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。

输电线路螺栓检测的激光点云数据自动化配准研究

输电线路螺栓较小,检测难度较高,易导致螺栓漏检、错误检测,增加故障和安全事故风险。因此,提出一种面向输电线路螺栓检测的激光点云数据自动化配准方法。建立激光点云数据均匀化空间,通过约束格网范围均匀点云数据特征量,完成抽稀化处理;在点云数据集中选取任意目标点,通过调节空间域和频率域高斯核函数大小均衡云数据噪声数值;使用k-means聚类算法对点云数据进行分类;根据点云数据的三维空间坐标,计算目标配准点与源点在不同方向上的坐标值,通过坐标对比完成自动化配准。实验结果表明,所提方法在不同高度、不同距离以及不同方向上的配准准确性较高,且RMSE指标数值最大值为0.3,表明配准值与真实值拟合程度较高,具有较高的配准精准度。

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。

基于激光点云数据的叶片型面三维重构

在四坐标叶片型面检测基础上,提出基于激光点云数据的叶片型面三维重构方法。激光位移传感器对叶片型面进行多视角扫描采样,快速采集叶片型面海量点云数据。运用由点到线到面的数学建模原理,先基于端点一阶导矢连续法拟合出光顺NURBS曲线,再依据分片能量法构建辅助曲面拟合出光顺NURBS曲面,最后对分片NURBS曲面进行统一描述,构造出精确光滑的叶片型面,实现叶片型面的三维重构。实验结果表明:采用该方法实现对各类叶片复杂型面的三维重构,重构误差均<0.015 mm,能够满足精密零件的测量需求。

海量机载激光点云数据分布式分片存储方法研究

机载采集的红外激光云数据,作为重要的遥感大数据,其存储方法决定后期的应用方向。由于海量化机载激光点云数据存储对高效率的要求越来越高,提出了一种海量机载激光点云数据分布式分片存储方法。对激光点云信息特征的加权模糊C均值化,去除激光点云数据的噪声干扰。依据Sharding分片功能,设计云数据库的数据分片算法。设计改进哈希数据分布算法,完成最终的海量机载激光点云数据分布式存储。实验结果表明:所提方法的激光点云数据存储能力更高,效率更好,实际应用效果更好。

基于激光点云数据的遥感图像目标融合技术

不同遥感图像之间存在特征差异性,且图像含有噪声,对融合过程造成了干扰,影响最终融合结果的准确性。基于此,提出基于激光点云数据的遥感图像目标融合方法。对遥感设备获取到的点云数据预处理,去除噪声点;从个体特征和群体特征两方面提取遥感图像目标特征,并将其关联;通过合理分配两幅待融合图像的权重系数,使拼接缝平滑过渡,完成遥感图像目标融合。通过对比实验测试可知,所提方法取得的目标点融合精准,拼接缝不明显,融合效果较好,所提方法的熵、峰值信噪比较高,体现了遥感图像目标融合的优异性能。

基于机载激光点云数据在西电东送主网架上智能感知及告警技术的研究

实施背景业务现状传统的“人巡+机巡+可见光设备”的运维模式,对于线路通道隐患的排查仍缺乏有效的手段。一方面,传统地面人工线路测距需要花费大量人力、物力去掌握线路全线情况,而受地面手持设备精度和人为误差等因素影响,对获取树障净空距离、导线弧垂等数据难度较高。另一方面直升机搭载激光作业受限于作业设备繁重,航线申报流程长,无法做到突发事件的应急处置作用,致使线路走廊危险点检测及预警时间较长,严重影响消缺效率。

三维激光点云数据在自然资源生态系统领域的提取应用分析

三维激光点云数据是通过激光扫描仪扫描地面、植被、建筑物等目标物体而获取的大量点云数据,具有高精度、高分辨率的特点。它可以为地形分析、地貌测量、森林资源管理、生物多样性监测、水资源管理以及自然灾害监测和评估等方面提供精确的数据支持和科学决策依据。本文将重点分析基于三维激光点云数据在自然资源生态系统领域的应用,并探讨其在资源管理、生态保护和环境监测等方面的作用和潜力。通过深入理解和应用这一技术,可以更好地保护和管理我们的自然资源,实现可持续发展的目标。

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。

基于AHP-Fuzzy和激光点云数据的公路边坡危险性评估研究

针对目前公路边坡危险性评估大多侧重于判断危险等级,很少深入研究其中具体危险点的问题,提出一种基于AHP-Fuzzy和激光点云数据的公路边坡危险性综合评估方法。该文先根据地质条件将公路边坡划分为若干路段,再采用AHP-Fuzzy评价法对各路段边坡进行整体评估,确定危险边坡;然后利用车载LiDAR系统获取各危险边坡两期激光点云数据,构建DEM模型,并使用色谱分析法对两期模型进行局部评估,找出具体的危险点;最后结合专家意见,定性判断危险路段可能发生的灾害类型,并提出相应的防治建议。以重庆市某公路为例,采用新方法进行评估实验。结果表明,研究区4、8、10号路段危险性较大,易发生滑坡、崩塌灾害,建议采取及时的防治措施。与传统方相比,该方法既能确定危险边坡,又能找出其中的具体危险点,为公路边坡防灾减灾研究开辟了一种新思路。

