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近年来,地面三维激光扫描技术(TLS)被广泛应用于变形监测领域,但目前获取变形量的方法仍存在不足。据此,利用TLS观测数据处理中的迭代就近点法(ICP),对选取兴趣区域首期观测点云数据与复测点云数据进行匹配运算,将匹配后获得的平移矩阵T和旋转矩阵R作为变形体局部整体的变形指标,获取三维变形量。此变形量获取方法不仅充分利用了TLS点云数据的高空间分辨率,提高了单点精度,同时作为三维变形量,克服了常用方法的不足。 相似文献
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单位四元数在航空摄影测量解算中的应用与实践 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了单位四元数方法在航摄空中三角测量各个步骤中的应用,并对其算法稳定性和适用性作了评价。首先叙述了基于单位四元数构造旋转矩阵的方法,及基于单位四元数的相对定向模型的建立和解求方法;构建了基于单位四元数的光束法区域网平差模型。然后利用大量实际航空影像数据进行了相对定向和光束法区域网平差试验,并同传统的基于欧拉角构建旋转矩阵的方案进行了比较。试验结果表明,在相对定向试验中,若采取P-H算法,只需要最少控制点就能保证所有试验数据均可得到正确的解。而在光束法平差中,基于单位四元数的方法比传统方法的稳定性差,对摄影比例尺和控制点的数量较为敏感,导致部分试验数据无法正确收敛。 相似文献
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线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对经典的基于同名点状特征匹配的LiDAR点云配准算法存在计算量大,点状特征提取精度低,以及基于七参数转换模型的LiDAR点云配准算法中方程线性化过程对配准精度影响较大的特点,提出了以线状特征作为LiDAR点云配准的基元,利用四元数法来表达旋转矩阵,进而形成线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法,给出了线状特征约束下三维相似变换的相似性测度表达方法,推导并论证了以线状特征作为配准基元时同名线状特征需要满足的条件。根据四元数与旋转变换矩阵之间的对应关系,求解了基于四元数法的旋转矩阵,并根据旋转矩阵求解了平移及缩放系数。 相似文献
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利用GPS进行变形监测在各个领域中的应用越来越广泛。如何利用GPS的观测数据进行变形量的高精度单历元解算是一个难点。国内学者提出了单历元似单差算法进行小变形的单历元解算,但需要利用其他方法对接收机钟差进行计算。根据站间单差观测方程之间的相关性,可以将接收机钟差之差及其他一些通过站间单差未能消除的未知量作为一个未知参数在单历元观测方程中与变形量一同求解。利用该方法对小变形试验数据的解算结果精度达到了毫米级。 相似文献
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Kalman滤波在似单差方法中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍采用似单差法进行变形监测的基本数学模型,在此基础上建立对似单差法解算的变形信息序列进行卡尔曼滤波的算法。利用试验数据对似单差法和Kalman滤波算法的正确性和有效性进行检验。结果表明,卡尔曼滤波有助于提高变形信息序列的正确性、稳定性和可靠性。 相似文献
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无人机影像以其低成本、获取容易、信息量大等优点得到了广泛的应用。影像匹配是影像数据处理的重要环节,常用影像匹配的方法存在误匹配多或剔除大量正确匹配的问题。LMedS算法比其他稳健方法更严格,"5点算法"得到的本质矩阵可用于匹配点对共面的场景。本文使用LMedS算法结合"5点算法"求解本质矩阵作为剔除误差的模型,同时利用ORB算法提取速度快的特点,构建了一种精准同时兼顾了效率的匹配方法。本文对该算法开展了试验研究,并与其他常规算法进行比较。试验结果表明,本文算法保留的匹配点数数量多,分布较均匀,适用于多种场景,是一种有效、快速精准的影像匹配算法。 相似文献