复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

三维激光扫描多视点云拼接新方法

提出了一种新的多视点云拼接算法．该方法首先根据点云观测数据，以一个二维平面网格以及网格中各网点所对应的z坐标来拟合参考点云；然后采用公共点对法将目标点云概略拼合到参考网格点云；最后，计算目标点云中各点至网格点云中相应网眼的距离，并以所有这些距离的平方和最小为准则，采用最小二乘法迭代解算点云坐标转换参数．实例证明，该方法算法可靠，操作简单，计算效率高，具有很强的实用价值．     

汽车车身曲面点云数据分割方法的研究

车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.     

最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法

为了获得理想的点云数据孔洞修补结果, 针对当前算法存在的缺陷, 提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的点云数据孔洞修补算法. 首先根据散乱点云边界估计孔洞修补范围, 然后根据孔洞及周围点的信息, 采用最小二乘支持向量机建立一个曲面, 并对曲面点云数据的孔洞进行修补, 最后采用C++语言编程实现仿真实验. 实验结果表明, 最小二乘支持向量机能有效修补各种复杂的孔洞, 且修补效果优于其他算法.     

三江源区高寒草甸退化与水塔功能的关系

为便于利用空区探测系统(CMS)采集的采空区点云数据,在三维重建之前对点云数据进行精简是一个必要的环节,提出了一种基于切片的采空区点云数据精简方法.根据采空区点云数据采集的原理,将采空区理想化处理,分析扫描角、扫描线间距及扫描点水平距离之间的关系,据此确定切片间距阈值.将最近点投影到切片上拟合成曲线,结合改进后的偏角法对曲线进行采样精简处理,并以实例证明该方法的有效性.     

三维激光点云数据精简算法

分析了多种三维激光点云数据精简算法的工作原理,以及它们在缩减数据量以提高算法的处理速度方面的效果,综述了三维激光点云数据精简算法的国内外研究现状.     

基于激光点云的车辆外廓尺寸动态测量方法

为解决车辆外廓尺寸测量中存在的测量准确度低、重复性差及三维轮廓重构质量差的问题,提出一种基于激光点云的动态测量方法.首先基于车辆外廓尺寸动态测量原理,对系统测量方案进行了设计.然后为去除激光雷达在采集过程中产生的噪声和冗余数据,基于kd-tree建立点云空间拓扑关系并采用邻域平均法实现点云数据的去噪,借助最小二乘法判断局部曲率特征对点云数据进行精简,并通过边界点识别算法对边界特征进行保护.最后通过实车试验对所提方法进行验证,并设计出反光镜滤除方案及曲线行驶矫正模型,实现对试验结果的进一步优化.试验结果表明:4种车型的示值误差均小于1%,重复性最大为0.48%,具有较高的准确度和较好的稳定性,满足国家标准要求;根据车辆三维轮廓重构模型,可对超限位置快速定位.     

激光扫描点云数据的NURBS曲面重构技术研究

利用激光扫描系统采集的点云数据具有在某一维上不变的特点,提出了基于NUBRS重构曲面的方法.在原始点云数据预处理上,采用删除非曲面上的点云数据、拼接、排序和点云数据切片等方法,利用最小二乘非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和必要的数据插补,并经二次采样后得到重构曲面的数据.以鼠标表面的重构过程说明了该方法的有效性和实用性.图4,参7.     

散乱数据点云边界特征自动提取算法

提出一种散乱数据点云边界特征自动提取算法,该算法采用R* -tree动态空间索引结构组织散乱数据点云的拓扑关系,基于该结构获取采样点的k近邻点作为局部型面参考数据,以最小二乘法拟合该数据的微切平面,并将其向微切平面投影,根据采样点与其k近邻所对应投影点连线的最大夹角识别散乱点云边界特征.实例验证该算法可快速、准确地提取散乱数据点云的边界特征.     

基于改进坐标增量的点云数据压缩算法

为提高点云数据三维建模及其应用的效率,在保证几何特征不变的前提下,进行数据压缩显得必要而迫切。针对地面三维激光扫描获得的点云数据密度大、冗余信息多,现有压缩算法存在不足的问题,在分析研究现有算法的基础上,将坐标增量法中一维扫描线点云数据逐点压缩扩展到二维扫描线与扫描线间点云数据的压缩,提出了改进坐标增量的点云数据精简压缩算法。并通过实例,借助Matlab平台编程,将该算法的压缩效果与坐标增量法、随机采样法、区域重心法和曲率采样法等现有典型算法的压缩效果进行定性和定量比较发现,对于按行或按列扫描的平面或曲面点云数据,该算法所用的时间较短,速度适中,且能很好的保留特征信息,具有较好的精简压缩效果,为大数据时代下海量点云数据的存储与管理提供了一定的参考。     

复杂采空区三维散乱点建模技术研究及应用

以采空区三维激光扫描系统探测获取的原始数据为依据,针对复杂采空区散乱点云数据,研究提出运用一组等间距的垂直于包围盒走向方向的平行切割面,对散乱点云进行区域划分进而构建空区实体模型的方法.首先确定等间距平行切割面的方向和间距,对散乱点云数据进行划分;其次运用最小距离法确定散乱点云的位置即所归属的切割面;最后运用凸包最小距离法对每个切割面上的散乱点进行排序,成为有序点后对其进行建模.应用表明,研究所形成的建模方法可实现对复杂采空区散乱点云的精确建模.     

