模方法

本文将三维激光扫描技术与BIM技术相结合,实现了城市轨道交通地下车站、隧道及附属设施的三维建模。通过激光扫描仪获取点云数据,利用点云处理软件进行预处理,包括拼接、去噪和精简等操作;然后利用特征点云提取方法结合BIM建模软件和可视化编程技术,有效解决了传统测绘方法无法获取和处理复杂地下建筑物信息及BIM模型中信息孤岛问题。本文方法对未来城市轨道交通工程建设和运维管理的信息化和三维可视化具有重要意义。

三维激光扫描技术在历史建筑测绘中的应用——以闽清县历史建筑测绘建档项目为例

历史建筑作为城市的文脉,承载着一座城市的历史,受各种因素影响遭受不断的侵蚀甚至灭失,其保护形势越来越严峻。文章以闽清县历史建筑保护测绘为例,采用三维激光扫描技术,结合无人机倾斜摄影技术,对历史建筑真彩色三维点云模型建设进行了探索研究,为历史建筑的测绘资料建档和文物保护工作积累了宝贵的技术经验。结语对该技术进行了总结分析,认为三维激光扫描技术不仅能大幅提升工作效率和测量成果精度,还可实现历史建筑三维可视化,具有广阔的应用前景。

基于激光测距的橡胶树树干轮廓曲线自动化提取方法

为获取橡胶树树干轮廓曲线模型,解决割胶装备难以精准贴合树干轮廓导致作业精度差、仿形效果不理想的关键问题,提出一种橡胶树树干轮廓曲线自动化提取方法。研制橡胶树树干轮廓点云数据自动采集平台,该平台由电源模块、控制模块、驱动模块、采集模块、数据传输模块以及数据记录处理模块组成,可实现树干外轮廓曲线点云数据的自动采集、传输、记录与处理。开展橡胶树树干轮廓曲线自动化提取试验,基于统计学方差分析法,通过曲线面积对比分析树干轮廓提取精度。结果表明,连续采集30组橡胶树树干轮廓点云数据,其轮廓特征有效识别度较高,轮廓特征点位置与实际位置基本符合;轮廓曲线重复提取变异系数为0.001 3;树干轮廓曲线提取精度不受树干位置和采集方向变化的影响,该技术方案具有较强可行性。

基于联邦加权学习算法的三维激光隧道裂缝探测研究

为解决采用三维激光扫描仪探测隧道裂缝的识别精度低、抗干扰能力差的问题,提出基于联邦加权学习算法的裂缝探测研究新思路。基于隧道激光点云数据,首先使用优化联邦加权学习算法,并采用异步和残差测试自适应调整算法,以此整体达到精准探测隧道裂缝的目的。在临滕高速隧道进行试验,围绕裂缝探测的可靠性、准确度和测量精度等指标,将本文算法与传统算法进行对比分析,结果表明本文提出的新方法能有效提高隧道裂缝探测的可靠性及准确率,对探测裂缝宽度的精度上也有较好的性能。当探测结果中出现灰尘、钢筋裸露等干扰因素时,新算法较传统算法在可靠性上仍有明显优势,仍能达到95%以上的识别准确度和低于10%的识别误识率,这些确保了算法应用效果的鲁棒性。通过工程现场的实践,本算法识别出的裂缝宽度与人工测量值之间最小偏差仅为0.06 mm,验证了其良好的裂缝识别精度。

移动式三维激光扫描在轨道交通限界检测中的应用

针对使用传统测量手段获取轨道交通限界效率低的问题,本文首先推导了三维激光扫描的基本原理和点云断面拟合的数学方法,结合实际工程案例通过外业数据获取、内业数据处理得到轨道交通车站和区间限界结果,同时使用徕卡TM60型全站仪对移动式三维激光扫描限界检测结果进行质量检核。结果表明:移动式三维激光扫描获取的限界结果准确可靠,且精度整体优于4 mm,被检测车站共有11道滑动门防踏空胶条侵入车辆限界,但未侵入车辆轮廓线,其中侵入最大值为-18.4 mm;761个区间检测断面未侵界,其中最小间距的最大值为397.9 mm。限界整体检测结果处于安全范围,满足轨道交通安全运营要求。

SLAM激光扫描技术在地铁隧道竣工测量中的应用

轴线偏差和断面测量一直是隧道竣工测量的两个重要指标。传统使用全站仪或断面仪进行测量的方式不仅作业效率低,采集的数据量也较少,难以反映隧道内的真实情况,无法满足隧道竣工测量的要求。本文提出了一种基于SLAM手持激光扫描仪进行地铁隧道竣工测量的方法,并在上海市某在建地铁隧道内进行了现场试验。比较激光点云后处理得到的断面中心与设计数据,二者平均点位精度小于3 cm。这表明使用SLAM手持激光扫描仪进行地铁隧道竣工测量的方法有效可行,精度能够满足竣工测量的要求,具有广阔的应用前景。

高精度矢量数据的公路快速逆向建模方法

数字交通的快速发展对道路基础设施三维数字化提出了新的要求。针对人工建立公路三维模型费时费力等问题,研究了一种基于高精度矢量数据的快速逆向建模方法。以三维激光扫描点云为基础数据源,首先提取高速公路中各目标高精度矢量数据,并存储为空间矢量地图。然后针对道路场景各目标模型结构,提出自适应节点重建、参照线放样重建及实例化重建等多种关键建模方法;最后基于MAXscript三维建模语言进行开发,建立精细化的高速公路三维模型。以某段高速公路实际数据为例进行实验,验证该方法的可行性。

