基于倾斜影像点云的建筑物提取算法研究

多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的建筑物分类信息.针对此问题,提出一种基于倾斜影像点云的建筑物提取算法.首先对三维点云进行去噪处理和植被的剔除,将点云进行空间格网分区后降维到二维平面,通过赋予二维平面格网内每个点一定的权值,进而对格网进行特征值重采样.然后对二维平面进行图像形态学处理,利用骨架提取算法找到建筑物的轮廓,将该轮廓和三维点云进行融合后重新整饰建筑物边缘,提取出最终的建筑物点云.两组实验结果表明,该方法提取的建筑物点云轮廓清晰,建筑物立面提取较好,该算法具有较好的稳健性.     

一种基于车载三维激光扫描技术的电杆倾斜巡查方法

电杆倾斜角度是线路设计与运维均需考虑的重要参数之一,便捷高效地实现电杆倾斜角度精确测量,对电杆倾斜巡查具有重要的应用价值。鉴于现有测量方法的不足和车载三维激光扫描系统的特点,提出了基于车载三维激光扫描技术电杆倾斜角度测量的新方法。首先通过获取的实景和点云融合数据,绘制俯视方向电杆顶和电杆底的圆形外轮廓线;然后通过两种方法计算倾斜角度:1)测量杆顶圆心和杆底圆心之间的距离和电杆的长度;2)测量两个圆心的坐标,并与全站仪测量结果进行对比验证,结果表明基于车载三维激光扫描技术能有效地实现电杆倾斜度快速巡查。     

一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染方法

目前,三维激光扫描仪已经可以方便且快速地获取大范围建筑物的高分辨率三维点云数据。然而,尽管高分辨的建筑物点云数据可以精确且直观的描述真实的建筑物场景,但是由于点云具有离散化的特点,传统直接展示原始三维点云数据的方法缺乏良好的视觉效果。针对高分辨率激光扫描点云的渲染问题,本文提出了一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染的方法。该方法首先提出远距离点采样方法,在简化点云数据的同时保留其三维结构化信息,然后引入基于神经网络的风格渲染方法高效渲染三维建筑物网格数据,最后提出了基于KDTree的网格数据与点云数据的融合方法生成渲染点云。实验表明,该框架可有效地将给定二维图像的风格转化为三维建筑物风格,在保证良好视觉效果的同时,保留了建筑物的精确三维几何信息。     

地形图辅助的建筑物地面和机载点云特征配准

机载和地面激光扫描数据配准的实质是坐标转换问题.以建筑物的立面为研究对象,基于地形图的建筑物线性特征,提出建筑物线-面特征约束的地面和机载点云数据配准方法,实现机载和地面点云数据的配准及其向地形图坐标系的转换.采用拟合方法,获取地面与机载点云、地形图的建筑物线性特征参数.依据特征之间的空间关系,建立特征参数与坐标转换模型的关系,分别实现地面与机载点云向地形图坐标系的水平转换.垂直转换则通过建筑物水平屋顶边缘的高程相对配准以及控制点处的高程绝对配准计算.以上海海洋水族馆点云为例进行实验验证,结果表明该方法可以实现地面和机载点云数据配准.     

三维扫描技术在前卫歪塔纠偏工程中的应用研究

该项目的施工对象是号称"世界第一歪塔"的绥中县前卫歪塔,工程目的是减小歪塔倾斜度4°,以防止古塔因过度倾斜发生倾倒。在项目施工过程中,引入三维激光扫描技术且采用非接触式测量方法来对歪塔纠偏进行监控,利用高密度点云所形成的三维模型监控塔身整体结构,并从整体到细部监控歪塔各层面上的形变与扭曲程度。利用三维激光扫描技术进行非接触测量不仅不损坏文物,而且利用"点云拟合平面"方法来监控并指导歪塔纠偏,避免了以往接触式测量的条件限制与不利影响,该技术方法的数据采集速度快,作业效率高。     

装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时，由于未对采集到的建筑物点云数据预处理，导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题，对此，提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据，采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型，将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中，获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理，采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型，利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线，完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明，所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好，且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%，说明该方法具有实用性。     

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。     

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.     

