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Pre-process algorithm for satellite laser ranging data based on curve recognition from points cloud
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作者 Liu Yanyu Zhao Dongming Wu Shan 《Geodesy and Geodynamics》 2012年第2期53-59,共7页
The satellite laser ranging (SLR) data quality from the COMPASS was analyzed, and the difference between curve recognition in computer vision and pre-process of SLR data finally proposed a new algorithm for SLR was ... The satellite laser ranging (SLR) data quality from the COMPASS was analyzed, and the difference between curve recognition in computer vision and pre-process of SLR data finally proposed a new algorithm for SLR was discussed data based on curve recognition from points cloud is proposed. The results obtained by the new algorithm are 85 % (or even higher) consistent with that of the screen displaying method, furthermore, the new method can process SLR data automatically, which makes it possible to be used in the development of the COMPASS navigation system. 展开更多
关键词 satellite laser ranging (SLR) curve recognition points cloud pre-process algorithm COM- PASS screen displaying
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Integration system research and development for three-dimensional laser scanning information visualization in goaf 被引量:1
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作者 罗周全 黄俊杰 +2 位作者 罗贞焱 汪伟 秦亚光 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第7期1985-1994,共10页
An integration processing system of three-dimensional laser scanning information visualization in goaf was developed. It is provided with multiple functions, such as laser scanning information management for goaf, clo... An integration processing system of three-dimensional laser scanning information visualization in goaf was developed. It is provided with multiple functions, such as laser scanning information management for goaf, cloud data de-noising optimization, construction, display and operation of three-dimensional model, model editing, profile generation, calculation of goaf volume and roof area, Boolean calculation among models and interaction with the third party soft ware. Concerning this system with a concise interface, plentiful data input/output interfaces, it is featured with high integration, simple and convenient operations of applications. According to practice, in addition to being well-adapted, this system is favorably reliable and stable. 展开更多
