Indoor Space Modeling and Parametric Component Construction Based on 3D Laser Point Cloud Data

In order to enhance modeling efficiency and accuracy,we utilized 3D laser point cloud data for indoor space modeling.Point cloud data was obtained with a 3D laser scanner and optimized with Autodesk Recap and Revit software to extract geometric information about the indoor environment.Furthermore,we proposed a method for constructing indoor elements based on parametric components.The research outcomes of this paper will offer new methods and tools for indoor space modeling and design.The approach of indoor space modeling based on 3D laser point cloud data and parametric component construction can enhance modeling efficiency and accuracy,providing architects,interior designers,and decorators with a better working platform and design reference.

Research on 3D Laser Scanning Reconstruction of Ancient Buildings Combined with BIM Technology

After more than 30 years of scientific and social development, surveying and mapping technology by leaps and bounds, engineering surveying technology has undergone tremendous changes. In the process of protecting ancient buildings, it is necessary to obtain the precise dimensions of architectural details. In this study, the path of 3D laser scanning combined with BIM technology is explored. Taking the observation and protection of the ancestral hall of the Liu family as an example, this study aims to draw drawings that reflect the relevant information about the ancient buildings, the accurate three-dimensional model of ancient buildings is established with BIM technology, which provides new methods and ideas for the research and protection of ancient buildings. .

基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建研究

通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚拟室内场景的空间分布域特征量,获取虚拟室内场景中被测量物体的全局标志点,通过逆向设计和三维边界轮廓特征点重构的方法实现对虚拟室内场景散乱点云重组和稀疏性特征点拟合,在拟合曲面采用纹理渲染方法实现对虚拟室内场景重构。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟室内场景搭建的激光雷达点云数据重建能力较好,保留原始点云的特征信息较为饱满,能满足较好地重建几何精度场合,重建精度达到了0.98,并且重建时间仅为4.5 h。

基于改进超体素与图割的室内场景点云分割

室内场景点云分割是三维场景感知、理解、分析及应用的基础。尽管目前的室内点云分割方法可以应用于很多场景,但缺乏对不同结构分割的适应性,在处理临近平行面的分割时,仍无法避免欠分割,因此,本文提出了一种基于改进超体素与图割的方法。首先通过对超体素的邻域选择、法向量计算、特征距离度量,以及对超体素局部邻接图的空间连通性约束与分割,构建出自适应处理临近平行面关系的机制,实现复杂室内场景点云的有效分割,克服欠分割现象;最后通过4组室内场景点云进行验证,并与现有方法进行对比分析。结果表明,本文方法提高了复杂室内场景点云分割的精确率和召回率,验证了其对不同结构分割的适应性和有效性。

航空导向器三维测点处理与喉道面积精确计算

导向器是航空发动机的重要部件,喉道面积作为其关键参数直接影响发动机动力性能。针对导向器喉道面积现有测量方法效率低、喉道面积估计不准的问题,提出了导向器三维测点处理与喉道面积精确计算的新方法,并在多联叶片导向器样件上开展了该方法与三坐标测量计算方法的对比实验。实验结果表明,所提方法得到的喉道面积更精确,且多次测量计算结果具有较高的一致性。

三维点云室内场景的语义实例联合分割网络

针对点云分割网络无法在复杂的室内场景中实现高精度分割的问题,本文设计了一种基于深度学习的语义实例联合分割网络,同时完成三维点云数据的语义分割和实例分割任务,主要包含多任务学习主干网络、特征融合模块和语义实例特征联合模块等。特征融合模块通过跳跃连接融合多个网络层,分别融合2个任务各自不同级别的特征,加强网络对数据中包含的信息的整合,并选取大型室内场景数据集S3DIS和部件分割数据集ShapeNet进行对比实验。实验结果显示,网络在数据集S3DIS的语义分割的总体准确率为86.5%,在数据集ShapeNet的语义分割类别交并比为83.1%,在数据集S3DIS的实例分割的平均精度为60.8%。语义实例特征联合模块通过多任务级的特征联合增加语义和实例的判别特征,提高了点云的语义分割和实例分割的准确率。

激光点云数据离群点删除下的多视点场景虚拟重构

单纯的激光扫描技术在现实场景虚拟重构时,有效点云数据过少,坐标均衡性较差,混乱坐标较多。为提高虚拟现实重构精度,设计基于激光点云离群点删除的多视点场景虚拟重构方法。提取多视点场景激光点云数据,包括激光数据角点特征提取,以及视觉数据角点特征提取。设置离群阈值,计算三维坐标轴中非离群点数据集所包含的空间长度,设置离群点坐标栅格结构。通过点激光云数据提取值,计算移除离群点前后点云数据之间的平均距离,完成无用数据移除,实现虚拟重构。实验结果可知:移除前后平均距离差距显著,可见离群点的移除对虚拟现实重构技术有明显作用;在使用所提方法得到的虚拟现实重构场景中,可以得到明显的房间轮廓,且大型物体重构影像也十分清晰。

