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针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
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为了修复采集点云的数据缺失,设计一种根据隧道断面轮廓闭合矢量线修复点云孔洞的方法,利用Microsoft Visual Studio 2010设计实现隧道轮廓线提取系统,并借助OpenGL实现结果的可视化。 相似文献
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针对点云数据缺失问题,该文综合国内外大量点云修复技术研究。三维模型构建在自动驾驶、逆向工程领域中发挥越来越大的作用,三维点云数据是其中的重要数据源。利用三维激光扫描设备,可以高效、准确、实时的获取被测物体表面三维空间坐标。但是由于模型物体遮挡或者环境等原因,不可避免的会出现点云缺失的状况,这会对物体三维重建等后续处理造成一定的影响。然而,在三维点云孔洞修复方面还缺少比较系统完善的综述。本文从基于几何、基于模型检索、基于深度学习3个方面对当前主流的对修复技术进行了综合分析。文章对3种修复方法进行了概括,总结现有各种技术修复方法的优劣,同时展望了未来的发展趋势。 相似文献
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三维激光扫描仪作为一种新型高科技产品,它的应用已经渗透到国民经济的各个方面。如何高效地对点云数据进行滤波以及空洞修复,已成为当下研究的热点问题。针对目前点云滤波与空洞修复中存在的效率与准确性等问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络最佳非线性逼近以及快速收敛能力,提出了一种基于RBF神经网络的点云滤波与空洞修复算法研究。通过真实扫描数据进行实验,结果显示该算法具有很高的预测精度,并且对点云空洞具有很好的修复效果,可为实际工程应用提供参考。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。 相似文献
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为了提升三维激光点云数据处理、存储、运算效率,对基于体素栅格的三维激光建筑物点云抽稀方法进行了研究。通过提取原始三维激光点云空间位置和法向量作为体素栅格存贮数据的主要信息;以三维激光点云最大外包矩形构建最大体素,并依据点云位置不断地进行空间划分,直至阈值范围内,从而实现点云数据的高效组织与管理。对体素栅格内的点云依据设定空间半径阈值检索种子点周边点云,剔除体素栅格中阈值内点云,保留种子点云,从而实现了三维激光点云数据抽稀,有效压缩了三维激光点云数据。并通过实验验证了该方法可以有效降低三维激光点云数据冗余,为海量三维激光点云数据的存储与应用等方面的研究提供参考。 相似文献
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针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法。该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向地面投影,生成点云分布矩阵并将其转化为二值图,利用Hough变换算法提取直线,并利用直线方程求取交点得到备选墙线;最后将备选墙线和墙线点云二值图进行叠加从而获取最终建筑墙线。 相似文献
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随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。 相似文献
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三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。点云各个要素特征提取在三维建模中是非常重要的一个环节,也逐渐成为三维点云数据处理中的一个研究重点。目前对点云数据特征提取仍然存在一些问题,大多数算法的研究是针对栅格点云数据进行的,存在容易受到噪声数据的影响以及适应性不强等问题。本文在研究了现有的点云数据特征提取的方法的基础上,将法线差分算法应用到场景内地物提取中,从而实现场景中地物的特征提取。 相似文献
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原始三维激光点云数据中存在由于仪器本身、外界环境、实体表面特征等因素导致的噪点,严重影响点云质量以及后处理效果。针对地面三维激光扫描仪原始激光点云数据的去噪问题,本文进行了3种有序点云去噪算法的研究,并采用VC++编程语言进行算法的功能实现,最后选取某区域单站地面原始三维激光点云数据进行实验分析,总结了各算法的优缺点及适用条件。 相似文献
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介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现方法,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程和精度验证等方法。实践证明,本文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。 相似文献
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针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题，本文以提高配准效率及精度作为出发点，以目前主流的ICP算法为基础，首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源，采用规则格网分割提取匹配，建立均匀分布的同名点；然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系，完成视角点云间的初配准；最后在初次配准的基础上，采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明，本文在实现点云数据自动配准的同时，提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。 相似文献
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利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界 总被引：2，自引：1，他引：1
随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点。本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云。通过对两种典型路段进行试验分析表明,该方法用于提取城市道路边界点云效果较好,精确性与稳健性高,对今后道路边界线的提取起到借鉴作用。 相似文献
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三维激光扫描技术边坡监测研究 总被引：8，自引：0，他引：8
本文介绍了三维激光扫描技术原理,给出边坡监测数据获取与处理的技术流程:首先用基于区域的分割方法对深度图像分割,用标志点匹配法进行点云数据匹配,然后利用滤波方法对点云数据进行简化,最后利用迭代最近点法(ICP算法)进行点云拼接。以某边坡的实际监测数据为例,采用Trimble GX200三维激光扫描仪获取点云数据,RealWork Survey Advanced扫描数据处理软件获得DEM数据。结果表明,采用本文技术可获取边坡的DEM及边坡形态,为边坡变形监测与灾害预报提供基础数据。 相似文献
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基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建（构）筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。 相似文献