关键词 GOAF laser scanning visualization integration system 1 Introduction The goaf formed through underground mining of mineral resources is one of the main disaster sources threatening mine safety production [1 2]. Effective implementation of goaf detection and accurate acquisition of its spatial characteristics including the three-dimensional morphology the spatial position as well as the actual boundary and volume are important basis to analyze predict and control disasters caused by goaf. In recent years three-dimensional laser scanning technology has been effectively applied in goaf detection [3 4]. Large quantities of point cloud data that are acquired for goaf by means of the three-dimensional laser scanning system are processed relying on relevant engineering software to generate a three-dimensional model for goaf. Then a general modeling analysis and processing instrument are introduced to perform subsequent three-dimensional analysis and calculation [5 6]. Moreover related development is also carried out in fields such as three-dimensional detection and visualization of hazardous goaf detection and analysis of unstable failures in goaf extraction boundary acquisition in stope visualized computation of damage index aided design for pillar recovery and three-dimensional detection
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堆石坝压实密度快速检测方法的研究
3
作者 蔡荣生 董东雪 王利楠 《山西建筑》 2024年第5期188-191,共4页
提出了基于三维激光扫描、图像智能识别与小粒径骨料自动筛分机的堆石坝密度快速检测方法,旨在提高堆石坝检测精度和效率,保障水利工程安全。通过三维激光扫描获取堆石坝测坑表面的三维点云数据,实现测坑体积的快速计算;结合图像智能识... 提出了基于三维激光扫描、图像智能识别与小粒径骨料自动筛分机的堆石坝密度快速检测方法,旨在提高堆石坝检测精度和效率,保障水利工程安全。通过三维激光扫描获取堆石坝测坑表面的三维点云数据,实现测坑体积的快速计算;结合图像智能识别技术,实现对骨料粒径的自动测量;利用小粒径骨料自动筛分机对堆石坝中的骨料进行筛分和测量,定量评价压实状态。该方法具有快速、准确等优点,适用于大规模的堆石坝密度检测,达到了推动碾压施工自动化水平的效果。 展开更多
关键词 堆石坝快速检测 激光点云扫描 粒径智能识别 骨料自动筛分机
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基于关键特征增强机制的3D人脸识别 被引量:1
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作者 王奇 钱伟中 +1 位作者 雷航 王旭鹏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期252-258,共7页
3D人脸识别是计算机视觉领域的重要组成部分,Pointnet依靠深度学习解决了点云的无序性,实现了3D点云的全局特征提取,但由于点云数据缺乏细节纹理,仅靠全局特征很难实现复杂情况下的人脸识别。针对以上问题,基于Pointnet提出了一种局部... 3D人脸识别是计算机视觉领域的重要组成部分,Pointnet依靠深度学习解决了点云的无序性,实现了3D点云的全局特征提取,但由于点云数据缺乏细节纹理,仅靠全局特征很难实现复杂情况下的人脸识别。针对以上问题,基于Pointnet提出了一种局部特征描述子,用于描述点云局部空间的几何特征,并引入关键特征增强机制,通过特征概率分布增强人脸关键信息,该机制能减少不必要特征对任务的干扰,有效提升模型的准确率。在公共数据集CASIA-3D、Lock3DFace、Bosphorus上进行实验测试,结果表明该方法能很好地应对表情变化、部分遮挡以及头部姿态的干扰,在弱光环境下其准确率高于RP-Net 1.1%,并具有良好的实时性。 展开更多
关键词 3D人脸识别 深度学习 局部特征描述子 特征增强 点云数据
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利用SLAM点云的玉米株数自动识别
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作者 王果 王成 +2 位作者 王宏涛 张成龙 杨福芹 《激光技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期140-144,共5页
为了实现农田玉米株数的快速无损自动化识别,提出一种利用同时定位与地图构建(SLAM)点云的农田玉米株数自动识别方法。借助飞马SLAM100手持扫描仪进行玉米田块点云数据采集,充分利用SLAM点云中玉米植株的竖直度特征和扫描过程中植株的... 为了实现农田玉米株数的快速无损自动化识别,提出一种利用同时定位与地图构建(SLAM)点云的农田玉米株数自动识别方法。借助飞马SLAM100手持扫描仪进行玉米田块点云数据采集,充分利用SLAM点云中玉米植株的竖直度特征和扫描过程中植株的先验纹理特征,进行玉米植株顶部的自动提取,引入密度聚类算法进行玉米植株的区分与株数自动识别,并通过农田实测数据进行实验。结果表明,所设计的方法能够实现玉米植株的自动识别,对玉米种植株数的识别率达到92.53%。该研究在玉米植株自动识别、作物估产以及智慧农业研究领域具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 激光技术 同时定位与地图构建点云 玉米植株 自动识别
