高海拔多山地区架空输电线路高密点云数据获取方法研究及应用

为解决高海拔多山地区有人直升机、复合翼无人机作业相对航高较高、易受侧风影响、点云稀疏的痛点,本文提出了一种“仿塔飞行”架空输电线路三维激光扫描点云数据获取方法,优化了传统的“仿地飞行”方式,对西藏藏中联网某500 kV超高压架空输电线路进行了点云数据获取,经数据处理及分析,点云数据体素密度大,空间位置精度高。试验结果表明,大载重多旋翼无人机在高海拔多山地区进行“仿塔飞行”作业,在降低作业风险的同时,所获取的点云数据密度高、噪声小,且金具和导线微部特征明显;同时,该方法具有机动性高、稳定性强、作业风险低的优势,为架空输电线路精细化自主巡检及国家电网智慧化应用提供了支撑。

基于Transformer的道路场景点云分类与分割方法

针对多目标识别过程中点云分类和分割精度不高的问题,提出了一种基于改进Transformer模型的点云分类与分割方法DRPT(Double randomness Point Transformer),该方法在Transformer模型卷积投影层创建新的点嵌入,利用局部邻域的动态处理在数据特征向量中持续增加全局特征属性,从而提高多目标识别中点云分类和分割的精度。实验中采用了标准基准数据集(ModelNet40、ShapeNet部分分割和SemanticKITTI场景语义分割数据集)以验证模型的性能,实验结果表明:DRPT模型的pIoU值为85.9%,比其他模型平均高出3.5%,有效提高了多目标识别检测时点云分类与分割精度,是对智能网联技术发展的有效支撑。

基于激光雷达和视觉的双里程计SLAM应用研究

文中研究了基于激光雷达和视觉的双里程计融合SLAM,以弥补激光雷达在弱纹理场景下的不足,实现单目视觉里程计对激光雷达点云的补充,提高建图精度.实现方案以2D激光雷达采集的点云数据为主,将单目视觉传感器作为激光雷达点云盲区的补充,搭建双里程计SLAM实验平台,通过实时机器人构建地图并获取当前的位置信息,降低成本.

雨雪天气下的激光雷达滤波算法研究

在雨雪等恶劣天气下,由于雨雪颗粒的遮挡,激光雷达的性能会受到严重影响,给三维目标检测带来了很大困难。针对这个问题,提出了一种基于马氏距离的动态离群点滤波算法;首先通过建立KD树,根据不同欧氏距离计算离群点的马氏距离,去除点云雨雪噪声;最后将该算法应用于目标检测。经过加拿大恶劣天气公开数据集(CADCD)和实际实验的验证,在中雪和大雪天气下,与DROR滤波方法对比,本文提出的滤波算法精确率分别相对提高了7.88%,7.72%;在实际雨天实验中,本文算法精确率比DROR滤波相对提高了10%。在目标检测应用方面,与仅采用Pointpillars的算法相比,采用该滤波的检测算法车辆和行人的检测精度也分别相对提高了19.26%,20.39%,在数据集和实际实验场景下均验证了本文算法的有效性。

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。

车载移动测量点云数据精度快速检测方法

车载移动测量系统以高自动化、高精度的优势,在测绘数据采集中得到广泛应用。在工程项目开展中如何快速、有效地进行点云数据精度检测,是制约车载移动测量系统发挥其快速数据采集优势的瓶颈。本文在对车载移动测量系统误差进行分析的基础上,提出基于综合误差评估模式的车载移动测量点云数据精度快速检测方法,从点云数据重复测量精度检测、绝对精度检测和特征边长精度检测3方面对点云数据精度进行检测。采用车载移动测量系统的农村不动产测量、道路测量等项目的实践结果表明,本文方法能有效提高点云数据检测速度,保障车载移动测量项目高效实施。

产品反向工程和快速原型制造的集成技术

基于在新产品研制和产品复制过程中 ,采用产品反向工程和快速原型制造的集成技术可以缩短产品研制开发的周期 ,提出了一种将两种先进制造技术集成的方案 .将反向工程数字化测量所得到的截面数据 ,通过简化处理产生一个数据量小而包含的信息又足以满足精度要求的切片数据文件 ,直接用于快速原型制造 ,从而避免了曲面重构和转换成 STL文件的中间过程 .并阐述了去除多余截面、精减点云数据和生成截面曲线等步骤的主要算法 .实例表明采用该方法是切实可行的 .

