基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一套建筑物三维模型重建方法。首先使用渐进三角网滤波算法分类地面点与非地面点,通过训练完成的随机森林模型完成建筑物点云提取;其次将方向作为约束条件,使用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法完成建筑物轮廓线提取并获取屋顶关键点信息;最后使用SharpGL工具包,以建筑物轮廓线与屋顶关键点信息为框架重建建筑物三维模型。以实测机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明,本文方法能够提取得到完整的建筑物轮廓信息,并具有较高的建筑物模型重建精度。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

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。

基于DBSCAN的三维点云缺失数据分类系数优化仿真

针对三维点云数据质量不理想造成的分类困难问题,提出基于DBSCAN算法的三维点云数据分类优化方法。预处理三维点云数据,填补缺失数据,保证数据完整性。通过直通滤波法剔除远离三维点云主体的无效点,采用K-D tree和KNN算法改进统计滤波,滤除三维点云数据中的离群点,优化原始三维点云数据质量。引入天牛群优化算法改进DBSCAN算法,利用天牛群优化算法选取DBSCAN算法的邻域搜索半径和搜索邻域中包含的最小对象数两个参数,将优化后三维点云数据输入改进的DBSCAN算法中,实现三维点云数据分类。实验结果表明,所提方法C-H系数和轮廓系数更大、D-B系数更小。

三维虚拟现实物体表面图像点云数据提取仿真

三维虚拟物体图像表面提取过程中,受环境光照、噪声等因素的干扰,导致物体提取准确度降低。为解决上述问题,提出一种三维虚拟现实物体表面图像点云数据提取方法。结合半径滤波和DBSAN聚类方法,删除图像点云数据内的噪声。采用八叉树方法划分点云数据空间,将点云包围在不同立方体包围盒中。通过最小二乘二次曲面拟合局部近邻点,获取候选点在拟合曲线的估计法相矢量,同时根据各个点法相矢量和近邻点法相矢量之间的夹角变化,提取三维虚拟现实物体表面图像点云数据。实验结果表明,所提方法可以准确提取点云数据,且提取时间低于0.25s。

基于倾斜影像与点云数据的古建筑三维模型构建

针对古建筑三维建模中使用单一技术手段测量导致的结构缺失、精度低、图像拉花和破洞等问题,研究基于倾斜影像与点云数据的古建筑三维模型构建方法。使用无人机和激光扫描仪采集古建筑的倾斜影像数据和激光点云数据,并预处理上述数据,通过新特征点配准算法实现两种数据融合,得出准确完整的古建筑三维数据。提取古建筑的轮廓线,使用Revit软件构建古建筑BIM三维模型,对所得模型纹理贴图,实现古建筑的三维模型构建。实验结果表明:该方法可以获取完整的、高精度的古建筑三维数据,以此构建的古建筑BIM三维模型的精准度和完整度都很高,而且结构清晰、纹理清楚、效果逼真,具有优秀的建模性能。

基于无人机点云数据的露天采场道路的三维建模技术研究

露天采场道路存在地形复杂、环境恶劣、变化频繁等问题,传统的道路测量方法难以满足露天采场道路的三维建模需求。文章以露天采场三维激光点云数据为研究对象,开展基于无人机点云数据的露天采场道路三维建模技术研究。结果表明,该研究能快速、准确地获取露天采场道路的三维信息,为采场提供精细化道路三维模型,进而为露天采场控制室进行决断提供数据支撑,并保障了露天采场的无人化、智能化建设。

机载LiDAR点云数据滤波以及建筑物提取技术研究

当对机载激光雷达(LiDAR)点云数据进行滤波和提取建筑物时,当前技术有误差大、提取结果展示模糊等问题,本文针对这些问题进行相关研究,处理机载Li DAR点云数据,对坡度点云数据进行自适应滤波,提取机载Li DAR点云数据建筑物。分析提取结果可知,本文方法可以有效降低误差,清晰展现结果,为城市规划、土地资源调查和建筑物监测等领域提供更精准、高效的服务。