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基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法研究
6
作者 韩梦杰 刘发英 +4 位作者 杨振宇 孙卫孝 陈肖 魏忠彩 李学强 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第2期200-206,258,共8页
种薯芽眼的准确识别是实现智能切块的重要前提。为解决种薯芽眼机器视觉识别易出现误判和不易获取芽眼三维位置信息而导致切块不均匀的问题,提出一种基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法。确定点云获取过程中ROI区域消除采集过程中背景... 种薯芽眼的准确识别是实现智能切块的重要前提。为解决种薯芽眼机器视觉识别易出现误判和不易获取芽眼三维位置信息而导致切块不均匀的问题,提出一种基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法。确定点云获取过程中ROI区域消除采集过程中背景的影响,通过工业相机与线激光器相配合连续采集移动种薯的激光光条图像获取其点云数据;根据点云密度去除随机噪声和裙边噪声,提高点云质量,降低芽眼误判率。采用体素滤波算法稀疏点云,提高识别效率;通过对种薯表面任意点的局部邻域进行平面拟合后获取点云法向量,构建加权协方差矩阵参数化种薯表面点云,根据矩阵特征值大小设定的动态阈值对种薯表面点云进行初步筛选,得到种薯芽眼判别的候选点,采用欧式聚类算法获取候选点的点云簇,选取每个点云簇中最大特征值点为关键点,利用计算关键点和邻域内其他点构成的中心线连线向量与法向量夹角余弦值对关键点再次筛选,最终确定种薯各个芽眼位置。试验结果表明,芽眼识别率为95.13%,芽眼误识别率为4.87%,可为马铃薯种薯智能化切块时芽眼识别提供参考。 展开更多
关键词 种薯 激光点云 三维重建 特征提取 芽眼识别
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基于激光雷达的散粮堆粮面异动识别算法研究与验证
7
作者 尹正富 许启铿 +1 位作者 刘永超 王俊岭 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期186-192,共7页
粮面异动监测是国家储备粮日常库存检查的重要内容,是粮食仓储监管的一项新需求。为了解决传统粮面异动监测技术难题,本文提出了一种基于激光雷达的粮面异动监测方法。通过搭建一个能够模拟真实粮堆状态的足尺实验平台,利用高精度激光... 粮面异动监测是国家储备粮日常库存检查的重要内容,是粮食仓储监管的一项新需求。为了解决传统粮面异动监测技术难题,本文提出了一种基于激光雷达的粮面异动监测方法。通过搭建一个能够模拟真实粮堆状态的足尺实验平台,利用高精度激光三维测量装置,设计了基于激光扫描点云数据和出入仓作业信息的散粮堆粮面异动识别算法,并通过实验平台进行了算法检验与验证。结果表明:该方法可直接获取高精度的粮堆表面坐标信息,克服了图像识别技术数据精度不足的问题;构建的基于粮堆形貌坐标信息和出入库作业状态数据的粮面异动判据算法,能够实现可靠的定量计算;将所提出的方法应用于实际粮仓场景,验证了该方法的可行性和有效性,能够满足粮食库存动态监管需求,为粮面异动在线监测及预警提供了新技术。 展开更多
关键词 激光雷达 散粮堆 粮面异动 图像识别 点云数据
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基于激光点云技术的道路边坡滑坡识别方法研究
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作者 刘泰鑫 周立志 +2 位作者 王子煜 鲁冠宏 牛沛 《山西建筑》 2024年第12期127-130,共4页
道路边坡在运行期容易产生道路滑坡等表观病险,对道路的正常运维产生不良影响。三维激光扫描技术具有范围广、无接触的特点,采用三维激光扫描技术获取边坡病险点云数据已经成为新兴的道路病害检测手段。通过系统的室内试验模拟道路边坡... 道路边坡在运行期容易产生道路滑坡等表观病险,对道路的正常运维产生不良影响。三维激光扫描技术具有范围广、无接触的特点,采用三维激光扫描技术获取边坡病险点云数据已经成为新兴的道路病害检测手段。通过系统的室内试验模拟道路边坡滑坡工况,研究了滑坡点云数据的三维特征,提出了适用于道路滑坡病险特征的点云特征识别的方法,并基于室内模型试验数据验证了方法的可行性,该方法简单便捷,坡长度识别准确率超过95%。 展开更多
关键词 滑坡 点云分割 特征识别 激光点云
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基于室内点云地图的特征轮廓识别方法
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作者 刘亮 郑敏毅 +1 位作者 张农 刘鹏飞 《计算机仿真》 2024年第8期189-194,共6页
针对用激光雷达构建室内点云地图时存在窗户等透明物体,导致激光雷达的线束透过窗户产生噪点影响地图精度等问题,提出一种适用于室内三维点云地图的墙面识别方法,并借助此方法进一步识别出窗户的位置,进而实现对窗外的噪点与集群点的去... 针对用激光雷达构建室内点云地图时存在窗户等透明物体,导致激光雷达的线束透过窗户产生噪点影响地图精度等问题,提出一种适用于室内三维点云地图的墙面识别方法,并借助此方法进一步识别出窗户的位置,进而实现对窗外的噪点与集群点的去除。前者从三维点云地图中的各个点分布的密度来识别出墙面点;后者则通过墙面坐标定位到外墙及窗户位置,从而去除噪点和无效特征。实验在三个场景下的室内地图进行方法验证,结果表明,上述方法在墙面和窗户的提取中准确率均在95%以上,并可有效的去除窗外噪点。在特定场景下窗户提取的召回率可达到100%,上述方法可用于简单和较为复杂的室内环境中进行窗墙识别去噪,在特征繁多的室内也有不错的效果。 展开更多
