面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物风格化渲染方法

针对点云的非真实感渲染问题,提出一种面向高分辨率点云数据的风格化渲染方法,以提高点云数据展示的艺术性.首先,针对高分辨率点云中海量三维点所带来的计算量问题,提出远距离点采样方法,在实现精简数据的同时保留其三维结构特征;然后,针对跨维度的风格迁移问题,引入基于深度神经网络的风格化渲染方法,实现二维图像至三维网格的风格迁移;最后,为了快速且高效地将可视化风格信息从三维网格向三维点云进行传递,提出基于K-D树的网格数据与点云数据的融合方法,以建立两种数据之间的映射关系.实验结果表明,所提出的方法可有效地将给定二维图像的风格转化为目标三维建筑物的风格,增强了高分辨率三维建筑物点云数据的展示效果.

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。

基于3D扫描和点云数据的动物体重估算技术研究

本研究致力于基于3D扫描和点云数据的动物体重估算技术的探索与应用。通过采用先进的3D扫描设备获取动物体表的点云数据,结合凸包算法、Voronoi图及数值计算等方法,精确计算动物体积,进而估算其体重。本研究成果对于推动动物体重估算技术的发展具有重要的理论意义和实践价值。基于3D扫描和点云数据的动物体重估算技术,以其精准、高效的特点,为动物研究领域带来了革命性的变革。

地面激光扫描点云与无人机影像点云融合应用

通过建立高精度的桥梁三维点云模型,检查桥梁病害情况并拟合绘制出桥梁线形。首先以无人机近景摄影、环绕飞行、井字飞行获取某双线特大桥梁主体与细部纹理数据,然后将不同航线采集的数据在Context Capture软件里面进行三维重建,将桥梁主体与细部影像融合生成完整桥梁点云1。运用Trimble SX12仪器完成对桥梁一体化扫描,获得完整桥梁点云2。提出基于双向KD-tree优化的ICP(Iterative Closest Point)算法对无人机航摄桥梁点云1与地面激光扫描桥梁点云数据2进行配准融合,加密后的桥梁点云用于建立运营铁路双线特大桥精细化三维实景建模。提出基于KD-tree的PCA(Principal Component Analysis)算法完整提取出桥梁吊索点云,运用最小二乘法拟合出桥梁拱轴线线形、RANSAC算法拟合出桥面线形。通过与单一无人机、单一地面激光扫描精度及完整性对比分析,以验证融合建模的有效性。研究结果表明:融合建模的模型水平精度1.71 cm、垂直方向精度1.25 cm,较单一无人机建模精度在水平与竖直方向分别提升16.59%与20.89%;融合建模的完整性为98.17%,纹理效果更加真实,并检查出桥墩存在蜂窝麻面、渗水等病害,拱肋存在涂装锈蚀、破裂等病害。该研究可为桥梁三维点云模型应用研究提供思路参考,具有较好的应用前景。

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。

基于点云数据配准的输电线路异常检测方法

异常检测是输电线路运维中的重要环节,可为输电线路故障维修提供可靠依据。但现有检测方法命中率较低,且检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数较低。针对现有方法的不足,提出了一种基于点云数据配准的输电线路异常检测方法。首先,利用三维激光扫描仪采集输电线路点云数据;其次,对采集点云数据中离散点进行降噪处理,并通过点云数据配准方法模拟输电线路状态;最后,通过与正常输电线路对比识别线路异常状态,以完成输电线路异常检测。实验表明,异常检测方法命中率高达96%以上,检测结果与实际运行线路的斯皮尔曼相关系数达0.9以上,同时,该方法在输电线路异常检测方面具有良好的应用前景。

点云数据在道岔关键节点几何检测应用

道岔服役状态检测工序复杂,传统方法需要结合轨检车、轨距尺、支距尺和降低值测量仪进行测量,设备类型繁杂,测量工序多,对天窗时间要求较高。为提高检测效率,本文提出了一种基于点云的单开道岔关键节点测量方法。该方法利用CAD图元信息及图卷积神经网络,实现对道岔结构三维点云数据的精确化、自动化识别、分割与提取,准确度为99.68%。同时,结合道岔结构几何先验信息,完成了对道岔结构轨距、导曲线支距、尖轨降低值等关键几何形位参数快速化精确提取。实例验证表明,本文提出的基于点云的道岔关键几何形位检测方法的测量结果与真实值误差为亚毫米级,满足实际工程检测要求,省去了多种检测设备,节约了大量天窗时间,具有较高的实用性,是未来道岔测量的发展趋势。

