逆向工程中扫描线类型数据的简化技术

阐述了逆向工程中测量数据点云简化的重要性,根据线激光扫描测量设备的特点,提出并实现了一种新的扫描线类型数据点简化方法———深度法.介绍了算法的流程,并用两个实例对文中提出的方法和其他简化方法进行了验证与比较.     

昆虫点云配准方法综述

综述了点云数据的配准方法和相关算法,并对这些配准算法的基本思想加以分析比较,分析了昆虫外形点云的特点及应用领域,对昆虫点云配准技术的发展动态作了介绍,并对未来研究作了展望．     

基于DS的孤立点检测在瓦斯浓度判定中的应用

对几种孤立点检测算法进行介绍,总结它们的特点.针对孤立点检测算法的一些弊端和瓦斯浓度的实际情况,选择一个基于DS(距离和)的孤立点检测算法实现对瓦斯浓度的异常数据进行分析处理,找到真正的异常数据,保证煤矿安全预警的准确性.     

基于Terrasolid系列软件的机载LiDAR数据后处理

阐述了机载LiDAR系统的发展情况以及该系统的基本组成、工作原理和应用领域,针对激光数据的特点,介绍了Terrasolid系列软件进行激光点云分类、制作数字高程模型DEM和数字正射影像DOM的数据后处理的方法。     

基于权值的散乱点云压缩算法

随着点云数据规模的不断增大,基于一定的准则对散乱点云进行压缩和简化直接决定了点云重建的效率.详细介绍了现存的点云压缩算法的原理和方法,总结这些压缩算法的特点和适用对象,并结合散乱点云密度分布特点,提出基于权值的压缩算法,根据点云密度设定不同的权阈值进行点云的自适应压缩,实现散乱点云的快速压缩.最终通过特高压南阳站点云进行算法验证,确定了最佳权阈值,同时通过分析对比证实了算法的高效性和可行性.     

基于线结构光扫描点云数据的数据精简及三角网格剖分

在分析线结构光扫描点云数据特点的基础上,讨论了针对测量点云数据精简算法,包括测量基面数据精简和基于弦高-角度偏差准则的数据精简算法.介绍了散乱数据的基于Delaunay三角剖分优化准则和Liang提出的相邻扫描线之间的三角网格构建方法,并在此基础上提出了一种改进方法,基于优化准则的线结构光扫描点云数据三角剖分算法,该算法符合Delaunay的三角最优剖分.以摩托车后视镜点云数据为例的实验结果表明该方法是有效的和切实可行的.图12,参11.     

基于点云的Z-map模型建立和应用

简要介绍了Z-map模型的特点,论述了Z-map模型的结构与用途,并通过实例介绍了建立Z-map模型的具体步骤和方法,提出建立Z-map模型前需对激光测量点云的数据进行预处理,说明了Imageware软件对点云的精简除噪处理。     

一种构建三维人体模型的方法

本文针对网上三维物体显示的需要,介绍了开发工具java 3D的特点.在深入分析3DS文件结构的基础上,通过读取3DS建立的三维人体文件数据,根据人体模型数据的特点,使用散乱数据点三角剖分技术形成曲面三角面逼近建立了三维人体模型,并开发了一套基于java 3D的三维人体展示系统.     

逆向工程中NURBS曲面重构技术

针对激光扫描系统采集的机械零件点云数据的特点,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,对数据进行平滑和分块,利用非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和数据插补,给出了NURBS曲面的重构方法,重构过程简单、适用,该方法是一种有效实用的方法.     

浅谈基于激光雷达数据的航空影像校正

介绍了何为激光数据及激光数据处理软件Terrasolid软件模块介绍,讲述了激光点数据的简单处理方法,再到影像数据的读入、同名像点的添加,及正射影像生成的全过程,并总结了实践中的经验。     

A New Algorithm for the Establishing Data Association Between a Camera and a 2-D LIDAR

In this paper,we propose a new algorithm to establish the data association between a camera and a 2-D Light Detection And Ranging sensor （LIDAR）.In contrast to the previous works,where data association is established by calibrating the intrinsic parameters of the camera and the extrinsic parameters of the camera and the LIDAR,we formulate the map between laser points and pixels as a 2-D homography.The line-point correspondence is employed to construct geometric constraint on the homography matrix.This enables checkerboard to be not essential and any object with straight boundary can be an effective target.The calculation of the 2-D homography matrix consists of a linear least-squares solution of a homogeneous system followed by a nonlinear minimization of the geometric error in the image plane.Since the measurement quality impacts on the accuracy of the result,we investigate the equivalent constraint and show that placing the calibration target nearby the 2-D LIDAR will provide sufficient constraints to calculate the 2-D homography matrix.Simulation and experimental results validate that the proposed algorithm is robust and accurate.Compared with the previous works,which require two calibration processes and special calibration targets such as checkerboard,our method is more flexible and easier to perform.     