机载激光 LiDAR点云数据滤波和分类设计

为提高机载激光LiDAR点云数据处理的精确性与效率,本文详细阐述了噪声去除、规则格网化处理、高程突变点提取、二面角滤波处理及基于区域分割与决策树的分类设计。首先,本文有效去除了点云数据中的噪声,并通过规则格网化实现有序组织。其次,利用坡度阈值法成功提取高程突变点,并通过二面角滤波进一步提升了分类精度。最后,本文设计了基于区域分割与决策树的分类方法,实现了点云数据的准确分类。研究结果表明,本文方法能够高效去除噪声、提取关键特征,并实现高精度的点云数据分类,为机载激光LiDAR技术的应用提供了有力支撑。

地面三维扫描点云数据生产流程简析

地面式三维扫描系统可以在极短时间内获取仪器视野内物体表面的坐标、反射率、色彩等数据,再通过转站扫描、数据拼接等内业处理,生产出准确、高效、多用途的三维点云数据模型。三维激光扫描技术突破了传统测量仪器单点测量的局限,能够在极大程度上还原现场,不仅能在传统测量领域发挥特长,还能够应用到工业逆向工程、建筑工程BIM管理、古建建模、事故现场复原等众多行业领域中。文章结合生产实践,从细节上阐述了点云数据实际生产流程及关键技术处理。

三维点云数据采集与拼合技术的研究与应用

本文旨在全面探讨三维点云数据采集、处理及拼合技术的原理、方法及应用。首先介绍了三维点云数据采集技术的三种主要方法。其次,探讨了三维点云数据处理技术。再次,重点研究了三维点云数据拼合技术,这些方法为三维点云数据的完整性和精确性提供了有力保障。最后,分析了三维点云数据在地质灾害防治、城市建设和文物保护等领域的应用,展示了其广泛的应用前景。通过本文的研究,得出了三维点云技术在数据采集、处理及拼合方面的高效性和准确性,以及其在多个领域中的广泛应用价值。

基于机载LiDAR点云数据的道路标识线提取方法研究

为了提高基于机载LiDAR点云数据的道路标识线分类精度,提高机载LiDAR点云数据的利用率,本文提出了一种从机载LiDAR点云数据中自动提取道路标识线的新方法。该新方法实现道路标识线自动提取的步骤为:首先,对原始机载LiDAR点云数据进行滤波处理,消除地物点对道路标识线点云提取的影响;其次,对道路面点云数据进行二维投影,获取道路点云数据的强度特征图,并根据标识线连通分析得到标识线边缘信息;最后,通过指定约束识别规则实现道路标识线的精细化处理。使用两组机载LiDAR点数据进行实验,结果表明,本文提出的新方法能够很好地获取道路标识线边缘与标识线点云,提取道路标识线的平均完整率与平均正确率分别为0.94、0.98,均优于对比方法实验结果,具有实用性强、鲁棒性好的特点。

点云数据与倾斜影像的古建筑三维模型构建

针对古建筑三维建模中使用单一技术手段测量导致的结构缺失、精度低、图像拉花和破洞等问题,研究基于倾斜影像与点云数据的古建筑三维模型构建方法。使用无人机和激光扫描仪采集古建筑的倾斜影像数据和激光点云数据,并预处理上述数据,通过新特征点配准算法实现两种数据融合,得出准确完整的古建筑三维数据。提取古建筑的轮廓线,使用Revit软件构建古建筑三维模型,对所得模型纹理贴图,实现古建筑的三维模型构建。实验结果表明:该方法可以获取完整的、高精度的古建筑三维数据,以此构建的古建筑三维模型的精准度和完整度都很高,而且结构清晰、纹理清楚、效果逼真,具有优秀的建模性能。

基于激光点云数据的地物分类与城市三维模型构建

为了解决传统方法地物分类和城市模型构建中精度低和效率低的问题。本文提出基于激光点云数据的地物分类和城市三维模型的构建。在地物分类方面,讨论了特征提取、特征选择以及分类算法等步骤。对于城市三维模型构建,阐述了数据获取、数据预处理、特征提取、模型生成和模型优化等关键步骤,并利用最小二乘法进行城市模型的构建。实验结果表明:本文方法可以有效提高地物分类精度及模型构建效率。

