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针对传统建筑立面测量方法作业效率低下问题，笔者探索出基于三维激光扫描技术快速实现建筑立面测绘的应用方案。本文结合实际场景，通过天宝TX8激光扫描仪获取建筑点云数据，利用Trimble RealWorks软件进行点云绘图。结果表明，地面激光扫描技术可以高效地实现建筑立面测绘，具有一定的推广意义。 相似文献
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提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。 相似文献
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谢延东 《测绘与空间地理信息》2023,(12):181-184
由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明：该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。 相似文献
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对地面三维激光扫描仪所获取的海量点云进行建筑物立面数据的提取,有利于提高后续分割拟合、三维建模及变化检测等处理的效率和稳定性。因此本文针对建筑立面点云数据的特点,提出了一种基于相邻扫描点角度间隔直方图的提取方法。首先介绍了固定式三维激光扫描获取的数据特点,然后对基于扫描线的建筑物立面数据提取方法应用于固定式三维激光扫描数据的局限性进行了分析,在此基础上提出了统计扫描角度范围内指定大小（如1°×1°）格网内扫描点的个数,以生成相邻扫描点角度间隔的二维直方图并转换成灰度图像,通过二值化和连通区域标记方法提取了建筑立面数据。试验证明本文方法是行之有效的。 相似文献
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针对建筑物的门、窗、梁、柱等具有规则几何形状的重复模式,提出基于投影点云特征直方图(PPFH)的边界语义分割方法.该方法首先利用PC A方法确定立面的主方向,然后根据点云分布特点,分别进行正立面、侧立面投影得到点云分布直方图,根据直方图的极值点对重复结构边界进行提取和语义分割,最后利用LS-TLS方法进行规则化及误差分析.通过对某建筑物立面窗户提取的算例表明:该方法直接利用重复结构的几何特性,算法简洁,对边缘部分遮蔽和缺失的点云也适用,通过对50个窗户的统计分析,长度和宽度平均误差约6 m m,可广泛用于建筑高精度BIM建模. 相似文献
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针对建筑物点云在工程应用中存在大量数据不产生作用,只需保留建筑边界点云的问题,本文提出一种基于主成分分析法向量估计的建筑点云立面边界提取方法.该方法首先采样统计离群值去除算法对点云数据进行滤波去噪,然后采用主成分分析法估计样点表面的法线方向,最后使用角度阈值确定建筑物点云立面的边界.通过实例分析,此法能够较完整地提取建筑点云的边界特征,为相关工程应用提供了技术支撑. 相似文献
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为解决传统测量方法在建筑物立面数据采集中存在的效率低、复杂建筑物测量难度大、无法反映异形建筑物精细结构等问题,结合项目实践,将车载激光雷达测量新技术应用于建筑物立面数据的采集、处理与立面图的生产过程中,并与传统测量方法采集的数据进行精度对比分析。结果表明,基于车载激光雷达测量技术构建的三维点云模型平面位置中误差为4.3 cm,高程中误差为5.6 cm,立面相对中误差为1.1 cm,能够满足1∶500国家基本比例尺地形图的精度要求。 相似文献
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在老旧小区改造过程中，需要对小区建筑的外部、内部结构面等信息数据进行提取。针对传统测绘方法工作量大、成本高、周期长等问题，本文以云南省红河州某海关住宿楼老旧小区改造项目为例，基于三维激光扫描技术获取的点云数据，对建筑物的外立面、楼梯内部结构和楼顶面进行了扫描。基于Leica Cyclone软件进行了点云数据配准、滤波去噪、数据分层管理等试验研究，整合点云数据后采用CAD软件绘制了该老旧建筑的外立面、剖面和平面的图，并使用全站仪、测距仪等传统测量手段对本次扫描成果的测量精度和准确性进行了检查评价，二维制图的平均精度可以达到1.54 cm。试验结果表明，三维激光扫描技术可以得到现场的三维点云数据，通过高密度、高精度、高质量的点云数据可完整地记录现场所有数据形态，其对于后续老旧小区改造项目的数据获取及成图拥有完整的解决方案。 相似文献
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采用广义点摄影测量理论对建筑物立面框架轮廓进行重构。广义点是对当代线摄影测量以及无穷远点（灭点）理论的升华。实验结果表明,采用线面基元进行立面重构相比于经典的点云重构方法,不仅简洁、高效,还能获得清晰的三维边缘轮廓,且自动化程度较高。 相似文献
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随着三维激光点云数据获取能力的提升，基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息，然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点，并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数，最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明，此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建，进而为更高（LOD3）级别的建筑物模型构建提供依据。 相似文献
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ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。 相似文献
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针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。 相似文献