基于三维激光扫描技术的边坡表面变形监测

为克服传统边坡监测方法中监测点数少的弊端,基于三维激光扫描技术展开的张承高速某边坡表面位移监测,建立了点与面结合的监测系统;同时利用扫描点云生成的网格及等高线,可获取整个边坡的三维模型及位移云图,进而进行整体位移场的动态分析和特征点的重点监测。试验结果表明,三维激光扫描技术应用于大规模边坡位移长期、高精度监测,突破了传统方法中点对点监测的限制。相比于传统边坡监测方法,三维激光扫描技术具有大范围、高精度、高效率和高速等特点,可以获取三维空间内边坡的详细信息,尤其对区域性预警拥有独特的优势。     

三维激光扫描测量技术在变形监测中的应用

三维激光扫描设备能够做到非接触测量,对被测对象实施扫描后,能够迅速衔接云点数据,收集被测点的形变信息。与此同时,该技术能够对基坑与四周建筑的形变趋势做到跟踪记录,利于相关技术人员了解基坑与建筑的形变问题,从而及时采取管控措施。该文结合某实际基坑监测工程,采用三维激光扫描设备,提出一种基于三维激光扫描测量技术的基坑形变监测方案,并详细分析方案应用过程。希望三维激光扫描技术能够在基坑变形监测中发挥出最好的效果。     

基于三维激光扫描技术的高边坡变形监测分析

针对高速公路高边坡容易发生失稳破坏且监测难度大等问题,提出采用三维激光扫描技术对高边坡工程进行非接触式变形监测分析。为解决多期边坡对象的大体量点云数据难以配准问题,设计了一套基于边坡的永久性三棱锥作为控制点,通过各期点云数据中三棱锥特征提取相应控制点,对多期点云数据进行坐标系换算,进而实现多期点云数据的坐标配准,并对配准后的多期点云数据进行分析,运用算法程序处理并提取边坡变形信息。结果表明:利用三维激光扫描技术对高速公路高边坡进行自动化变形监测,能够获取边坡从局部到整体变形信息,提前预知边坡发展状况,对边坡的失稳破坏做出预警。可见,将三维激光扫描技术应用于高边坡的变形监测具有显著地优越性、可行性和应用价值。     

三维激光扫描技术滑坡变形监测研究

在介绍三维激光扫描原理的基础上,运用徕卡公司的Scan Station2三维激光扫描仪进行数据采集,采用Terrascan软件、Cyclone软件进行数据处理,得到某滑坡的变形值,并将其与同期的全站仪、水准仪获取的数据进行比较分析.结果证明,使用三维激光技术监测所得的变形情况与实际情况基本相符,能反映滑坡变形的趋势,对三维激光扫描技术在滑坡变形监测中的应用具有一定的参考作用.     

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.     

三维激光扫描技术在建筑物变形监测的应用

为了解决复杂的或高大的建筑物结构变形监测问题,采用了地面三维激光扫描技术,研究了三维激光扫描的单点定位精度,数据采集方法和相关的数据处理方法,提出了利用建筑物特征线是否变形来判定建筑物变形的思路。实验结果表明:该方法操作方便,计算结果可靠,能满足精度要求,具有工程实用价值。     

基于车载三维激光扫描结果的桥面变形分析

车载三维激光扫描技术能够直接对目标结构表面进行三维量测,并采用三维阵列点云的方式来生成结构物表面的三维形态和记录点位坐标,打破了传统的桥梁变形监测方法仅有数个独立点的局限性,扩大了桥面变形监测范围,提高了结构物的观测精度,并能快速、完整的进行量测。本文将车载三维激光扫描技术引入到桥梁变形监测中,基于全长331.2m的预应力混凝土连续-刚构桥为背景,采用三维激光扫描技术对其温度变形进行探索。在监测环境温差20℃范围内,对其进行多次桥面几何形态数据采集,并对采集的数据进行处理。对基于车载三维激光扫描点云数据的NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)曲面提出了一种新的变形测量方法,得到整个桥面的变形测量结果,再与采用有限元分析软件MIDAS CIVIL建模得到的各温差下理论变形数据进行对比,发现基于NURBS曲面的分析处理方法获得的变形测量值具有良好的精度和可靠性,并能够获取桥梁点-线-面的整体变形监测结果,与单点变形监测相比,弥补了其缺乏线性变形及整体变形特征的不足,有较好的工程应用前景。     

基于三维激光扫描的路面采样测量技术研究

结合应用实例利用地面三维激光扫描技术进行汽车试验场路面采样,生成高精度、高密度的断面线,通过运用三维激光扫描仪进行点云数据的采集以及后期数据处理方案的研究,表明三维激光扫描技术方案能克服传统测量方式缺点,保证测量数据质量,提高测量工作效率,为快速获取路面断面数据提供了一种全新的、可行、高效的测量技术手段,具有广阔的应用前景。     

