多视角三维激光点云全局优化整体配准算法

提出一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准算法,并详细推导了多视激光点云配准全局优化平差模型。本算法对多视角三维激光点云的扫描顺序不作要求,可以处理无序散乱的多视三维激光扫描点云,同时可以获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现多视三维激光点云的自动精确配准。利用实际三维激光扫描点云数据进行试验,得到了预期的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。

大型景观测绘中激光扫描的精度控制

激光扫描在复杂场景测绘中应用日益广泛,但是,点云配准精度较传统控制测量低。本文研究了将传统的控制测量应用到激光扫描测绘中的方法,可以减少因测站点增多带来的配准误差累计,从而提高点云配准精度,并以颐和园佛香阁三维建模的项目为例,对大型景观测绘中三维激光扫描精度控制的方法进行了研究及应用。

GNSS失锁时车载激光扫描点云精度提高方法研究

为解决车载激光扫描系统因GNSS偶然失锁造成采集点云精度低等问题,采用布设不同控制点网形的方法对车载点云数据精度进行提高。实验流程为将车载激光扫描系统置于GNSS失锁状态下进行点云数据采集,通过3种不同控制点布设网形得到校正控制点,并对点云数据进行校正,研究不同控制点布设网形对点云精度提高的影响。研究表明,每100 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.0296 m,高程精度为0.0328 m;双直线网形点云平面精度为0.0577 m,高程精度为0.0282 m;折线网形点云平面精度为0.0799 m,高程精度为0.0553 m。每300 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.1437 m,高程精度为0.0375 m;双直线网形点云平面精度为0.1318 m,高程精度为0.0496 m,折线网形点云平面精度为0.1218 m,高程精度为0.0501 m。每500 m布设1个控制点,直线网形控制点校正后的点云平面精度为0.2111 m,高程精度为0.0458 m,双直线网形点云平面精度为0.2136 m,高程精度为0.0516 m;折线网形点云平面精度为0.2110 m,高程精度为0.0632 m。研究结果表明,控制点密度越高,点云精度提高的效果越好;在同等密度下,直线形网形较其他两种网形更为简单,且点云精度提高效果更好。

从全球激光点云到三维数字地球空间框架:全球精确测绘进阶之路

激光点云数据具有测量精度高、处理效率快、三维视觉强、应用领域广等特点,将是新一代国家全球测绘数据库核心数据集之一。星载激光对地观测技术快速发展,为获取全球三维点云数据提供了可能,为构建高精度三维数字地球空间信息框架提供了一条快速有效的技术途径。首先分析了当前全球高精度三维测绘现状及面临的问题,然后给出了基于全球激光点云的三维数字地球空间信息框架快速构建的技术体系,主要包括星载光子计数体制激光点云数据探测、处理、应用等技术流程。最后分析了基于点云快速构建的三维数字地球框架的特点和优势,指出了下一步发展需要关注的主要问题和发展方向。

基于激光点云全局特征匹配处理的目标跟踪算法

实际场景中各物体的尺寸差异导致激光三维数据中各物体对应的三维积分区域(SVR)存在差异。在初始帧中,借助于SVR筛选与全局特征匹配完成目标识别,实现对待跟踪目标的自动选取,并且比较四种全局特征描述子的识别能力及运行速度。得到初始帧中的目标位置后,提出了利用全局特征匹配在后续帧中实施目标跟踪的方法。实验结果表明,SVR筛选有利于提高识别跟踪的准确率及算法整体运行速度。