实景LiDAR点云数据提取与电力道路场景精准分割

为解决电力道路场景分割过程中,最终分割结果平均交并比(mIoU)较高问题,提出基于实景LiDAR点云数据的电力道路场景分割方法。采用虚拟网格保存离散点云数据,结合数学形态学滤波原理,获取预处理后的点云数据。依托于移动最小二乘法推算出法矢估计结果,根据显著性指标判别出特征点,最终提取出点云数据轮廓特征。以实景LiDAR点云数据为基础,在考虑轮廓特征的情况下生成保留边界的超体素结构,再应用自上而下的聚类分割算法(P-Linkage)即可得到场景分割结果。实验结果表明,新研究方法应用后,电力道路场景分割结果mIoU值大于70%,极大提升了道路场景分割质量。

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。

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。

三维激光扫描点云数据精度提升策略

三维激光扫描仪测量作业中,极易受外界因素的影响导致采集的点云数据出现误差,而点云数据误差偏大会直接影响三维模型的建立。鉴于此,本文结合三维激光扫描系统的工作原理,分析探讨了三维激光扫描点云数据精度的影响因素与提升策略,供借鉴参考。

基于三维激光扫描仪的点云数据配准优化研究

针对传统ICP算法在处理点云数据时收敛速度慢,源点云和目标点云数据的初始位置相差太大时容易陷入局部最优解等问题,文章从控制点选择、特征量度选择和搜索方法三个方面对点云数据配准算法进行了优化处理。以基于三维激光扫描技术获取的学校教学楼点云数据为数据源,利用优化ICP算法对原始点云数据进行了配准研究,并结合传统ICP算法配准结果对比分析优化后的算法性能和配准精度。实验结果表明,两种ICP算法求取的旋转矩阵转换参数相差不大,但三个平移参数变化明显,其中x相差4 mm、y相差2 mm,z相差6 mm;优化的ICP算法迭代运算时间缩短了15 s,迭代次数减少了23次,中误差减少了3.2 mm,通过优化的ICP算法配准精度和算法性能都能得到了显著的提升。

水工隧洞三维激光扫描点云数据拼接方法研究

水工隧洞作为引调水工程的主要建筑物,其掘进的测距、开挖点定位费时费力,且精度低、误差大,三维激光扫描测量水工隧洞技术,突破了传统测量技术的制约,是快速测量和建立物体三维影像模型的一种新型技术手段。但隧洞工程普遍具有线路长、断面小、通视条件差等特点,对三维扫描工作的效率与点云数据的拼接精度造成了负面影响,针对上述问题,文章提出了一种新的点云数据拼接方法,实现了该技术应用的突破。

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。

一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法

提出了一种基于分层网格点密度的单株树信息提取方法,从车载激光扫描点云数据中提取出组成单株行道树的激光点,并计算树高、冠幅等特征信息.该方法由建立规则网格,基于高程的点云分层,逐层计算网格点密度,逐层提取激光点,提取单株行道树和计算特征等步骤构成.通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息.该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法.

采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.

深部复杂环境下采空区激光扫描异常点云数据修正

分析了激光扫描轨迹曲线的拓扑关系；研究了深部复杂环境下采空区激光探测结果中异常点：“坏点”和“噪声点”产生的环境因素．针对XYZ格式数据，基于四点插入法提出了坏点修正方法；基于二阶几何连续性提出了弦夹角和弦高比的噪声点过滤复合判据，利用阈值选择方法，过滤噪声点．工程验证表明：修正后空区内部形态、顶板边界更准确，体积修正约20～70m^3，顶板高度提高1～2m左右，为空区安全预警提供依据．该算法逻辑简单、计算量小．为深部复杂环境下采空区三维边界信息精确获取提供了一种新方法．

复杂带状地形条件下的地面三维激光扫描点云数据采集与配准处理试验

对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。