基于点云数据配准的输电线路异常检测方法

异常检测是输电线路运维中的重要环节,可为输电线路故障维修提供可靠依据。但现有检测方法命中率较低,且检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数较低。针对现有方法的不足,提出了一种基于点云数据配准的输电线路异常检测方法。首先,利用三维激光扫描仪采集输电线路点云数据;其次,对采集点云数据中离散点进行降噪处理,并通过点云数据配准方法模拟输电线路状态;最后,通过与正常输电线路对比识别线路异常状态,以完成输电线路异常检测。实验表明,异常检测方法命中率高达96%以上,检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数达0.9以上,同时,该方法在输电线路异常检测方面具有良好的应用前景。

基于激光点云数据的管道破损定量检测技术

采用管道激光扫描技术可获取管道内表面的点云三维信息,解决了传统管道视频检测方法难以定量化检测的问题。本文针对管道破损缺陷的点云数据特点,利用统计滤波和半径滤波等点云滤波算法,实现了管道破裂处点云删除;基于随机一致性采样(RANSAC)算法实现了管道点云圆柱面投影和管道点云数据二维平面展开;通过网格化筛选和区域生长算法实现了管道点云数据破损缺陷检测及自动化分析。实测数据验证了该方法的可靠性和有效性,可以准确识别管道破损位置,并计算破损面积、纵向长度、环向长度等参数。

基于多尺度几何特征单木点云的语义分割

针对目前地面激光扫描树木点云精确分离枝干点和树叶点成分困难的问题,提出一种基于多尺度几何特征的单木点云语义分割的方法。首先将水曲柳和樟子松样地点云数据进行单木分割,再计算多尺度点云协方差矩阵特征值,之后选择特征分类器,并根据特征值重要性选择最优特征值,最后对树木的枝干叶点云进行分割。通过比较支持向量机(SVM)、极限梯度增强(XGBoost)和随机森林(RF)3种分类器的训练时间和精度,选择XGBoost作为最终的分类器,并根据特征值重要性选择出6种最优特征。结果表明,2块样地枝干点和叶点的分割精度都>0.88,并且F1值和IOU也都在0.8以上。提出的方法能够有效分割出水曲柳和樟子松树叶点云和枝干点云,有较高的识别精度,研究结果为后续单木三维模型构建及生物量估算提供了条件。

三维激光扫描技术在建筑物三维建模可视化中的应用探究

随着城市化进程不断深入,旧城改造成为城市发展中急需解决的问题,而精准核算建筑立面工作量是保证工程项目顺利进行的基础。在老旧城区进行现代化改造过程中,由于老旧建筑物大多年代久远,原始设计资料缺乏且难以搜集,不少建筑物经过多次改建,现状与设计图纸已无法匹配。这些情况下需要实地进行建筑外立面测绘,获得其现状立面图。传统全站仪测量外立面方法作业效率较低,测量中经常受到各种外在因素影响,严重影响到工程进度。而三维激光扫描技术能妥善解决上述问题,以点云数据为基础,构建建筑高精度三维模型,从而全面提高建筑物测量效率。基于此,该文以阐述三维建模技术概述为基础,分析点云建模中存在的问题,结合实际案例,采集相关数据资源,通过扫描获取的高精度、全面的三维激光点云数据,建立健全的三维模型,生成完整建筑物模型,绘制建筑群立面图纸,以便存档及为后期改造提供数据基础。

三维激光扫描技术在滑坡灾害监测中的应用

传统的滑坡监测方法工作效率低下,且受现场条件限制较大,三维激光扫描技术能够快速、精确、全面地获取物体或场景的三维空间信息,具有快速、全面、高效、灵活等优点,能够获取滑坡体表面的整体变化信息。文章介绍了三维激光扫描技术的基本原理、工作流程和数据处理方法,并将其应用于四川省阿坝州一处岩质滑坡的监测中。通过与传统的全站仪监测方法进行对比,验证了三维激光扫描技术监测滑坡变形的精度和可行性。

三维激光扫描点云数据在CloudWorx for MicroStation下的处理

三维激光扫描技术作为一种先进的测量手段应用前景十分广阔,但是,在应用其扫描所得的点云数据进行内处理上又遇到了许多技术性的问题。CAD系统处理大量点云数据过程中存在局限性,一旦用CAD系统处理点云时,CAD程序就会出现错误操作提示,甚至完全停止进程。CloudWorx克服了这些局限性,它避免了直接输入数据,而是利用Cyclone技术作为MicroStation环境下有效管理和解决点云的工具,使MicroStation内点云操作与CAD程序执行再无冲突。本文主要介绍了并且还介绍了CloudWorx模块的功能,并举例就点云数据在CloudWorx for MicroStation软件环境下的处理工作进行了详细的介绍。

基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类

为改善传统残差网络在机载LiDAR点云数据分类中信息流通不充分的问题,提出一种基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类模型(DP-ResNet)。DP-ResNet采用编码-解码结构。编码阶段主要采用两种不同形式的双通道残差结构和无参的聚合算子相结合,不仅能加强网络信息的流通,还能减少网络参数。解码阶段采用传统的逆距离加权和1×1卷积完成。为了验证DP-ResNet模型的分类性能,在GML_DataSetA数据集上进行分类实验。结果表明:与基准网络Closerlook相比,DP-ResNet模型的OA和AvgF1分别提高6.25%和15.45%,具有更好的分类性能;与其他模型相比,DP-ResNet具有极强的竞争力。