基于非均匀热传导理论的点云数据平滑处理

在逆向工程和自由曲面数字化检测过程中,针对面点云及散乱点云数据平滑与特征信息准确保留的矛盾及噪声点的传播问题,引入非均匀热传导理论建立点云平滑数学模型,将点云数据拟化为一个温度场,点云特征边界处可设定为绝热壁,从而使平滑操作仅在局部区域内进行,使平滑操作与特征信息的保留达到很好的协调。试验结果证明该方法具有鲁棒性强,及在点云平滑的过程中能够完整保持特征边界信息的特点,为后续的逆向建模及自由曲面数字化检测提供了可靠的质量保证。

基于扩展高斯球的点云数据与CAD模型配准

针对点云数据和三维CAD模型坐标配准过程中初始对应位置无法定量确定及最临近点计算效率问题,提出基于扩展高斯球的快速模板匹配算法,通过点云数据扩展高斯球空间与笛卡尔空间的相互转换,使外特征配准算法中测量点云与三维CAD模型初始位置的确定得到定量解决。为提高配准算法中点云数据与三维CAD模型最临近点的计算效率,采用三维CAD模型引导点云对测量数据与三维CAD模型进行桥接,从而将测量点与自由曲面的数值迭代计算问题转化为三维空间中最临近点的空间搜索,使算法的效率得到提升,实例验证了算法的有效性。

基于机载激光雷达的滩涂测绘关键技术研究

高效、高质量的测绘成果是滩涂资源开发利用的重要前提。采用传统航空摄影测量与遥感手段存在像控点布设困难、影像间不易匹配、项目周期长等问题。因此,针对激光雷达点云数据高密度、高精度的特点,根据测绘地理信息部门和海洋与渔业部门的需求,研究适应于浙江省宁波市滩涂DOM、DEM、DSM和DLG生产的合理方案,为工程实践提供技术支持。

逆向设计中点云数据处理技术的研究进展

逆向设计是随着计算机及数据测量技术的发展而迅速兴起的一门新学科,也是CAD/CAM技术的重要组成部分,基于点的点云处理技术是逆向设计中的重要研究内容之一。总结了国内外在逆向设计中点云数据处理的研究现状和分析了典型算法的特点应用情况,比较了各种方法存在的优点和不足,对目前点云数据处理技术研究应用中的问题和发展方向作了探讨。

适用于多值曲面修复的空洞边界提取方法及应用

针对常用的空洞边界提取方法在噪声干扰和投影单值方面的缺点,提出一种能克服投影重叠问题而适用于多值曲面修复的空洞边界自动提取方法。首先求出散乱点云的k近邻域,利用推进式逐层求解法ALS将各近邻域点投影至平面;然后在平面内进行网格划分及提取边界网格,在此基础上应用最小凸包法提取边界线;最后,进行空洞边界与物体本身边界的识别。为了验证其有效性,将该方法应用于后续的空洞填充及曲面重构中,并选用采样点到所建曲面模型的最大距离和平均距离为定量评价指标进行精度分析及评价。试验结果表明,采用ALS以及最小凸包法能够保留特征和避免投影重叠,所提取的空洞边界精确,能够满足后续建模的需要。

基于断面激光扫描的移动车辆交通流参数提取

提出一种基于车载激光移动测量数据的微观交通流参数提取方法.将移动断面激光扫描数据根据一定的阈值进行分割分类,获得路域范围的移动车辆.根据二次多项式加权拟合法,获得移动车辆的特征点信息.再基于特征点的时空关系,计算车辆之间的距离、位置、速度等微观交通流参数.以上海延安高架路为例进行试验,对车辆之间的交通流参数提取进行实际验证.结果表明,该方法可以有效地提取车辆交通流参数,前、后方车辆的距离平均误差仅为0.06m,速度平均误差为1.62km·h^(-1);侧方车辆的距离平均误差仅为0.10m,速度平均误差为1.29km·h^(-1).

