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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于三维点云数据的接触线摩擦磨损检测方法

随着我国经济社会的发展,电气化铁路逐渐成为铁路运输中不可或缺的一部分。接触线局部磨耗对接触网的经济运行指标有很大影响,直接威胁着供电安全。为了检测接触线的摩擦磨损情况、保障供电安全,提出了基于三维点云数据的接触线摩擦磨损检测方法。在检测过程中,该方法可以通过对接触表面的三维点云数据进行分析和处理,来评估接触线的磨损情况。

改进的3D-BoNet算法应用于点云实例分割与三维重建

为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利用拟合得到的新平面重建建筑表面模型。在S3DIS和ScanNet V2数据集上验证3D-BoNet算法的改进效果。试验结果表明,本文提出的3D-BoNet-IAM算法比原始算法分割精度提高了3.3%;对比本文建模效果与其他建模效果发现,本文方法的建模效果更准确。本文方法能够提高室内点云数据的实例分割精度,同时得到高质量的室内三维模型。

改进的密度聚类精确自适应提取LiDAR电力线点云方法

原有邻域半径r_(Eps)与密度阈值p_(MinPts)两个参数的初始赋值导致电力线点云的提取结果存在不确定性,在密度聚类的基础上增添了点云簇类自适应判别方法,该方法避免人员重复测试初始参数的繁琐过程,采用C++语言完成了对该算法电力线精确提取及电力线拟合程序的开发与测试。结果表明:改进后的密度聚类法在电力线点云提取的损失率仅0.02%,三维重建残差为0.213 m;该方法大幅提高了电力线点云提取的准确性与便捷性,适用于高压电力走廊的电力巡检与三维重建等工作。

基于三维点云的采后香蕉表征褐变定量评估方法

【目的】研究采后香蕉的表征褐变并评估其衰老程度对香蕉保鲜管理至关重要,本研究致力于解决传统人工测量香蕉表征褐变存在的劳动强度大、效率低下的问题。【方法】提出一种基于三维点云的采后香蕉表征褐变过程定量评估方法。首先利用三维扫描仪获取香蕉的三维点云模型,重构出香蕉的几何模型;然后使用欧式聚类对香蕉几何模型进行点云滤波降噪处理;再结合图像阈值分割法与散点轮廓算法(Alpha Shapes)求出香蕉的体积、表面积和黑斑面积;最后利用傅里叶函数对香蕉表面黑斑变化过程进行模拟,确定香蕉表征褐变过程的评估模型。设计本算法与溢水法测量实际香蕉体积、手绘测量面积的对比试验。【结果】拟合香蕉的生长函数,回归直线对观测值的拟合程度R2=0.9816>0.75,验证了算法的有效性。对比试验结果表明,本算法与实际测量值的平均相对误差小于1%,验证了该算法的准确性和可行性。【结论】本研究可为香蕉的保鲜管理提供数据及技术支撑。

遮挡条件下多视角甜椒果实点云三维重构方法

为进行表型原位自动化测量,实现甜椒数字化育种和管理,针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题,提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法,创建增强数据集,建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型,实现对不同遮挡程度果实的识别,同时,构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法,实现多视角的果实三维数据采集。最后,配准甜椒果实三维点云,提取甜椒表型参数,并通过温室甜椒果实表型,对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据,果实果宽平均相对误差为1.72%,果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明,本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法,可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。

