复杂激光点云数据中路面自动化提取技术

为了从数据量十分庞大的点云数据中提取出所需的道路要素,实现道路基础设施的数字化,该文提出了一种复杂激光点云环境中的路面提取方法.基于最近行车轨迹数据点进行道路剖面的划分,搜索出每个点的最近行车轨迹点,并根据它们的编号来进行剖面划分.采用两个连续点的距离、高程、点到行车轨迹的距离这三项指标,通过它们的阈值进行路面点的判断...     

基于点云数据的道路变形类病害自动化检测方法

拥包、沉陷等路面变形是常见的病害类型,但传统基于二维图像的判断方法无法获取深度信息,线性激光扫描的方法精度较高但是单次扫描范围有限,难以短时获取全局状况,导致大尺度变形类病害识别困难.利用车载移动激光雷达系统获取三维点云数据,解决了变形类病害检测的难点,并可提取其三维特征.实测数据验证了方法的可靠性和有效性,可实现拥包...     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

车载激光点云数据精度的提高方法

车载LiDAR系统是继机载LiDAR系统后的又一新型测绘方式,在数据采集和处理中有着自身独特的方法。以StreetMapper360系统采集的一段厦门环岛路数据为例,分析了车载LiDAR系统的主要误差来源,随后从激光点云的数据采集、GPS/IMU数据后处理、安装误差角检校与地面控制点调整4个方面讲述了改善车载激光点云数据精度的方法,最后用地面检查点验证了点云成果数据的精度。     

基于几何特征与三维点云特征的道路边沿识别算法

针对目前典型道路边沿识别算法存在实时性与可靠性难以兼顾的问题,基于多线激光雷达,根据道路边沿的几何特征与三维点云特征,提出了一种权衡实时性与可靠性的道路边沿识别算法。依据多线激光雷达扫描获取的大量点云数据,基于RANSAC算法的地面分割方法,滤除了预设感兴趣区域内的地面数据点,然后将剩余的无序点进行有序栅格化投射处理,根据道路边沿区域的几何特征与点云分布特征进行匹配筛选,再融合RANSAC的最小二乘法,以完成道路边沿曲线的鲁棒拟合。实验表明,算法在直道和弯道场景识别准确率均大于95%,耗时均低于15 ms,具有良好的准确性和实时性。所提算法能有效识别道路边沿,可为智能车可行驶区域的识别及控制提供理论参考与方法依据。     

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。     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

融合几何特征与全局关系的室内点云语义分割

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度,提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分,加入几何特征信息,并设计几何与语义特征信息编码模块,以更好地捕获室内点云局部信息.对全局特征部分,在编码解码器结构中间层加入全局关系依赖模块,构建不同邻域对象之间的关系提取有效分割信息.使用斯坦福大规模室内数据集(S3DIS)进行实验验证,在测试数据集上测试的总体精度(OA)和平均交并比(mIoU)分别为87.2%和61.1%,实验结果表明,GSFNet对复杂室内环境有较好的语义分割效果.     

复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.     

基于激光点云的树木三维几何建模系统的设计与实现

根据树木的几何拓扑原理,直接利用地面激光扫描仪扫描获得的活立木点云数据,提出了一种基于点云数据的树木三维高精度、真实感的快速重建技术,重点解决了树木骨架点的提取、枝条系统分级重建、模型交互式编辑等关键技术.应用结果表明,基于点云的树木三维几何建模系统能够克服传统树木建模精度低、效率低、形态逼真度差等不足,依据点云数据能快速高效地重建出忠实于现实树木形态结构的三维真实感模型.系统具有良好、灵活的交互性以及较强的实用性,可广泛应用于森林资源管理、精准农业、古树名木管理、园林规划设计等领域.     

基于逐条线区域生长的点云平面提取

三维激光扫描点云中的平面特征提取是3D建模的重要组成部分,是一个重要的研究领域。在建筑物平面提取的过程中,针对传统的单点式区域生长方法在生长时会使拟合得到的平面与真实点云平面存在偏差,导致面块间的粘连的问题,提出一种逐条线区域生长方法,考虑到建筑物的平面都具有规则的形状,而平面是由一条条直线组成的,因此在生长的过程中加入了平面的形状这个先验条件。实验结果表明,该方法能够消除面块间的粘连,有效改善平面提取的精度。     

点云数据特征点提取方法的比较

点云特征的提取在城市、地质等领域有非常重要的使用价值。特征点是最基本的几何特性和纹理特征的特征基元,其不会因为坐标系的改变而发生变化。通过用不同的方法提取点云数据中的特征点,可以在减少计算量的前提下,保留点云的几何特征。通过对利用法矢、曲率和体积积分不变量3种不同的特征点提取方法进行比较,并通过Matlab进行特征点提取实验并分析情况,对其优缺点及适用性进行探讨。     