关键词 三维激光点云 室内墙面识别 室内窗户检测 窗外噪点去除
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基于点云和RGB的三维增强人脸识别
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作者 毛广志 丁彬 +2 位作者 唐飞洋 刘聪聪 郁钱 《江苏理工学院学报》 2024年第4期85-89,共5页
针对普通相机无法获取人脸图片的深度信息而导致识别率低的问题,提出了一种基于点云和RGB图像的三维人脸增强识别方法。首先,利用深度相机采集点云数据和RGB图像,并利用Transformer的Attention机制建立图像的融合机制。其次,在FaceNet的... 针对普通相机无法获取人脸图片的深度信息而导致识别率低的问题,提出了一种基于点云和RGB图像的三维人脸增强识别方法。首先,利用深度相机采集点云数据和RGB图像,并利用Transformer的Attention机制建立图像的融合机制。其次,在FaceNet的MobileNet中增加encoder网络层,即PointTransformer,可以将数据分成多块计算。在encoder网络中,利用Attention机制将点云与RGB图像融合,以增强3D人脸识别的准确率。结果表明:基于点云和RGB图像的三维人脸增强识别方法的准确率达到99.67%,验证了此方法的可行性。 展开更多
关键词 三维人脸点云 人脸识别 TRANSFORMER 注意力机制 特征融合
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基于图像和激光点云融合的智能采面煤岩识别 被引量:2
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作者 司垒 王忠宾 +3 位作者 李嘉豪 魏东 梁斌 肖俊鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期254-262,407,共10页
为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云... 为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析。结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%。在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性。 展开更多
关键词 煤岩识别 图像点云 激光点云 点云配准 点云分割
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数字化激光扫描成像引信低空海面背景目标识别方法 被引量:1
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作者 孟祥盛 李乐堃 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期301-312,共12页
激光成像技术能获得精细化的空间信息,在解决超低空海洋环境背景下的目标探测与识别时具有独特的优势。文中基于海谱波动模型和激光海面回波反射特征的模拟,仿真分析了探测系统的视场角和入射角参数对海面回波特征的影响,对比分析了宽... 激光成像技术能获得精细化的空间信息,在解决超低空海洋环境背景下的目标探测与识别时具有独特的优势。文中基于海谱波动模型和激光海面回波反射特征的模拟,仿真分析了探测系统的视场角和入射角参数对海面回波特征的影响,对比分析了宽视场和窄视场在不同海况下的激光回波特征,并对比窄视场成像探测系统对目标反射和海面反射的空间分布差异。提出了一种数字化阵列激光扫描成像探测系统,该系统通过电控阵列激光分时高速工作可实现周向360°的固态扫描探测,并通过高速AD采样获取数字化的回波幅度和距离阵列。针对弹目高速交会的工作特点,提出了帧内判定,帧间累积的低空海背景目标识别方法。该方法通过直通滤波、数学形态学滤波、目标形态特征等方法能快速滤除海背景杂波,保证弹载探测识别的实时性和可靠性要求。通过不同交会条件的仿真验证,该方法对不同海况下的识别准确率的平均值为96.9%。 展开更多
关键词 激光引信 激光成像 抗干扰 点云特征识别
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隧道掌子面节理点云识别及微服务模块开发 被引量:2
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作者 于晓宇 刘芳 +1 位作者 徐英楠 朱合华 《地下空间与工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期586-593,共8页
快速识别岩体隧道掌子面不连续面的点云信息并解译其几何与力学参数是实现隧道远程诊断的重要基础。目前基于数码相片的三维点云识别严重依赖商业程序,本文基于计算机视觉开源框架,自主开发了隧道掌子面不连续面点云信息识别的微服务模... 快速识别岩体隧道掌子面不连续面的点云信息并解译其几何与力学参数是实现隧道远程诊断的重要基础。目前基于数码相片的三维点云识别严重依赖商业程序,本文基于计算机视觉开源框架,自主开发了隧道掌子面不连续面点云信息识别的微服务模块。该微服务模块基于Django框架封装,可灵活部署于任一具有微服务架构的隧道安全诊断平台中,根据用户在线输入的不同视角下隧道掌子面岩体相片,可自动识别三维点云并实现三维重构。该微服务模块已部署于同济大学基础设施智慧服务系统(iS3)中,点云识别结果与其他程序进行了对比,结果表明,该微服务模块能满足基本的三维重构功能要求,在点云识别速度方面具有优势,未来在计算精度方面仍存在提升空间。 展开更多
关键词 隧道掌子面 岩体不连续面 点云识别 开源框架 微服务模块
