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.     

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。     

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.     

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.     

离散点云数据的小波变换处理算法

将离散点云数据表示成适合用作小波变换的形式,提出了一种基于尺度的离散点云数据的特征识别算法,在此基础上给出了具体的基于尺度的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例对二维离散点云的小波分解算法进行分析,实验结果表明算法达到了对点云数据的按尺度特征分解的目的.通过提出的算法,将离散点云数据按照尺度进行分解并提取出不同的特征成分,这样可以根据后期可视化显示的不同要求,将小波变换分解后的数据进行进一步的处理.     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

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.     

基于三维激光扫描的岩体结构面信息提取

以地下矿山工程中的岩体结构面信息为研究对象,应用三维激光扫描技术与地质构造分析相结合的研究手段,将岩体结构面信息提取和三维激光扫描技术进行系统集成.利用Z+Flasercontrol点云数据处理程序和Geomagic Studio逆向工程软件对围岩点云信息进行预处理.基于Java语言开发了由点云数据获取结构面信息的点云数据处理系统,并应用Dips地质构造分析软件分析结果,结合人工测量数据验证此系统的准确性与可行性.研究结果表明,和传统方法相比,该方法具有快速、自动、高精度和远距离测量的优点.     

基于三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术对异形建筑三维建模的融合应用

利用三维激光扫描技术以及倾斜摄影测量技术进行实景三维建模是常用的技术手段,通过2种手段获取的点云数据对空间方面的展示效果及精度存在差异,尤其在测量目标是结构复杂、材质特殊的异形建筑物时,2种技术所获取的点云数据各有优劣势,保留2种点云数据表现较好的部分,再通过多个空间同名公共点进行转换、匹配,将2种点云数据融合.以较具代表性的异形建筑物——厦门"鸟巢"建筑为例,分别利用三维激光扫描技术以及无人机倾斜摄影测量技术对其进行数据采集以及内业处理,并对2种技术的优缺性及融合后生成的三维模型精度进行分析、探讨,为应对复杂测量环境下对目标建筑物进行实景三维建模提供一种新的思路.     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

深部复杂环境下采空区激光扫描异常点云数据修正

分析了激光扫描轨迹曲线的拓扑关系;研究了深部复杂环境下采空区激光探测结果中异常点:“坏点”和“噪声点”产生的环境因素.针对XYZ格式数据,基于四点插入法提出了坏点修正方法;基于二阶几何连续性提出了弦夹角和弦高比的噪声点过滤复合判据,利用阈值选择方法,过滤噪声点.工程验证表明:修正后空区内部形态、顶板边界更准确,体积修正约20~70m3,顶板高度提高1~2m左右,为空区安全预警提供依据.该算法逻辑简单、计算量小,为深部复杂环境下采空区三维边界信息精确获取提供了一种新方法.     

基于单线激光雷达的廊道环境数字重构技术

针对廊道环境的数字重构问题,设计了一种基于单线激光雷达的数字重构系统.该系统利用移动机器人搭载单线激光雷达传感器,构建三维雷达扫描系统,实现廊道环境的自动扫描和实时重构.首先进行系统的硬件搭建,其次详细介绍了系统的数字重构过程,主要包括移动机器人控制模块设计、坐标转换、数据融合等.为了解决移动机器人运动偏离的问题,在控制系统中加入模糊PID(porportion integral differential)控制算法,保证了系统数据采集的准确性.对于2D点云到3D点云的转换的问题,提出了一种里程计数据和激光雷达传感器数据融合的方法.最后进行实验测试.结果 表明:该系统可以实现对一般复杂的廊道场景进行自动化采集和实时重构,不仅精度高而且重构特征明显.     

巷道收敛监测三维动态可视化系统开发

结合传统巷道收敛仪与三维激光探测系统的优势,提出了一种巷道表面收敛变形的三维可视化方法,该方法利用激光扫描获取巷道点云数据,建立巷道三角形壳体模型.采用反距离加权插值算法,计算巷道表面的收敛量.利用收敛量与颜色索引对应的抛物线非线性增强算法,突出了关注范围内大的收敛变形.基于VS2010与HOOPS进行了系统的开发,实现了巷道表面监测收敛量三维云图的动态可视化显示.并在铁蛋山矿进行了实例应用,直观地展示了监测区域巷道收敛变形的危险区域与变形过程,系统满足工程人员对监测数据直观表达和可视化分析的需求.     

基于三维激光扫描技术的建筑物三维建模方法

以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,从数据采集、点云处理、三维模型建立和纹理映射等方面探讨了利用三维激光扫描技术进行建筑物三维建模的方法。     

高湿多尘采空区三维激光探测数据误差分析与修正

针对地下金属矿山高湿、多尘复杂环境导致采空区三维激光探测结果失真的问题,研制了采空区复杂环境模拟装置,进行了64组不同相对湿度、粉尘质量浓度条件下的点云数据误差分析与修正实验.结果表明,随相对湿度和粉尘质量浓度增大,点云平均误差比均呈“S”型趋势增大;当粉尘质量浓度介于30.0~85.0mg/m³、相对湿度介于76.0%~85.0%时,点云平均误差比呈幂指数增长;适合采空区三维激光探测的粉尘质量浓度为0~5.6mg/m³,相对湿度为0~49.0%.同时,提出了高湿、多尘探测环境下的点云数据误差修正公式,并应用于福建某金矿复杂采空区的精准探测工程中,修正后的采空区边界信息更加符合实际情况.     

使用Sketch Up结合车载扫描和航空影像数据进行建筑物三维建模——以纽约布法罗为例

使用车载扫描或航空影像数据进行三维建模,有自己的优点和缺点.车载扫描数据精度高,但由于设备是立面扫描,扫描得到的建筑物往往只有一个侧面,因此建筑物的信息不完整,它也经常遇到失锁的问题,从而大大影响数据的精度.在同一时间得到的航空影像数据的空间分辨率和精度低,并且缺乏仰角信息,然而它的图像特征连续并且包含光谱信息.通过将车载扫描数据和航空影像数据的结合,我们可以提高数据的精度.本文利用车载扫描获取的布法罗一个街区的激光点云数据,结合相应的航空影像数据,首先对点云和影像数据进行预处理,将数据进行定位配准;然后使用Sketch Up对街区进行三维建模;最后将该模型上传到Google Earth的3D模型库,来检测该模型的精度.