基于车载激光点云的道路几何信息自动化提取

为了高效地进行道路设施信息采集与数字化建模，利用车载激光点云数据构建了一种自动化提取道路几何信息的方法框架。针对激光数据的无序性和冗余性，通过网格降采样和半径滤波精简点云规模、去除噪音点；通过栅格单元划分进行点云组织和索引，合理利用点云的空间局部性、缩减运算规模；利用道路要素在高程上的层次性与路面结构的连续性、光滑性，设计了高程滤波、基于主成分分析框架的局部法向量滤波、DBSCAN聚类等方法，实现从原始点云到路面点云的精确分割；利用采集车辆的行驶轨迹信息获取道路走向，利用其方向向量与法向量进行道路横截面的划分；切取横截面后投影至二维平面，并通过滑动窗口、最小二乘等算法提取道路宽度与平纵横参数。通过提取算法与人工测量的结果对比，在复杂街区和郊区公路两个实验数据集，点云分割准确性均超过87%，完整性均超过97%，提取质量均超过86%，几何信息的平均相对误差较小，说明算法具有良好的提取质量。有限算力条件下，两个数据集中点云处理时间分别是6.864与10.078 s/km，几何信息提取时间分别是1.732和0.843 s/km。提出的方法能够很好的兼顾提取效率与精度，在复杂街区和郊区公路环境下...     

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.     

点云数据的自动配准算法研究

针对传统ICP(Iterative Closest Points)配准算法计算量大、收敛速度慢且要求待配准的两片点云数据重合程度较高的问题提出了一种改进方法:首先基于均匀采样法精简点云数据;其次采用Kd-Tree算法查找最近点并基于距离阈值剔除错误匹配点;接着优化目标误差函数,计算点到切平面的距离;最后采用多角度的全局配准方法将两片重合程度最小的点云较好地配准在一起.通过对比实验,验证了本文的改进型ICP算法在运行时间和配准精度上都对传统的ICP算法做出了较大改进,取得了较好的配准效果.     

基于迭代最近点算法的激光点云拼接研究

在采用激光雷达进行建筑物的三维测量过程中,多站点测量获得的激光点云具有不同的三维参考坐标系,因此将多站点三维点云进行精准拼接是实现三维测量成像的关键。采用VLP-16激光雷达在不同测量站点对山东理工大学机械交通实验楼天井及其周边道路进行扫描,获得了多个站点的三维激光点云;对不同站点测量的点云进行了去噪预处理,消除了有噪声的散乱点云;选取不同站点测量点云的公共区域,采用迭代最近点算法,对各个点云进行了拼接处理,获得了完整的扫描区域三维成像。实验结果表明,此方法可实现不同站点激光点云的拼接,具有良好的拼接效果。     

特征保持的点云精简技术研究

为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏差大于给定带宽则对该类进行迭代细分,并对各个类进行均值漂移处理,将得到的局部模态点取代该类,从而实现点云简化.以手机外壳、人头、麻花钻为典型实例,对具有不同表面特征的点云数据进行了验证.结果表明,该算法能对点云数据进行直接而有效的精简,在曲率变化大、附加特征多的表面仍能很好地保留原始模型的几何形状.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

激光扫描点云数据预处理技术研究

激光扫描系统得到的点云数据，密度大，包含有大量的冗余数据。针对这种数据的特点，对切片上的点云数据，提出了给定误差下的最小二乘非均匀B样条拟合法压缩点云数据的方法；对切片数目的精简，提出了累加弦长，并等分弦长，然后反算等分点在总弦长的位置来精简切片数目的方法。通过实例验证表明，该方法对点云数据处理的灵活性和适应性都较好，能够满足曲线和曲面重构的要求。     

复杂采空区激光扫描拼合散乱点云球面投影三角剖分算法

利用三维激光扫描技术对采空区进行探测以建立三维可视化模型,从而准确获取其三维空间位置和形态,是矿山采空区事故隐患综合治理工作中的重要环节.但由于采空区形态复杂,往往需要从多个方位对其进行多次探测才能准确获取采空区完整的三维形态.如何对多次探测点云数据拼合后的散乱点云构建三角网格模型,是实现复杂采空区三维探测建模的关键.本文提出了采空区激光扫描拼合散乱点云数据球面投影三角剖分生长算法,首先选定球心将原位点云投影到球面上得到投影点云,然后对投影点云进行三角剖分,最后将投影点云三角网空间拓扑关系还原到原位点云,从而构建复杂采空区三角网模型.为了有效实现算法,研究了球面投影参数设定、XYZ三向单元栅格点云搜索策略、三角形生成规则、优势顶点边界切分策略、边界闭合策略、不规则三角形优化策略等多种方法.实际应用表明,所研究的算法能够生成优质的采空区三角网模型,为实现复杂采空区三维精确建模及可视化管理提供了重要技术支持.     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.