融合激光点云的低空倾斜摄影测量技术在旧城改造中的应用

老旧小区的改造提升是切实关系到民生福祉的重要工程,在旧城改造中高效、精准地采集目标建筑物空间数据对工程造价核算、规划设计等都具有重要意义。常见的三维激光扫描及倾斜摄影测量技术受扫描视角及影像畸变等影响均存在一定局限性。本文将移动式三维激光扫描仪获取的点云数据和低空倾斜摄影测量生成的点云数据进行融合,研究结果表明,本文提出的综合测量法绘制的立面成果图精度提升明显,且效率与传统全站仪法相比具有较高的优越性,对提升旧城改造工程质量具有一定参考价值。

基于云计算的三维激光扫描测绘数据处理与分析

文中旨在解决三维激光扫描测绘数据处理与分析的高效率和准确性问题,特别是在处理大规模点云数据时的计算负担和数据精度问题。针对这些挑战,文中提出了一种基于云计算的数据处理与分析系统,该系统由数据采集、数据处理和数据分析3个主要模块组成。数据采集模块可通过激光扫描器、GPS接收器和IMU传感器,高效、准确地采集地形数据;数据处理模块可应用先进的点云生成、数据去噪和数据融合技术,确保所得数据的质量和完整性;数据分析模块则可通过特征提取、模式识别和3D建模技术,实现对地形数据的深入分析和可视化表示。实验结果显示,该系统能有效处理大规模的点云数据,显著提高数据处理和分析的效率与准确性,为三维激光扫描测绘提供了有力的技术支持。

电力行业无人机巡检可见光图像与激光点云数据配准方法研究

当前,电力行业为了提高输变电专业日常巡检的密度和精度,同时大幅降低输变电设备运维的人力成本,无人机技术被广泛引入到日常巡检业务中,通过无人机机载可见光成像设备和激光雷达设备获得了大量输变电设备可见光图像和激光点云数据。针对二维可见光图像数据深度信息丢失和三维点云数据智能识别障碍的问题,本文提出了一种可见光图像数据与激光点云数据的配准方法,即通过人工选取部分特征点的三维点云和二维像素点对数据,通过奇异值分解(SVD)方法求解出了关联三维世界坐标与二维像素坐标的参数矩阵T,验证结果表明经过上述矩阵T投影变换的二维特征点与其对应三维特征点吻合度较高,具备较好的配准精确度,基于此配准关系可实现输变电巡检点云数据与可见光数据的融合应用。

车载激光点云与面阵CCD影像数据融合技术研究

在车载激光扫描系统中,面阵CCD相机是其影像数据获取的传感器,用来获取目标物的颜色纹理数据;激光扫描仪可以获取目标物表面空间的三维坐标数据,最终形成三维点云。阐述了一种激光点云数据与面阵CCD影像数据的融合方法,实现彩色点云的生成。

三维激光扫描与BIM技术融合的城市轨道交通地下建筑物三维建模方法

本文将三维激光扫描技术与BIM技术相结合,实现了城市轨道交通地下车站、隧道及附属设施的三维建模。通过激光扫描仪获取点云数据,利用点云处理软件进行预处理,包括拼接、去噪和精简等操作;然后利用特征点云提取方法结合BIM建模软件和可视化编程技术,有效解决了传统测绘方法无法获取和处理复杂地下建筑物信息及BIM模型中信息孤岛问题。本文方法对未来城市轨道交通工程建设和运维管理的信息化和三维可视化具有重要意义。

基于云计算技术的电力数据检索及查询系统设计

电力海量数据中隐含有丰富的信息,数据检索及查询为数据的充分运用、实现电网的优化调度提供数据支撑。构建多元回归方法的电力数据分布式存储结构,采用电力数据聚类融合方法,提取电力数据特征量。通过模糊特征分组聚类方法对不同属性的电力大数据进行聚类分组检索,大大提升了数据检索查询的效率。以多传感器PPI采集的电力数据为研究对象,分别采用提出的方法和Hadoop方法进行电力数据检索查询,检索查询结果表明,所提出的方法对数据的检索具有比较强的抗干扰能力,同时数据召回率比较高,这对电力数据检索查询具有一定的参考价值。