基于机载LIDAR的DSM应用研究

简要介绍了机载LIDAR技术,针对其数据特点,就基于机载LIDAR数据的DSM应用进行研究分析。包括在构建数字城市真三维模型、建立旅游环境的虚拟现实模型、城市规划发展变化监测、城市应急、体积量测、植被监测、通讯计划和分析、智能交通、电力线路勘察设计、考古遗址、地形跟踪制导等十一个方面。     

Segments-based progressive TIN densification filter for DTM generation from airborne LIDAR data

Airborne light detection and ranging (LIDAR) has revolutionized conventional methods for digital terrain models (DTMs) acquisition.Ground filtering for airborne LIDAR is one of the core steps taken to obtain a high quality DTM.This paper presents a segments-based progressive TIN (triangulated irregular network) densification (SPTD) filter that can automatically separate ground points from non-ground points.The SPTD method is composed of two key steps:point cloud segmentation and clustering by iterative judgement.The clustering method uses the dual distance to obtain a set of seed points as a coarse spatial clustering process.Then the rest of the valid point clouds are classified iteratively.Finally,the datasets provided by ISPRS are utilized to test the filtering performance.In comparison with the commercial software TerraSolid,the experimental results show that the SPTD method in this paper can avoid single threshold restrictions.The expected accuracy of ground point determination is capable of producing reliable DTMs in the discontinuous areas.     

基于机载激光雷达和遥感影像融合的地物探测方法研究

机载激光雷达（LIDAR）技术可以快速的获取地表的高精度三维点云数据,在三维城市模型（3DCM）的构建等许多领域有着极其广泛的应用.目前对机载激光雷达数据的处理主要体现在对数据的滤波和分类,仅靠单一的LIDAR数据难以实现很好的效果.本文利用常熟市的激光雷达数据及其遥感影像作为基本数据源,提出将两者加以融合的思想对地物进行滤波和分类,达到了良好的效果.     

基于机载LIDAR数据的建筑物三维重建技术研究

随着城市化进程的加快,城市规划、环境监测和汽车导航等领域对建筑物有了更多的需求。3D GIS、虚拟现实技术的发展使传统的测量方法逐渐暴露出工作效率和精度方面的不足。LIDAR技术的出现为城市建筑物的快速提取提供了一种新的途径。首先从LIDAR点云数据中自动提取建筑物边缘,然后采用一种新的三维重建方法对提取出来的建筑物进行重建。     

利用激光雷达和卫星遥感获得城市地面大气悬浮颗粒物浓度分布

使用香港元朗地区2008年MODIS卫星遥感的气溶胶光学厚度(AOD)产品、激光雷达气溶胶消光系数垂直分布、地面相对湿度和地面气溶胶浓度观测资料等数据, 通过激光雷达数据建立地面消光系数和激光雷达AOD与气溶胶标高的关系, 利用这一关系和卫星AOD进行地面消光系数的反演估计, 并进行湿度订正; 通过建立地面气溶胶浓度和地面消光系数的关系, 进行卫星AOD产品和激光雷达气溶胶探测反演地面大气颗粒物质量浓度的研究及应用。结果表明, 卫星估计的地面消光系数与小时平均的颗粒物质量浓度观测值的相关系数为0.57~0.86 (PM2.5)和0.59~0.78 (PM10), 估计的质量浓度与小时平均的观测值对比的均方根偏差分别为11.64~25.34 g/m³ (PM2.5)和24.64~91.64 g/m³ (PM10), 表明可以通过卫星遥感进行大气悬浮颗粒物污染的监测应用。其中1 km分辨率的AOD产品, 因其更高的空间分辨率, 更适合反映具有复杂地形的城市地区大气悬浮颗粒物污染。     

一种用于激光雷达识别车道标线算法

利用点云数据空间分布特征和回波强度信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达数据帧的车道标线识别算法。该算法首先基于车载激光雷达采集的道路周围环境点云数据中高程信息进行滤波,确定可行驶区域。然后利用局部均值变点统计对可行驶区域点云数据中的回波强度值进行标记提取,即车道标线点云数据粗提取。最后基于EM(最大期望)方法聚类,从而完整、准确地识别车道标线。实验结果表明,该算法不仅能够准确定位可行驶区域,进而可以实现车道标线的自动提取;而且有效抑制了道路周围环境对车道标线识别的干扰,验证了算法的有效性。     

基于三维激光雷达的路沿检测算法

为了在多种道路环境下准确提取智能汽车前方道路路沿,提出一种基于三维激光雷达的路沿检测算法。该算法采用随机采样一致性算法(random sample consensus, RANSAC)快速分割出道路区域,滤除了大部分非地面数据,提高后续步骤的处理速度;提出一种基于无向图邻域关系的多特征、宽阈值、多层次路沿特征提取算法,通过构造多种路沿几何特征设置较宽阈值以提高路沿检测精度;采用双向扫描线搜索算法获取路沿候选点,根据路沿特征点密度和全局连续性的特点进行聚类分析并去除噪声,用二次曲线拟合道路路沿。结果表明,该算法能够在车辆、行人和障碍物遮挡的情况下有效识别结构化直、弯道路路沿,算法准确率均高于86%,且检测道路宽度误差小于0.19m,验证了算法的鲁棒性和准确性。     

基于LIDAR的铁路线路工程测量应用研究

本文基于笔者参与的某铁路线路工程测量经验,以LIDAR技术在该工程测量中的应用为研究对象,研究探讨了具体的应用思路,全文是笔者工程实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。