SLAM激光扫描技术在地铁隧道竣工测量中的应用

轴线偏差和断面测量一直是隧道竣工测量的两个重要指标。传统使用全站仪或断面仪进行测量的方式不仅作业效率低,采集的数据量也较少,难以反映隧道内的真实情况,无法满足隧道竣工测量的要求。本文提出了一种基于SLAM手持激光扫描仪进行地铁隧道竣工测量的方法,并在上海市某在建地铁隧道内进行了现场试验。比较激光点云后处理得到的断面中心与设计数据,二者平均点位精度小于3 cm。这表明使用SLAM手持激光扫描仪进行地铁隧道竣工测量的方法有效可行,精度能够满足竣工测量的要求,具有广阔的应用前景。

基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测

针对室内RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差、难以进行有效采样,以及场景推断时间较长等问题,本文提出一种基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测方法。该方法以场景RGB-D数据作为输入,首先通过深度相机投影将其转化为三维点云场景;然后利用一种结合距离最远点采样和特征最远点采样的融合采样策略对场景点云进行采样,有效保留了场景各实例代表点,将所有特征代表点汇集在一起形成场景的特征代表点云;最后在代表点云中利用深度霍夫投票机制投票出场景各物体的中心,并对各物体周围的相关特征进行聚类,从而实现场景的3D目标检测。实验结果表明,与传统方法相比,所提框架的目标检测准确率得到有效提升,同一评估指标下的检测准确率平均提升2.1%,且同一环境下每个场景的推断速度仅需要57 ms,远快于传统方法2倍多,从而保证了室内场景3D目标检测的准确性和高效性。

地面三维激光扫描技术在不动产测绘中的应用研究

本文首先介绍了一种利用移动手持式三维激光扫描仪进行不动产测绘外业的数据收集与处理技术,该技术能够迅速且高效地收集高质量的三维点云数据,经过一系列处理步骤,如配准、降噪、抽样和切割等,获得二维点云数据。其次,该技术还结合了随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)模拟墙体轮廓,并通过尺寸比较来验证其精确性。最后实验结果表明,移动手持式三维激光扫描仪在不动产测绘方面具有巨大应用潜力。

基于人工智能算法模型的教育交互信息故障诊断

针对现代教育信息技术存在异常交互结果以及效率低的问题,提出了一种新型的先进交互基础设施(AMI)。通过内部的教育数据交互传感模块,调节旋钮能自动调节硬件校准、检测异常交互参数,使得AMI教育资源管理设备迅速地查到准确的交互异常信息。通过无线通信传输至后台管理系统,该系统采用点云配准(PCR)算法进行实时异常检测,判断教育数据异常时间,找到异常原因。通过在某地教育学院进行仿真测试,结果表明,在不同测试样本数量下,该研究采用的方法交互异常检测的准确率平均值高达95.24%。

机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用研究

【目的】随着技术的不断更新发展,传统测量方法已无法满足公路地形测量的需求。三维激光扫描测量技术的应用使数据采集方法、处理方法及服务能力和水平均得到提高,因此,可以将三维激光扫描测量技术应用于公路地形测量中,从而提高测量效率。【方法】对机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的数据扫描获取过程及后续数据的预处理、数学建模和绘制地形图中的应用进行研究,并结合平原区G310郑州境改扩建工程、山区沿大别山明港至鸡公山高速公路两个项目,对使用三维激光扫描地形得到的点云数据进行处理与分析,绘制出道路沿线1∶2000带状地形图,并进行检查分析。【结果】试验结果表明,机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用取得了预期效果。【结论】通过机载三维激光扫描技术点云数据和图像数据获得的DOM、DTM、DLG产品精度满足要求,可直接应用于公路勘测设计。

全地形CCTV检测与三维激光扫描技术在排水暗涵排查中的应用

本文为将排水暗涵内部的结构性、功能性缺陷,污水混接,断面尺寸,箱涵边界,顶底标高查明,准确定位空间信息,采用全地形闭路电视(CCTV)检测与三维激光扫描技术相结合的方法在特殊暗涵段排查中应用。解决了常规CCTV检测无法精确定位和量测的难题,提高了排水暗涵检测效率和质量,为设计改造提供丰富的模型、影像、图纸、数据等,避免因为排查精度不够导致的改造阶段的设计方变更,节省工程费用。

基于激光雷达技术的高精度地面模型生成与应用研究

激光雷达技术在地貌测量中展现出显著优势,其能迅速、大面积,快且精度极高地收集地表信息,从而构建精准的数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)。本研究聚焦于利用激光雷达技术提升地面模型的精确性和实用性。我们首先对激光雷达扫描的数据进行预处理,通过计算激光雷达点云的范围与密度,进行分类和平滑处理,从而提高了数据的准确度和可用性;在此基础上,我们结合地理信息系统(Geographic Information System,GIS),建立点云数据处理与生成地面模型的方法,利用激光雷达数据构建高精度的DTM。进一步地,我们探寻高精度地面模型在土地使用、市区规划以及环保等领域的实用价值和广泛应用,展现出其无法估量的宝贵价值。本研究证明激光雷达技术在地面模型生成与应用中的重要作用,对精准测绘和地理信息分析具有重要指导意义。