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基于深度学习的三维人脸识别方法研究 被引量:3
14
作者 汪淑贤 欧阳玉梅 《集成电路应用》 2023年第1期73-75,共3页
阐述一种基于深度学习的三维人脸识别算法。首先选取合适的人脸数据库,通过点云去噪、孔洞填充、人脸裁剪和姿态校正,生成精确的点云数据;然后,将点云数据输入至能够实现特征重用的DenseNet网络中,完成特征提取,进而采用Arcface损失函... 阐述一种基于深度学习的三维人脸识别算法。首先选取合适的人脸数据库,通过点云去噪、孔洞填充、人脸裁剪和姿态校正,生成精确的点云数据;然后,将点云数据输入至能够实现特征重用的DenseNet网络中,完成特征提取,进而采用Arcface损失函数实现人脸分类。 展开更多
关键词 深度学习 三维人脸 点云 识别分类
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An Algorithm to Recognize the Target Object Contour Based on 2D Point Clouds by Laser-CCD-Scanning 被引量:1
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作者 MAO Hongyong SHI Duanwei +4 位作者 ZHOU Ji XU Pan CHEN Shiyu XU Yuxiang FENG Fan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2015年第4期355-361,共7页
For a vision measurement system consisted of laser-CCD scanning sensors, an algorithm is proposed to extract and recognize the target object contour. Firstly, the two-dimensional(2D) point cloud that is output by th... For a vision measurement system consisted of laser-CCD scanning sensors, an algorithm is proposed to extract and recognize the target object contour. Firstly, the two-dimensional(2D) point cloud that is output by the integrated laser sensor is transformed into a binary image. Secondly, the potential target object contours are segmented and extracted based on the connected domain labeling and adaptive corner detection. Then, the target object contour is recognized by improved Hu invariant moments and BP neural network classifier. Finally, we extract the point data of the target object contour through the reverse transformation from a binary image to a 2D point cloud. The experimental results show that the average recognition rate is 98.5% and the average recognition time is 0.18 s per frame. This algorithm realizes the real-time tracking of the target object in the complex background and the condition of multi-moving objects. 展开更多
关键词 laser-CCD scanning sensor 2D point cloud contour recognition improved Hu invariant moments BP neural network
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基于X射线图像和激光点云的煤矸识别方法 被引量:14
16
作者 司垒 谭超 +2 位作者 朱嘉皓 王忠宾 李嘉豪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期193-205,共13页
煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别。因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法。首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割... 煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别。因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法。首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割精度和分割效率;同时,利用直通滤波和体素栅格降采样简化了煤矸激光点云数据,进而提取了X射线图像和激光点云的煤矸组合特征。然后,针对传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优和种群多样性差等问题,提出了多策略改进的SSA算法(ISSA),并用于轻量梯度提升机(LightGBM)参数的寻优,进而设计了基于ISSA-LightGBM的煤矸快速识别模型。最后,搭建了煤矸识别实验平台,开展了相应的实验对比分析,结果表明:ISSA-LightGBM模型的煤矸识别准确达99.00%,综合性能优于其它模型,满足了煤矸高效识别的需求。 展开更多
