顾及邻域几何特性的露天矿台阶线提取方法

台阶线数据是露天矿开采过程中的重要基础资料,也是确保露天矿高效、智能开采的重要前提。针对现有的基于点云的露天矿台阶线提取方法存在局部特征丢失、台阶线不连续等问题,将识别台阶线特征点转为识别几何特征面,从特征面轮廓中提取出台阶线特征点,由此提出了一种顾及邻域几何特性的露天矿台阶线自动提取方法。该方法首先对露天矿点云进行规则重采样,依据露天矿台阶平盘、坡面点云法向量与竖直平面夹角具有明显差异这一几何特性提取坡面的特征点云;在此基础上,采用区域生长算法分割坡面点云,通过凹包算法提取分割后的坡面点云轮廓边界获得台阶线特征点;最后利用三阶贝塞尔曲线拟合特征点以生成露天矿台阶线。为验证算法的提取精度,将台阶线与露天矿数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)叠加,并计算该方法提取的台阶线与实际台阶线的位置偏差。结果表明:该方法提取的台阶线完整且连续性好,与手工绘制的台阶线基本重合,能够满足比例尺为1∶2000的制图精度要求;运行效率高,对于面积为3 km2的露天矿,提取时间在4 min以内。证明所提方法能够准确、高效地提取露天矿台阶线,为实现露天矿山台阶线自动绘制提供重要的技术支持。

基于数量场梯度的露天矿点云台阶线 自动提取算法

为了高效分析露天矿地形特征,本文利用无人机激光雷达扫描矿山,提出了一种基于数量场梯度的露天矿点云台阶线自动提取算法,即数量场梯度法。首先将点云的高程信息作为各点对应的数量场,计算各点数量场梯度的模,经分析,道路和边坡这两类场景梯度的模范围分别为[0.00,0.03]和[0.28,0.35];然后根据梯度的模范围筛选出台阶线特征点;最后对特征点进行四叉树索引,对每个叶节点进行最小二乘,拟合空间直线,并输出拟合的台阶线。通过与现有软件提取的台阶线对比,本文提出的数量场梯度法具有人工干预少的优势,且提取的台阶线错误率低于10%,位置精度优于0.6 m,可大幅提高露天矿测绘产品的自动化生成效率,有较好的应用前景。

露天矿点云数据中台阶线提取

台阶线信息对于露天开采具有重要价值,现有获取台阶线的方法工作量大、效率低、精度差,降低了矿山的生产效率和验收精度.因此,本文基于序列无人机影像生成的露天矿密集点云数据,研究并提出了一种自动提取露天矿台阶线的方法.该方法利用渐进形态学滤波算法对点云进行预处理,提出一种顾及邻域几何属性的三维边缘检测与曲率指数加权方法提取出台阶线特征点,并使用移动最小二乘法精确拟合出台阶线.实验结果表明该算法可以自动、高效、精确地提取出露天矿台阶线,生成露天开采现状图,对于露天矿生产和安全具有重要的应用价值.

基于密集匹配点云的露天矿台阶线提取方法研究

台阶线是露天矿测量的主要对象之一,传统的全站仪、GPS点式测量方法耗时长、劳动强度大、效率低,而基于无人机点云的现代测量方法为台阶线高效提取提供了可能。基于无人机影像构建的密集匹配点云数据,提出了一种自适应高程阈值的台阶线提取方法。该方法首先通过邻域点云的协方差矩阵对地形条件进行判断,依据不同的地形自适应地选用不同的高程差阈值进行台阶线特征点提取,极大限度地减少误提取数量;然后,基于点云聚类分割后各点云簇中点的数量与高程特征对误提取的点云进行剔除,并采用三次B样条曲线对特征点进行拟合,较好完成了露天矿台阶线提取。试验表明:该方法可以高效地完成露天矿台阶线特征点提取,有效区分台阶线和道路边线特征点;同时依据特征点拟合出的曲线效果良好,真实反映了台阶线的实际位置。上述分析为露天矿台阶线高效测量提供了新的解决方法。

栅格数据图形无损放大研究

根据图形线划矢量斜率即栅格图形中"台阶"对栅格图形的无损放大进行研究,提出一种新的栅格图形放大方法。该方法在保持原图形的形状和走向不变的基础上,使放大后图形的台阶保持原图形的单个像素宽度,不随着放大倍数增加而增加,有效地提高了栅格图形放大后的图形质量。