三维激光扫描技术在建筑物建模上的应用

三维激光扫描技术的应用领域日益广泛,但点云数据内业处理较为复杂,对此方面的研究一直是许多相关专业的热点．通过三维激光扫描仪对历史建筑进行扫描,对采集的数据进行处理,建立建筑物的三维模型．提出了控制网的布设方案,完成激光扫描仪坐标下点云数据向全站仪坐标下数据的转换,对海量点云数据去噪、拟合、建模,完整地建立建筑物的真三维模型,为建筑物的保护和管理提供了基础数据．     

物体三维断层点云重建的光幕测量方法

针对嵌入式点云显示的复杂性、运算效率低、算法理论少、应用少等问题,提出了一种物体三维断层点云重建方法。该方法通过断层信息和长度信息重建物体的三维点云,通过收集光幕传感器的测量信息得到物体的断层信息,若物体倾斜,则采用几何方法对断层信息进行校正,采用坐标相移将二维断层信息重建为三维点云。开发了基于FPGA的双光幕测量系统,实验结果表明,三维断层点云重建方法可以准确地显示物体的点云轮廓。该算法简单有效,执行效率高,为嵌入式点云应用提供了理论基础。     

基于地面三维激光扫描技术的复杂外型建筑物空间信息获取

地面三维激光扫描技术因其非接触式高精度海量地获取目标物的三维坐标点云数据,为复杂外型建筑物空间信息获取提供了新方法。本文详细阐述利用地面三维激光扫描技术进行复杂外型建筑物空间信息获取的外业与内业流程及其关键技术。     

基于计算机辅助技术的手工艺品设计与研发

基于计算机技术进行辅助设计，可优化手工艺品设计的效率与其美观度：利用三维激光扫描技术采集手工艺品原型的三维数据，应用k-means算法分割原始点云数据集；基于改进的Canny算法提取手工艺品轮廓信息，通过边缘连接算法筛选轮廓边缘点；基于自适应重采样策略重构手工艺品曲面，调节采样点疏密程度自适应生成曲面网格，引入三角形美化度函数约束网格中三角形质量。测试结果显示，该方法提取手工艺品三维轮廓的平均绝对误差、均方根误差低，重构的曲面网格中孔洞数量极少，手工艺品再设计的效果优、可靠性强。     

点云数据在室内场景信息获取与装潢设计中的应用

以位于厦门市新城际广场商品房为研究对象,提出基于高精度、高速率的三维激光点云数据的室内场景三维信息研究.通过三维激光扫描,对采集的点云数据进行拼接、去噪等预处理,并基于点云数据运用算法,精确提取砖块和管道信息,绘制室内的几何平面图、二维线划图,实现室内信息数据的有效获取及分析.应用结果表明,三维激光扫描技术对室内三维数据的提取及场景设计效率高,大大降低了数据采集的时间成本和人工成本,提高了生成实践效率.     

基于TX8三维激光扫描仪的储罐形变分析

针对常规检测方法无法准确、高效地获取储罐形变的问题,利用三维激光扫描技术检测储罐不均匀变形和倾斜的方法。利用高精度的TX8三维激光扫描仪对储罐进行扫描,通过数据配准获取储罐点云数据,最后对储罐倾斜度、垂直度及不均匀形变情况分析。结果表明：该方法可以有效地评估储罐的形变情况。TX8三维激光扫描为储罐检测提供了一种有效的方法。     

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.     

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ISS特征点的快速CPD建筑物点云配准算法

针对大规模建筑物点云数据采用CPD（coherent point drift）算法进行配准时,计算复杂度增大的问题,提出了一种基于建筑物点云特征点简化数据的快速配准ISS-CPD算法。该配准算法采用ISS(intrinsic shape signature)算法求得建筑物点云的特征点,可减少建筑物点云的数据量规模,再对所提取的不同视角下建筑物点云的特征点用CPD算法进行配准。实验结果表明,改进的配准算法提高了建筑物点云的配准效率。     

基于深度学习图像描述子的三维彩色点云配准

不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性.     

三维激光扫描仪在风力发电机塔筒形变监测中的应用

三维激光扫描仪在风力发电机塔筒形变监测中的应用,是对三维激光扫描仪所采集点云数据的一种广泛应用。结合本次实验数据也可得出,点云数据相对坐标结合计算机编程,可快速、高效、准确的计算出风力发电机塔筒倾斜率,从而推断出风力发电机运行状态是否安全可靠。     

基于线激光扫描的鞋底点胶路径规划方法

以三维视觉检测速度快、机器人喷胶效率高和通用性强等特点,提出了一种基于线激光扫描的鞋底点胶路径规划方法。首先,利用线激光扫描鞋底工件,通过全局高度阀值来分离出鞋底信息。其次,采用法向量的偏置算法提取鞋底的边缘轮廓,且对轮廓曲线进行最小二乘法多项式的平滑处理。最后,运用手眼标定变换矩阵将获取的轨迹坐标转换为点胶机器人的运动坐标,以自动生成点胶机器人运动轨迹线。实验表明,采用的点胶机器人运动轨迹规划方法实现了鞋底点胶自动化,具有一定的工业应用价值。