基于三维激光扫描的路面采样测量技术研究

结合应用实例利用地面三维激光扫描技术进行汽车试验场路面采样,生成高精度、高密度的断面线,通过运用三维激光扫描仪进行点云数据的采集以及后期数据处理方案的研究,表明三维激光扫描技术方案能克服传统测量方式缺点,保证测量数据质量,提高测量工作效率,为快速获取路面断面数据提供了一种全新的、可行、高效的测量技术手段,具有广阔的应用前景。     

基于地面激光点云数据的单木三维重建方法

目的 使用地面三维点云数据,提出一种单株树木三维网格模型重建方法,为精准获取测树因子提供技术支撑。 方法 对获取的点云进行预处理,使用k-d树构建近邻关系图,用Dijkstra算法求算出子图的根。检测出有效路径后,使用探测半径计算关键路径。计算树枝骨架,然后对初始骨架进行Bezier曲线半径平滑,得到平滑的骨架,再将骨架连接,使用半径平滑和圆柱拟合减少点云密度小造成的拟合不足的情况,能够最大限度保留树枝的细节。结果 使用3株落叶松点云数据构建了树枝树干表面网格模型,重建了树木三维结构。将树干、树枝的三维网格模型与点云匹配后,效果较好;所构建的模型能够进行细小枝条的重建,而不是模拟细枝,通过观察重建结果,一级枝的重建效果非常好,大的二级枝也能得到很好的展示;整套算法计算快速,计算时间与枝条的复杂程度、连接关系有关。结论 基于关键路径探测的方法能够很好地构建树木的三维网格模型,可以用于单株树木测树因子的精确提取。     

地面三维激光扫描点云配准的最佳距离

分析点云配准的原理,在此基础上推导出点云配准误差传播模型.利用该模型解算了配准后的点位误差,将该误差作为衡量点云配准好坏的指标.为评估地面三维激光扫描测距的变化给点云配准误差造成的影响,设计了一套试验方案,在地面三维激光扫描仪测距精度内对不同距离进行了严格的试验.根据提取的靶心和点云配准误差传播模型,计算得出不同距离下的点云配准精度,从而分析得出点云配准精度的扫描最佳距离.结果表明点云误差传播模型正确,试验方法良好.     

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。     

基于摄影测量三维点云的岩体结构面自动识别方法

建立了一种用数字摄影测量得到的三维点云数据识别和分析岩石边坡出露的面状结构面的方法。该方法使用每一个点及其相应的邻近点构成的子集平面来形成识别结构面的候选,使用主成分分析(PCA)计算平面法向量并剔除异常点,识别结构面并计算其产状(倾向和倾角)。以甘肃北山一岩石边坡为例,使用该方法进行结构面识别。最后对结构面进行优势分组;同时与实测产状进行了对比,结果表明识别效果较好。     

基于三维激光扫描的桥梁转体过程 监测方法研究

转体施工是桥梁工程中一种重要的施工方式,尤其对于铁路沿线等跨障碍桥梁,但以传统监测作为基础数据的方法存在精度低、测点不全面的问题。以某转体桥梁为项目依托,采用高精度相位式三维激光扫描技术,快速获取转体桥底部的丰富点云数据并采用曲面重构算法生成三维精确曲面,通过与转体目标高程偏差对比分析完成每个关键转体阶段整体质量评估;以及自动化提取桥底中线以及两侧边线的三条重要线形,并绘制该三条线形与转体目标高程偏差包络图,对桥梁高程允许偏差超过±20mm时采取降低或抬高超限端的必要措施,从而保障全施工过程的规范与安全。实验结果表明,利用激光点云作为桥梁转体全过程监测数据支撑,不仅提高了桥梁监测的前期基础数据的精度,而且能显示转体期间与转体目标位置偏差的三维直观分布情况,对于转体桥梁尤其是高难度、大跨度转体施工具有重要意义。     

基于三维激光扫描技术的城市三维建模方法

本文以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,以建筑物建模为例,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城市三维建模的方法。     

基于等距变换的三维点云相似性检测算法

本文研究目的是运用基于等距变换的三维点云相似性检测算法来为三维点云识别和分类问题提供新的方法.该研究方法利用投票空间的思想,认为相似的点对具有相同的等距变换.首先,通过B样条参数曲面拟合表达物体形状.其次,定义了一种主曲率和法向量组成的局部几何特征来匹配特征点对.计算点对特征之间的等距变换,将等距变换进行分类,比较同类等距下点对间特征的等距距离.最后,在每类等距变换下,对具有相同近似等距的点对进行基于PCA的聚类算法,从而得到相似点对之间构成的相似区域.实验研究结果显示在通过普林斯顿和TOSCA点云数据集下测试,对原始点云进行等距变换、噪声、降采样的处理后,能够检测到物体形状上的相似区域.研究结论:通过实验,验证了算法的可行性和鲁棒性,该方法简化了数据的预处理的过程,能够高效检测物体模型的相似性,对三维点云的分类和识别问题有着很好的应用前景.