浮雕灰度图生成精度建模仿真研究

在图像检测过程中,由于采集图像带有噪声,灰度图生成算法会产生许多无效的计算和像素值不准确的问题。为解决上述问题,首先定义了特征杂点,提出了删除特征杂点的算法。然后根据点云的稠密分布不均情况,分别提出了稠密型点云的灰度图生成算法和非稠密型点云的灰度图生成算法。实验证明提出的处理算法能有效地消除点云数据的噪声干扰和提出的灰度图生成算法避免了无效的计算和像素值不准确,提高了灰度图生成精度和效率。研究成果对提升浮雕生产质量具有重要的意义。

大规模点云内外存调度绘制技术

为实现大规模点云的快速绘制,提出以部分内存访问机制为基础、以节点点数上限为叶节点形成条件的平衡八叉树存储结构。设计点云内外存调度绘制流程,包括节点可见性判断、内外存数据调度和点云绘制等环节。为提高可见性判断的效率,在视点与节点距离、夹角约束条件的基础上给出节点可视半径约束。利用实测大规模点云数据进行实验,结果证明,该技术可以在有限的内存资源条件下,以较小的内存消耗实现上亿级规模点云从整体到局部的流畅绘制。

基于CAD模型引导的复杂曲面与测量点云配准

针对测量点云与CAD模型配准过程中普遍采用基于点云与曲面的匹配方法,提出了以CAD模型引导的最临近点迭代ICP(iterativeclosetpoint)配准方法,由CAD模型将复杂曲面离散生成引导目标点云,并采用四元数法求解引导目标点云与测量点云配准的旋转和平移矩阵.通过引导目标点云的桥接作用,使测量点云与CAD模型达到快速配准.该方法具有灵活、快速的特点,并在具体项目中得到验证.

基于三维激光扫描技术的果园景观可视化方法——以贵州关岭火龙果标准示范园为例

基于数字示范果园与高效农业产业园区建设与管理的需要,利用Riegl VZ-400三维激光扫描仪对贵州关岭县火龙果标准示范园进行实景扫描,并结合RISAN PRO系统配套软件对扫描点云数据、影像数据进行拼接处理,从而实现火龙果园的三维可视化,为虚拟果园管理和园区规划提供直观参考和布局。

三维激光扫描点云及其全景技术在“多测合一”中的应用

城市工程建设竣工验收阶段"多测合一"工作机制正在全国范围内推广开展。"多测合一"旨在项目竣工验收阶段一次性全面准确地获取项目的空间位置、形状形态、地形地貌等全要素。以RTK、全站仪、手持测距仪等传统手段相配合形成的单点、单线采集模式效率低、劳动强度大、信息量少,难以适应"多测合一"的统一性与精细度要求。基于徕卡RTC360点云自动拼接技术,自主开发配套全景漫游系统,在实现作业效率提升的同时,丰富"多测合一"信息化产品,辅助竣工验收审批。

逆向设计中曲面重建理论及应用

讨论了B样条基本理论及应用B样条曲线进行曲面重建的理论,在车身逆向设计的实例当中,从汽车发动机盖点云数据的获取及其处理,在应用B样条生成网格曲线以及重建曲面几个方面,给出了曲面重建的具体方法,并得到了较为满意的结果。

一种应用于大角度变换点云的配准方法

针对传统配准法不能很好解决大角度变换点云的配准这一问题,提出一种基于精确对应特征点对及其K邻域点云的配准方法。首先分别计算两组点云的FPFH值,根据特征值建立点云间的对应关系;然后通过RANSAC滤除其中错误的匹配点对,得到相对精确的特征点对集合;之后通过KD-tree搜索的方式分别找出特征点对R半径邻域内的点,应用ICP算法得到两部分点云的最优收敛;最后将计算得到的相对位置关系应用到原始点云上得到配准结果。通过对斯坦福大学点云库中Dragon、HappyBuddha模型以及Kinect采集的石膏像数据进行配准和比较,实验表明该方法能够有效解决大角度变换点云的配准问题,是一种具有高精度和高鲁棒性的三维点云配准方法。