基于虚拟现实技术的造纸流程可视化平台

为方便对造纸流程的全面了解,实现造纸流程可视化是最直接的手段。针对以往可视化手段应用下画面逼真度不足的问题,设计一种基于虚拟现实技术的造纸流程可视化平台。搭建平台分层结构,包括信息层、控制层以及视图层。搭建物理实体部件单元,利用激光扫描设备采集三维模型信息,包括造纸流程中所用到的材料、工具、环境等点云信息,对点云数据进行稀疏离群点剔除和降采样处理,通过点云配准后,利用逐点插入法建立虚拟三维网格模型。将纹理映射到构建的虚拟三维网格模型上并实施光照处理,增强虚拟场景画面的视觉效果。通过交互控制模块,实现对造纸流程虚拟模型的控制。结果表明:所设计平台下,虚拟画面逼真度相对更高,由此说明该可视化平台性能更高。

激光SLAM技术进展

针对近年来,基于激光雷达(LiDAR)的同时定位与地图构建(SLAM)技术在激光传感器技术的更新迭代、运动估计算法的稳定性和准确性、地图优化算法的精度和一致性以及与其他多种传感器深度融合等方面虽已取得显著进展,然而面对运动场景和复杂场景时,基于点云匹配的激光雷达里程计鲁棒性较差,容易失效,大规模场景下的后端优化算法会消耗大量计算资源,无法满足实时性的要求,以及不同场景下回环检测的成本较高且易误匹配等问题,研究分析激光SLAM技术进展:阐述激光雷达系统和激光SLAM框架;并详细介绍激光SLAM的关键技术和模块,针对激光SLAM与视觉SLAM系统开展对比研究;最后结合近年来的研究成果,指出激光SLAM技术在自动驾驶、机器人导航和工业自动化领域具有巨大的应用潜力,未来的研究趋势将集中于多源传感器融合、优化策略的改进以及与场景识别和环境感知技术的结合。

基于特征点的钢桁梁桥桁段虚拟拼装方法研究

针对山区钢桁梁桥1+1预拼装对场地要求高、工序资源消耗大的问题,提出基于特征点的钢桁梁桥桁段虚拟拼装方法。该虚拟拼装方法主要通过多尺度三维激光扫描技术进行桁段逆向模型构建、基于聚类分割特征的逆向模型点云优化、基于迭代最近点算法的桁段拼装运算进行钢桁梁桁段虚拟拼装,以代替实体预拼装,减少施工工序。为验证该虚拟拼装方法的可行性及准确性,以某山区特大铁路悬索桥为背景进行钢桁梁桁段缩尺模型试验。结果表明:该虚拟拼装方法可以筛选出相邻桁段中偏差较大的螺栓孔,在最大程度上保证螺栓孔拼装的合格率,避免因为某些螺栓孔偏差较大影响全局的拼装精度,验证了该虚拟拼装方法的可行性及准确性。

倾斜三维实景模型与BIM模型融合的室内外一体化场景构建

倾斜三维实景模型以其高空间精度、高分辨率、真纹理的优势在各行各业尤其是数字城市的建设中应用广泛;BIM技术包含丰富的建筑信息,是建筑管理功能的集大成者。本文基于倾斜摄影测量技术,采用飞马D2000无人机获取测区影像并构建三维实景模型,采用飞马SLAM100手持激光扫描仪获取目标建筑的室内点云数据,并结合BIM技术构建室内BIM模型,选用易智瑞GeoScene Pro平台,实现模型的融合及室内外一体化场景的创建、模型属性查询及管理分析应用,以期为实景三维建设的相关应用提供借鉴。

基于SLAM的井筒倾斜变形监测方法研究

针对传统矿山井筒安全监测方法中存在效率低(需停产监测)、数据量少、误差大等问题,提出利用激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping实时定位与建图)技术监测井筒倾斜变形的方法。以峰峰集团牛儿庄矿主井为研究对象,设计监测方案并利用激光SLAM技术感知井筒的内部信息,采用K′-means算法提取井筒边界点云,建立马尔可夫数学模型得到点云切片的中心,进而建立井筒中心基准线,根据整体和分段的方法分析了井筒倾斜变形。结果表明:井筒整体竖向倾斜1.99‰,上部井筒(距井口0~100 m)竖向倾斜3.06‰,下部井筒(距井口150~205 m)竖向倾斜1.85‰;相对于传统监测方法,激光SLAM工作时长由1 d甚至更长时间缩短至1 h,在井筒罐笼检修时间内即可完成监测工作,不需要停产的同时工作效率显著提高。

三维激光扫描技术在剧场建筑测绘中的应用

鉴于传统建筑测绘采用全站仪、测距仪等单点测量方式,存在工作量大且效率低下等问题,将三维激光扫描技术应用到剧场建筑测绘工作中,以北京某剧场测绘项目为例,探讨三维激光扫描技术在数据采集、数据处理、建筑平立剖面图绘制和三维仿真建模等作业流程的实现过程。工程实例结果表明,利用三维激光扫描技术解决传统建筑测绘方法单点采集和效率低下的问题是行之有效的,可为剧场建筑测绘工作提供一种高效快速的解决方案。