基于激光点云数据的地形地貌测量研究

针对在实际测量地形地貌时激光数据过滤误差较大的问题,设计了基于激光电云数据的地形地貌测量及处理方法。采集激光点云数据,结合公共标靶法与最小二乘法补全点云数据且自动过滤非地面数据,对激光点云数据的平面坐标与高程实施转换,生成待测区域的地形地貌等高线,实现该区域的地形地貌测量。通过实验验证设计方法性能,结果表明,该方法可实现分散站点激光点云数据的拼接与过滤处理,过滤性能稳定且过滤误差较低,平均为2.1%,可精准测量实验地区的地形地貌,坐标值误差平均为0.187,满足实际应用中的地形地貌高精度测量需求。

海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法

为解决海量激光点云数据定位受干扰影响较大,准确性较差等问题,提出一种海量激光点云数据的关键特征准确定位输出方法。采用FP-tree微蜂窝树结构模型进行海量激光点云数据的存储结构分布式部署,提取海量激光点云数据的关联尺度特征值,对提取的特征量进行模糊指向性聚类处理,采用循环迭代检测方法进行海量激光点云数据的定位检测,实现海量激光点云数据的关键特征准确定位输出。仿真结果表明,采用该方法进行海量激光点云数据的关键特征提取的准确性较高,精度较好。

利用激光点云数据进行大比例尺地形图测绘的方法

选择校园内具有典型地物的长方形区域为试验对象,依据仪器功能与测区情况介绍了获取点云数据的技术方案与实施过程,以及点云数据的预处理方法,详细阐述了大比例尺地形图制作方法,并与全站仪测图方法进行了对比分析。试验研究结果表明,采用激光点云数据制作大比例尺地形图技术方法可行,精度能够满足要求,但要做到广泛应用,还有许多问题有待解决。

非关系型数据库激光点云数据并行存储模型

为了解决大量激光点云数据的存储问题,需要对激光点云数据存储模型进行研究,针对当前存储模型存在的扩展性差、存储效率慢和抗干扰性差的问题。提出一种非关系型数据库激光点云数据并行存储模型,将非关系型数据库中的激光点云数据分为特征信息丰富的区域和平坦区域,对划分好特征类型的激光点云数据做并行去噪处理,采用中值滤波去噪算法去除激光点云数据特征较少的平坦区域,采用双边滤波方法去除激光点云数据特征丰富的区域。基于马尔可夫决策以各路径的大小为依据,选择出多条激光点云数据的传输路径,将并行处理后的激光点云数据传输到数据库中,完成激光点云数据的并行存储。实验结果表明,所提模型的平均扩展系数可达到4. 95,验证所提模型扩展性好、存储效率快、抗干扰性能强。

基于Terrasolid软件的车载激光点云数据处理初探

介绍了Lynx车载激光扫描系统基本组成及应用领域,阐述了Terrasolid的主要功能及基于该软件的激光点云数据处理方法,介绍了激光点云数据分幅、校正、坐标转换、分类及生成DEM,DLG的全部过程。

利用激光点云数据提取采石场地貌特征

三维激光扫描技术在地貌特征提取方面能够实时、主动、高效完成数据采集工作,具有传统测量方法不具有的特点。利用研究区点云数据生成等高线和三维模型可以真实地反映出其地貌特征。本文选择李庄采石场为研究对象,利用徕卡C10扫描仪获取激光点云数据,采用Cyclone和Geomagic Studio软件相结合对其进行预处理,再分别利用Cyclone、CASS、Surfer 3种软件提取地貌特征,并与常规测量方法进行了对比分析。研究结果表明:3种软件均可以生成等高线并生成理想的三维模型,且均有其特性;在制作精度和效率方面,利用点云数据绘制出的等高线相比常规测量方法有着明显的优势。

基于激光点云数据的三维运动图像重构技术

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。

利用激光点云数据的采石场开采量动态监测方法研究

文中选择河北省某采石场为研究对象,采用徕卡C10获取三期激光点云数据,利用Cyclone完成数据的预处理。在Cyclone软件中建立TIN模型的基础上,获取三期数据的挖方量,依据挖方量计算出相邻二期的开采量。研究结果表明:该技术方法可行,能够满足管理部门的需要。