Myvoxel R-CNN:基于体素的三维点云目标检测模型

围绕目前三维点云目标检测中存在的特征提取不充分、困难(Hard)目标检测准确率低、模型泛化能力有待提高等问题,提出了一种新的单模态三维点云目标检测模型Myvoxel R-CNN,该模型由3个主要模块组成,分别是3D主干网络、2D鸟瞰区域建议网络(2D主干网络+区域建议网络(RPN))以及检测头,在3D主干网络中添加了多头自注意力模块和基于稀疏卷积的残差块,增强了3D主干网络的体素特征学习能力,捕获了更多数据和特征内部的相关性.设计了一个由注意力融合模块组成的2D主干网络,增加了原模型对2D特征的关注度.为了进一步增加所提出模型的泛化性,引入了一种新的数据增强方案——随机局部金字塔数据增强方法,以形状感知的方式生成增强对象样本.在KITTI数据集上,本模型对汽车Hard级别的检测精度AP 3D提升了约2.23%,此外简单(Easy)和中等(Moderate)类别分别提高了约0.60%和0.62%,对行人Easy级别的检测精度AP 3D、AP BEV分别提升了约0.62%和0.86%,Hard级别的AP 3D、AP BEV分别提升了约1.45%和1.53%,实验结果表明,Myvoxel R-CNN在KITTI数据集上的表现优于其他方法.

无人机LiDAR点云与无人机影像匹配点云分析比较

随着无人机技术的不断发展,无人机数码航测技术和无人机LiDAR技术在测量领域的应用越来越广泛。为分析无人机LiDAR点云和无人机影像匹配点云2种点云的差异,该文通过对西南某铁路一个测区在同一飞行高度的情况下同时进行无人机数码航摄及无人机LiDAR航摄2种方式航摄。对2种不同的摄影方式获取的点云进行比较,分析出2种方法获取点云在形态表现、滤波分类,以及利用2种点云制作DEM高程精度方面的差异,为实际工程航飞方式的选择提供一个参考。

基于边卷积与瓶颈注意力的点云三维目标检测

点云数据的高度稀疏特性使当前大部分基于点云的三维目标检测算法对点云的局部特征学习不足,且点云数据包含的部分无效信息会干扰目标检测。针对以上问题,提出了一种基于边卷积与瓶颈注意力的三维目标检测模型。首先,构建多层边卷积(Edge Convolution,EdgeConv),针对点云中的每个点,通过寻找特征空间上与其最接近的K个点,以构建K-近邻图结构,并学习点云的多尺度局部特征;其次,设计适用于三维点云数据的瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),每个BAM包括一个通道注意力模块和一个空间注意力模块,用于增强对目标检测有价值的点云信息,提升网络模型的表征能力。网络以VoteNet为基线,多层边卷积和BAM模块依次加入PointNet++网络和投票模块之间。模型在SUN RGB-D和ScanNetV2公共数据集上进行实验,并与13个当前先进的三维目标检测算法进行对比。实验结果表明,对于SUN RGB-D数据集,所提模型在交并比(Intersection over Union,IoU)为0.5时的平均精确率mAP@0.5达到了最高,并在床、椅子、办公桌等6个对象类别(共10个类别)达到最优准确率(AP@0.25);对于ScanNetV2数据集,模型的mAP@0.25和mAP@0.5均达到最优,并在椅子、沙发、照片等10个对象类别(共18个类别)达到了最优准确率(AP@0.25)。与基线VoteNet相比,所提模型在两个数据集上的mAP@0.25分别提升了6.5%和12.9%,消融实验证明了所加入的边卷积模块和瓶颈注意力模块的有效性。

基于点云数据的预制叠合板尺寸质量智能检测方法

为保证预制叠合板在施工现场能顺利安装,在出厂前通常需要对其进行尺寸质量检测,现有预制叠合板的尺寸质量检测方法难以全面准确地测量叠合板的实际三维尺寸。提出一种基于预制叠合板点云数据的多尺寸质量智能检测方法。对采集的点云数据进行预处理后,利用机器学习算法完成预制叠合板点云的自动定位与分割;依据不同的检测任务,将目标点云沿不同方向降维,映射为二维灰度图像;利用图像特征检测算法,分别实现叠合板底板的长宽、预留胡子筋的出筋长度与间距及桁架钢筋高度的自动检测;在验证试验中,对3块预制叠合板的点云数据进行尺寸质量检测。结果表明,提出的智能检测方法能全面准确地完成预制叠合板出厂尺寸质量检测,能进一步提高预制叠合板非接触质量检测结果的科学性与精准性。