激光三维扫描点云数据采集与结构存储优化模型

针对三维扫描云数据存储开销过大,冗余数据干扰强的难题,提出基于块匹配特征压缩和自适应属性聚类的存储模型,并应用于激光三维扫描点云数据存储中。通过对激光三维扫描点云数据结构分析,对云数据信息流进行非线性时间序列重组分块,对激光三维扫描点云数据采用特征压缩器进行块匹配特征压缩,降低数据存储开销,结合模糊C均值算法实现数据的存储结构优化。通过实验进行性能分析,结果表明,采用该存储模型进行激光三维扫描点云数据采集与存储,数据属性特征匹配和聚类性能较好,提高数据存储的吞吐量,降低存储开销。

三维激光扫描技术下的规划验收测量数据处理及成果获取

三维激光扫描技术由于可快速获取高精度、高密度点云数据,可将拟验收建筑及周边情况几乎完全无差地复制到电脑中,是规划验收测量特别是复杂建筑规划验收测量的理想方法,但是其数据处理一直是影响甚至制约其应用的瓶颈。本文简述了规划验收测量要点,以及三维激光扫描点云数据初步处理流程,并针对制作规划验收测量各类图件的不同需求,提出了分别通过直接取线、切片、投影等方法制作成果图件的工作思路及各方法的特点。但是还需研究和解决海量点云的数据处理,以及根据验收测量特点获得测量成果图件的问题。

一种基于三维激光扫描点云数据的变电站快速建模方法

以3ds Max脚本(MAXScript)建模为主、手动组合变电站建筑物单体为辅,提出一种基于三维激光扫描点云数据的变电站三维模型构建方法。所提方法能够解决变电站三维建模中手工建模效率低和模型可扩展性差等问题。以云南省富源县某110 kV变电站三维建模为例展开实验,实验结果表明,所提方法在一定程度上可满足精度要求,并且能够降低变电站的建模成本,提高变电站的建模效率。