装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时,由于未对采集到的建筑物点云数据预处理,导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题,对此,提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据,采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型,将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中,获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理,采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型,利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线,完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明,所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好,且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%,说明该方法具有实用性。

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。

三维激光扫描技术点云数据采集与配准研究

点云数据采集与配准的精度决定了建筑物三维建模的精度。围绕建筑物点云数据采集与配准的精度问题,分别采用基于标靶的模式、基于形状匹配的模式和基于测站后视的模式进行建筑物表面点云数据的采集与配准处理,并从配准精度、特征点、特征边3个方面进行了对比分析。结果表明,基于形状匹配的模式的精度较低,其他两种模式克服了"同名点"的问题,在配准精度上有明显优势;而在数据采集与配准整体效率方面,基于测站后视的模式优于其他两种模式。

基于特征的机载激光点云与影像数据的融合

影像数据具有连续、直观、容易判别、高分辨率的特点,能够反映出地表的真实纹理信息,与离散的激光点云数据配合可以相互补充;因此将点云与图像数据进行融合,具有很强的现实意义;首先介绍了整套无人机激光数据采集系统,讨论了具有尺度不变性的sift图像拼接算法,接着提出了一种基于点特征的直接线性变换方法;经实验证明,该方法实现了三维点云与二维影像数据的融合,使每个点云数据都具有真实的RGB颜色信息,并且取得了良好的效果。

云计算激光通信数据均衡存储技术

以往常采用NOSOL架构实现激光通信数据的存储,该种方法存储海量数据时容易出现失衡问题,数据溢出量提高。因此,提出基于云计算激光通信数据均衡存储技术,其通过激光通信数据云存储系统存储海量数据,分析了系统中的Maeter服务器、Chubby服务器、Tablet服务器等组件的功能,规范了云存储系统的运行流程,采用遗传算法得到激光通信数据的最佳分布规划,依据数据间的依存关系对数据分布规划实施修正,在一个服务器内存储具备数据依存关系的数据,确保云存储系统内数据存储分布更加合理、快速。采用WLC调度算法实现激光通信数据云存储系统最佳的负载均衡效果。实验结果说明,所提数据存储方法,具有较高的存储效率和检索效率,以及较高的稳定性。

无人机激光点云和多光谱数据的融合技术研究

该文研究无人机激光点云数据和多光谱通道树种数据的融合和树种智能判别,综合利用多光谱数据与激光雷达数据的数据优势,多景的多光谱数据经过图像配准、平差计算后,精确地将影像数据对准到大地坐标系中,再以三维的激光点云数据为基准,通过数据压缩、多光谱数据写入,实现对多光谱数据与激光雷达数据的有效融合,为输电线路巡检提供良好的数据基础。

高压输电线路三维激光点云模型在观测弧垂计算中的应用研究

本文提出了一种基于高压输电线路三维激光点云模型的弧垂计算方法,并对从使用机载激光雷达进行输电线路扫描到具体的弧垂计算方式做了详细的叙述。

车载和背包式激光数据融合技术及应用

通过研究线性内插同名点匹配方法,两者相互融合,处理后点云可以高精度识别不同特征地物。结合车载激光LiDAR和背包式激光LiDAR各自的优势,运用点云融合技术解决传统1∶500地形图测绘遗留的难点及相互兼容性。此技术完全满足地形图更新、城市道路设计、三维数字城市和古建筑测量等应用需求。