关键词 煤矸识别 X射线图像 激光点云 特征提取 轻量梯度提升机
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三维激光扫描技术在面板堆石坝挤压边墙变形监测中的应用 被引量:16
17
作者 万智勇 黄耀英 +2 位作者 赵新瑞 左全裕 李祥红 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第6期56-61,共6页
为了分析挤压边墙的变形特性对混凝土面板的施工及应力变形影响,首次采用瑞士徕卡公司生产的ScanStation P40扫描仪对涔天河面板堆石坝挤压边墙进行3期扫描,将第1期扫描点云数据作为基准数据,将第2期、第3期扫描的点云数据分别与基准数... 为了分析挤压边墙的变形特性对混凝土面板的施工及应力变形影响,首次采用瑞士徕卡公司生产的ScanStation P40扫描仪对涔天河面板堆石坝挤压边墙进行3期扫描,将第1期扫描点云数据作为基准数据,将第2期、第3期扫描的点云数据分别与基准数据进行对比分析来获取挤压边墙的变形特性,然后与同期挤压边墙上的棱镜实测数据对比分析。结果表明:挤压边墙中上部呈向下游位移的趋势,而下部呈向上游位移趋势;基于三维激光扫描的挤压边墙顺河向位移变化区域大于棱镜实测顺河向位移变化区域;挤压边墙中上部沉降较大,两岸沉降较小,挤压边墙处于变形发展阶段,尚不适合进行面板施工;2种监测手段得到的挤压边墙变形趋势基本一致。说明利用三维激光扫描技术对面板堆石坝挤压边墙表面变形进行监测是可行的,可为类似工程提供参考。 展开更多
关键词 面板堆石坝 挤压边墙 三维激光扫描 点云数据 变形监测
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基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法 被引量:7
18
作者 刘雁雨 吴晓平 +1 位作者 高皓 刘晓刚 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第1期105-108,112,共5页
针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预... 针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预处理视为有序带噪声的空间曲线重建问题,利用COMPASS系统多圈GEO卫星实测数据进行验证。结果表明:该方法与常用算法一致率在85%以上,能够实现激光观测数据的自动处理与满足导航系统的需要。 展开更多
关键词 卫星激光测距 点云曲线辨识 数据预处理算法 COMPASS 屏幕处理
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基于激光三维点云的机械工件识别方法 被引量:16
19
作者 薛珊 吕南方 +2 位作者 沈雨鹰 刘正彬 郭建波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期169-176,共8页
随着中国制造2025的到来,运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件,工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题,提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法,该方... 随着中国制造2025的到来,运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件,工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题,提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法,该方法主要能够识别工件是哪种工件。首先对流水线上杂乱无序的工件进行激光扫描,得到工件的三维激光点云数据,将三维激光点云数据初步去噪。运用MATLAB软件对得到的三维激光点云进行中心切片,得到点云的主视切片、俯视切片、左视切片;运用HALCON软件对点云切片去噪、增强、分割,提取中心切片的边界信息并得到提取区域的特征参数,进而识别工件的类型。最后运用自主研发设备进行实验,分别以步距为0.05 mrad、测距精度0.2 mm、测角精度为0.02 mrad进行扫描,实验结果表明,识别准确性达96.67%。该方法对同类问题有较大的借鉴意义。 展开更多
关键词 激光点云 点云切片 边界提取 特征参数 工件识别
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激光点云运动人体目标识别及运动信息提取 被引量:4
20
作者 杜璞 张小艳 《激光杂志》 北大核心 2018年第1期150-153,共4页
针对传统的关键点检测方法进行人体运动信息提取和图形重构获得的可测截面少和精度低的问题,提出一种基于激光点云技术的运动人体目标识别及运动信息提取方法。采用多视点云配准方法进行运动人体目标的三维光学面扫描,获得运动人体目标... 针对传统的关键点检测方法进行人体运动信息提取和图形重构获得的可测截面少和精度低的问题,提出一种基于激光点云技术的运动人体目标识别及运动信息提取方法。采用多视点云配准方法进行运动人体目标的三维光学面扫描,获得运动人体目标的体绘制图像,采用高斯滤波法剔除服从正态分布的噪声,获得能准确反映人体运动行为特征的有用数据特征。使用激光点云平滑技术消除人体运动重建曲面的毛刺,保留原始点云的特征信息。通过点云采样技术拟合获得人体运动信息,实现人体运动信息有效提取。仿真结果表明,该方法能有效实现人体运动动作图像重构,重建几何精度较高,对运动信息提取的拟合准确性较好。 展开更多
关键词 激光点云 人体 目标识别 运动 信息提取 图像
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