二维距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法

激光雷达动态获取点云压缩是智能驾驶的关键技术之一。针对动态获取点云场景范围大,分布稀疏,本文将点云几何信息映射到二维距离图(range image),提出一种基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法。由于动态获取点云的稀疏性,以及噪声和离群点等的影响,目前的距离图分割算法分割后类别过多,导致对分割区域编码时,边缘信息消耗较大的比特数。对此本文提出孤立区域精细处理的方法,有效地改善了过度分割的问题,提高了分割区域的压缩性能。为了保持残差、地面区域点云等数据原有的相关性,我们利用两种无损的数据压缩技术进行编码。实验结果表明,本文设计的基于距离图分割的激光雷达点云无损压缩方法具有较高的压缩性能。     

一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法

提出了一种基于分层网格点密度的单株树信息提取方法,从车载激光扫描点云数据中提取出组成单株行道树的激光点,并计算树高、冠幅等特征信息.该方法由建立规则网格,基于高程的点云分层,逐层计算网格点密度,逐层提取激光点,提取单株行道树和计算特征等步骤构成.通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息.该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法.     

基于无人机点云数据的露天采场矿车提取方法

针对在基于无人机点云数据进行露天采场验收测量过程中,由于矿车点集的存在导致验收精度降低的关键问题,提出了一种露天采场矿车点集自动提取方法.以哑巴岭露天采场无人机点云为数据源,首先利用渐进式形态学滤波算法分割出地面点与非地面点,然后通过改进的欧氏聚类算法对非地面点中的矿车点集进行聚类提取,最后基于国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)提出的误差评判标准对矿车提取结果进行评估分析.分析结果表明,该方法可以有效提取露天采场中的矿车点集,为实现露天采场快速高效验收提供了重要的技术支持.     

基于三维点云的隧道全局中线提取方法及应用

提取隧道横断面通常是基于隧道中线,而隧道中线提取是最困难的一个环节.本文提出了一种有效的隧道全局中线自动提取算法:通过从隧道的点云水平投影中提取边界点,并利用随机采样一致性算法提取边界点中用于多模型拟合的内点,最终的隧道中线基于再次随机采样的全局优化算法确定.所提出的算法被应用于位于四川的写字岩隧道,结果表明:全局中线提取达到了较高的精度,其均方根误差为16.5mm;与全站仪测量的隧道中线点相比,偏差的均方根误差为10.3mm.     

基于切平面分割的树干点云提取算法

提出了一种从树木点云中提取树干点云的切平面分割算法.首先,在对树木点云分段与角度分区的基础上,选定树干下部无树枝且扭曲程度较小的一段树干作为开始分段;其次,根据已削枝的多个相邻分段中的当前角度分区,及与其前后各1个角度分区的点云,构建当前角度分区的切平面,由点与切平面的位置关系,分割当前分段中这些角度分区中的树干点云;最后,以落叶时地面三维激光扫描仪扫描的13棵杨树作为测试数据的实验表明,提取算法在有效提取树干点云的同时保留了树干表面的特征,为后续树干点云的相关研究提供基础数据.     

基于移动平台的激光点云与数字影像融合方法

车载激光扫描系统集成多种传感器,可以在获取三维激光点云数据的同时获取相应的光学影像,融合处理激光点云和光学影像能实现城市场景的真彩色三维可视化.本文讨论如何在车载系统的基础上对纹理的采集,纹理的重建进行研究和改进.分析了采集平台、采集的原则,建立了激光点云与数字影像的映射关系,生成彩色激光点云,重点阐述原始彩色激光点云...     

基于向量角度差和拟合曲线融合的建筑物点云提取方法

为了提升城市建筑物提取完整度并消除植物的影响,提出一种向量角度差和拟合曲线融合的建筑物提取方法。该方法以扫描线为研究对象,通过计算相邻方向向量角度差提取平面屋顶;利用曲线拟合计算同一扫描线内数据点的残差值,基于多数抽样样本建立残差阈值进而提取曲面屋顶;最后,通过细化后处理完成建筑物提取。选取典型城市实验区数据集,并与成熟的不规则三角网法(triangulated irregular network,TIN)进行对照实验。结果表明:所提方法能够更有效地提取曲面建筑以及抑制植物的影响,测区总体精度和kappa系数分别为98.96%和0.9148,优于TIN算法。该方法具有运算简单,稳定性高等特点,为有效解决曲率复杂和具有高差突变性的建筑物屋顶提取问题提供了思路。     

基于LiDAR点云数据的电力线自动提取技术研究

随着智能电网建设的大规模开展,对电网快速、高精度勘测、巡查和可视化管理提出了巨大的应用需求。本文提出了基于输电线路LiDAR点云数据自动提取电力线的思路与方法,对基于LiDAR的电力线提取精度进行了试验评定,表明基于LiDAR可快速高精度建立三维数字电网数据库,满足智能电网应用要求。