CityMapper-2航飞成果在激光点云融合影像建模中的应用

实景三维是近年测绘行业的热点话题,被看作是国家重要的新型基础设施,因此如何快速且高效地获取高精度模型成为重要研究方向。本文通过CityMapper-2S航摄仪获取的激光点云和倾斜影像数据,完成激光点云融合影像建模和原始影像建模对比实验,并通过模型效果、建模效率、精度统计三个维度进行对比分析,结果表明,融合激光点云后的模型质量有改善,模型细节得到增强,但是模型效果没有发生质的飞跃;融合激光点云后建模效率降低1/3,模型成果数据量增加2倍;模型在平面精度上有改善,高程精度有所下降。通过该实验为相关工程和技术研究提供技术参考。

三维激光点云和无人机倾斜模型的融合应用

随着现代测绘技术的快速发展,三维激光点云与无人机倾斜模型的融合应用在各个领域中展现出巨大的潜力。本文主要从基本概念和技术原理、融合应用的优势和必要性、现有融合方法及应用、融合技术的未来发展趋势及应用领域四个方面进行深入探讨。首先,文章介绍了三维激光点云和无人机倾斜模型的基本概念以及融合技术的原理,包括数据预处理、数据配准、模型构建和纹理生成等关键环节。其次,文章阐述了融合应用的优势和必要性,梳理了现有的融合方法及应用,如基于特征的配准方法、基于优化算法的模型构建方法等,并分析了各方法的优缺点。最后,文章展望了融合技术的未来发展趋势及应用领域,包括深度学习与融合技术、大数据与融合技术、实时性与融合技术以及跨领域应用与融合技术。通过深入研究三维激光点云与无人机倾斜模型融合技术,旨在为相关领域的技术创新和可持续发展提供有力支持。

基于三维激光点云数据的隧道超欠挖分析及应用

本文主要研究了基于三维激光点云数据的隧道超欠挖分析及应用。首先,概述了三维激光点云数据的隧道超欠挖的概述。其次,探讨了三维激光点云数据技术在隧道超欠挖中的重要性,包括其高精度、全面性和实时性等方面的优势。然后,对三维激光点云数据的隧道超欠挖中的应用技术进行了分析,接着,具体阐述了三维激光点云数据技术在隧道超欠挖中的具体应用,同时,讨论了应用三维激光点云数据技术在隧道超欠挖中所面临的问题和难点,最后,提出了加强三维激光点云数据技术应用于隧道超欠挖的有效策略。旨在为三维激光点云数据在隧道超欠挖的应用提供一些经验。

机载激光点云与影像数据融合方法的研究

影像信息可以反映综合地表纹理、光谱信息及空间属性信息。结合高分辨率的影像信息,机载激光点云数据即可成为获取DEM及地形特征的良好数据源。讨论了数据融合的两种方式,结果表明,基于多元数据拥有丰富的物方信息,其融合数据在DEM过滤及特征提取方面有优势。

地面激光点云数据质量评价与三维模型快速重建技术研究

随着激光测量技术的不断发展,地面激光扫描技术已经成为众多领域快速获取三维空间信息的重要手段之一。近年来,众多学者就点云数据的配准、去噪、简化以及模型重建等方面作了大量研究,并且取得了技术性的突破,但是点云数据质量评价的研究还处于初级阶段。地面激光扫描技术与传统技术的不同之处在于获取的是大量点云数据,

基于激光雷达点云的3D目标检测方法综述

近年来,利用激光雷达点云进行3D目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点,并在自动驾驶领域备受关注。3D相比于2D而言,结合了深度信息,更能体现出现实世界的特征,以有效解决如路径规划、运动预测、目标检测等方面的实际问题。介绍了3D目标检测的发展背景,概述了基于激光雷达点云数据的3D目标检测框架的流程,比较了几种常见的包含点云信息的数据集,并对主要研究方法进行分类。结合了自动驾驶的应用场景,对不同方法的性能和局限性进行了分析和比较。最后,总结了现阶段的技术难点,并展望了该领域未来的发展前景。