两种专业软件在无人机LIDAR点云数据处理中结合使用的效果与经验

激光雷达(Lidar)是以发射和接收激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。该技术在国外的发展和应用已有十几年的历史。目前,该系统已经向小型化、轻便化发展,得到的数据经过相关软件数据处理后,可以生成高精度的测绘4D产品。点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义。飞马无人机管家和LIDAR360是两种各有特点的LIDAR点云数据处理软件,利用两种不同的LIDAR点云数据处理软件进行处理,可以做到扬长避短,进一步提高数据处理结果的质量。

机载LiDAR点云数据断面提取方法及应用

针对传统断面测绘工作劳动强度大、工作效率低、自动化程度低等特点,为解决传统商业软件提取断面时在沟、坎处误差较大的问题,提出点云前进搜索法与点云收缩迭代法提取断面。以机载LiDAR获取的点云数据为原始数据,基于提出的算法获取断面数据。为验证算法的准确性,采用GPS-RTK人工测绘方法获取相同位置断面数据,以此为参照对该算法结果进行验证,并将该方法与点云垂直偏移法提取的断面数据进行对比,结果表明,该方法提取的断面数据更接近GPS-RTK测得的断面数据,该方法可以为地形分析、工程设计、自然资源管理、土地利用规划和灾害风险评估等提供准确的空间数据支持,为决策者和规划者提供可靠的地理信息基础。

太子湾项目关于倾斜影像与点云数据的三维建模及应用

为研究倾斜影像与点云数据在三维建模与BIM技术应用中的关键作用,以广东深圳市南山区太子湾学校项目为例进行了探讨。文章首先对项目的基本情况进行了介绍,内容涉及用地位置、面积和施工指标等。然后对BIM技术在建筑行业的协调优势进行了详细的阐述,尤其强调了其在工程实施效率和降低风险方面所带来的正面效应。随后,包括施工BIM模型深化、管线全面优化排布和净高分析、可视化体验的重要性等,对太子湾学校项目中倾斜影像和点云数据的应用进行了深入分析。最后分析在应用过程中可能遇到的倾斜影像和点云数据方面的问题成本问题、处理数据的复杂程度以及隐私保护等方面的问题。

无人机倾斜飞行与激光点云数据融合的三维建模技术研究

无人机(UAV)在测绘领域具有显著的应用价值,倾斜摄影技术的发展更是使得三维测图技术大步前进。本论文通过激光点云与倾斜摄影无人机数据融合,提出了一种新的三维建模方法。通过采集大量的实验数据,调整无人机的飞行姿态,实现了倾斜摄影的空中拍摄。然后,激光点云数据融入进来,提供更为精确的地面信息,从而实现了三维地景的高精度重建。研究表明,该方法不仅可以提供高质量的三维模型,且在建模精度和计算效率方面,都优于之前的方法。这项技术的研究与发展,对于未来无人机测绘、城市规划、环境监测等领域,都有重要的参考价值。

基于点云数据的变电站三维建模方法研究

为提高变电站后期监测与运维管理能力,运用三维激光扫描技术,构建基于点云数据的变电站三维模型。首先,运用三维扫描设备采集变电站点云数据,通过概率统计方法、自适应密度体素滤波算法(adaptive density voxel filtering algorithm,ADVFA)及基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对变电站点云数据集进行顶部与地面切除、压缩和去噪预处理,减少数据运行的难度与时间。其次,构建变电站电气设备点云数据快速提取方法和匹配模型,由特征编码、特征解码和特征学习3个模块组成邻域特征聚合方法对预处理后的电气设备点云数据进行分割提取,基于图像识别的快速匹配方法,完成分类设备点云与模型库设备种类的相对匹配,提高电气模型精细匹配效率。最后,通过算例分析验证所提出的基于点云数据的变电站三维建模方法的有效性和合理性。

基于激光点云数据与三维可视域分析的变电站摄像机配置

为解决变电站摄像机布点主观性强、点位配置验收难度大等问题,提出了一种基于激光点云数据与三维可视域分析的变电站摄像机优化配置方法。该方法通过激光点云技术对变电站设备建模,并根据变电站设备智能巡视点位配置标准,采用三维可视域分析算法智能生成摄像机安装布点方案,实现变电站远程巡视摄像机自动化与精细化布点工作。结果表明,此优化布置方案相比传统布置方法投入摄像机数量更少,点位覆盖率与冗余覆盖率更高。