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多波束测深是一种广泛使用的水下地形探测方式。当前多波束数据处理技术日臻完善,但是多波束条带间自动匹配仍存在较多问题。针对水下复杂环境、多波束自动匹配效果不佳的问题,采用点云直方图 (point feature histograms,PFH)自动匹配算法,对条带点云进行自动匹配。因直方图所在的高维超空间为特征描述提供一类量化信息,对点云对应曲面的多维姿态具有鲁棒性和适用性。因此,在多波束自动匹配算法中采用PFH算法。实验数据由6205侧扫多波束测深系统获取,并对实验数据采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)进行定性定量分析,验证本文算法的优势,并分析相关不足。 相似文献
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多波束测深数据广泛服务于水下地形测量。一些基于测深数据的应用需要提取测深数据的边缘轮廓和探测数据中的空洞。针对已有边缘识别算法执行效率低、边界点提取不完整等问题,通过分析点云模型的局部几何属性,提出一种新的基于k-d树的由粗到精的边缘提取算法。首先抽稀测深数据,基于k-d树建立散乱点云的拓扑关系;然后计算散乱点云法向量,采用距离及角度阈值法进一步提取孔洞与边缘轮廓点并去除错误识别的点;最后基于凹包算法,精确获取边缘轮廓点。在西太平洋海域的实验表明：相较于Alpha-shape和Boundary estimation算法,本算法能够更为精确地识别出散乱点云中的边界点,实用性强。 相似文献
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船载低频多波束测深声纳、侧扫声纳可以对深海海底地形地貌进行快速、高效、大面积探测,但其测量精度有限,难以满足深海科学考察、资源勘探开发对高精度海底地形地貌的需求。随着各类大深度水下移动载体(如深海拖体、水下机器人、遥控潜器和载人潜水器)的涌现,特别是各类耐高压测绘声纳的商业化,使大深度近海底精细地形地貌探测成为可能。首先分析了多波束测深声纳、侧扫声纳和测深侧扫声纳等3种测绘声纳的基本原理,然后分别介绍了各类测绘声纳的国内外典型商业化产品,并通过典型实例分析了其在大深度近海底精细测绘中的应用情况。 相似文献
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针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。 相似文献
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基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。 相似文献
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针对侧扫声呐图像斑点噪声强、背景海底散射干扰严重,海底目标轮廓自动提取困难的问题,提出了一种基于K-means聚类与数学形态学相结合的海底目标轮廓自动提取算法。为克服噪声干扰,该算法首先利用中值滤波去除侧扫声呐图像中的强斑点噪声;然后采用K-means聚类算法对侧扫声呐灰度图像进行分割,并二值化,除去大部分海底背景噪声,初步提取出目标;接着利用数学形态学运算去除提取结果中的孤立噪点,并填充目标内部孔洞,得到连续化、圆滑的目标边缘;最后对处理后的侧扫声呐图像进行边缘检测,提取出目标轮廓。实验结果表明:该算法思想简单易行,具有很强的克服背景噪声的能力,自动提取的目标轮廓连续性较好,结果准确可靠。目前,在侧扫声呐图像目标轮廓提取过程中,主要采用人工方式,自动性较差,效率较低。本文算法可以实现目标轮廓的自动提取,提高效率,具有较强的实用价值。 相似文献
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实现高精度的定位导航是深海采矿车完成海底工作任务的基础条件。在采矿车行进过程中,声呐设备生成的图像信息能够反映海底场景的变化,从而体现采矿车本身的运动,由此建立了一种声呐图像里程计,并将其与轮式里程计和USBL测量数据相结合提出了一种深海采矿车组合定位导航算法。首先对多波束前视声呐图像进行预处理,然后使用Canny算法进行特征检测并对特征点云进行配准,再结合声呐成像原理构建了声呐图像里程计运动模型,最后通过轮式里程计运动模型推导预测方程、声呐图像里程计运动模型和USBL测量数据推导更新方程,利用EKF（extended Kalman filter）算法实现基于多传感器融合的定位与姿态估计。海试数据验证了该组合定位算法能实现轮式里程计、声呐里程计和超短基线在速度、位置、艏向角估计、定位速率的精度互补,具有一定的有效性和精确性,该算法为深海采矿车的定位与导航算法研发提供了参考。 相似文献
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近岸海底管道受海流影响,原处于掩埋状态的管道易出现裸露及悬空情况,掌握海底管道在位状态变化趋势是对其实施安全管理的关键和基础。以东海杭州湾海域内长距离海底输油管道为例,根据 2008—2021 年连续多年采用声学探测方法获取的管道外检测资料及成果,在统计分析海底管道历年状态变化趋势的基础上,重点分析管道悬空、裸露状态的游移变化情况及悬空段的分布特征;针对管道悬空频现、悬空长度较长的风险区,分析管道悬空的主要特征及管道附近海床冲淤演变情况,为海底管道安全运行管理及悬空段防护决策提供数据支撑,为海底管道检测频率、管道状态变化分析提供案例参考。 相似文献
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1 .ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｔｒｏｎｇｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓｍａｙｂｅｔｈｅｍａｉｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｌｏａｄｓｆｏｒｏｆｆｓｈｏｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ.Ｔｈｅｓｅａｂｅｄｏｉｌ ｇａｓｐｉｐｅｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｉｓｔｈｅｌｉｆｅｌｉｎｅｆｏｒｏｆｆｓｈｏｒｅｏｉｌｆｉｅｌｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｓｕｐｐｌｙ .Ｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｏｆａｐｉｐｅｌｉｎｅｗｉｌｌｈａｖｅａｄｉｒｅｃｔｅｆｆｅｃｔｏｎｏｉｌｆｉｅｌｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ .Ｔｈｅｃｏｎｓｅｑｕ… 相似文献
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埕岛油田海底管线在位稳定性的计算分析 总被引：1，自引：0，他引：1
埕岛油田主要分布粉土和淤泥质软土2类典型的海床.通过建立海床与其上裸置管线相互作用的有限元计算模型,对埕岛油田2类典型海床上裸置管线的在位稳定性进行了数值计算分析,并与现行常用的DNV(挪威船级社)管道设计方法的计算结果进行了对比.分析表明,对于埕岛油田粉土海床上裸置管线的在位稳定性分析,数值计算结果与DNV简化分析方法的结果较为一致;对于埕岛油田淤泥质软土海床上裸置管线的在位稳定性分析,DNV简化分析得到的裸置管线的在位稳定性一般高于相应的数值计算结果. 相似文献
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三维激光点云数据具有精度高、数据获取高效、几何信息丰富的优势,在地形数据获取方面起到了越来越重要的作用。但在实际的外业测量中,由于视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据,发生数据缺失现象。而根据摄影测量技术生成密集的影像点云,能获取复杂区域的测量数据。针对三维激光点云数据外业采集缺失的状况,结合影像密集点云特征,提出了一种加入动态迭代因子和分步最优求解尺度的改进尺度迭代最近点(scaling iterative closest point, SICP)算法,对影像点云与三维激光点云进行配准研究。实验结果表明:基于改进的SICP算法提高了影像点云与三维激光点云的配准精度、减少了迭代次数,能有效解决不同源平台获取的点云数据融合问题。 相似文献