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随着影像密集匹配方法的发展,目前可以从多视倾斜航空影像获得大量类比于激光扫描数据密度甚至精度的点云,但获取结果以着色的点云为主,缺乏分类信息。针对此问题,提出了一种面向对象的倾斜摄影测量点云分类方法。首先,计算单点特征向量;然后,利用SLIC(simple linear iterative clustering)算法将点云对应的影像分割成超像素,再根据点云和影像间的关系,将点云聚类成超体素对象,并计算每个对象的特征向量;在此基础上,采用随机森林算法对超体素进行分类;最后,根据语义信息对分类结果进行后处理获得最终的点云分类结果。2组典型实验数据结果表明,总体分类精度分别达到91.2%和88.1%,比基于单点的分类方法分别提高了2.3%和8.2%。 相似文献
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针对动态场景下动态目标影响激光雷达同时定位与建图算法(LiDAR SLAM)的精度和成图效果问题，该文提出一种基于惯性测量单元(IMU)辅助的多层次模糊综合评价动态点云剔除方法。通过标定IMU/LiDAR外参统一两类传感器坐标系，再将每帧点云聚类分割为若干点云簇，以此为基础，利用IMU信息辅助建立相邻帧各点云簇间的配对关系，构建点云运动状态多层次模糊综合评价模型，判定各点云簇的运动状态，最终将动态点云簇从原始点云数据中剔除。为验证该文方法的可行性和精确性，设计了动态点云剔除实验，并将剔除动态点云后的点云数据输入激光雷达里程计与建图算法(LOAM)进行定位与建图。实验结果表明，该文方法动态点云的剔除成功率为98.67%,静态点云的误剔除率为2.01%,能够有效地提高点云数据质量。相比基于原始点云数据的LOAM算法，均方根误差降低了66.06%,最大误差降低了72.78%,实现了厘米级精度的定位，并且优化了建图效果。 相似文献
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针对基于单一尺度点簇的分类算法无法满足大范围城市三维点云高精度分类的问题，该文提出了一种平面特征保持的多尺度点簇城市场景三维点云分割分类方法。该方法首先以超体素为基元进行动态区域生长，将具有平面特征的超体素逐步合并，生成平面特征保持的多尺度点簇，然后基于多尺度点簇进行特征计算并使用随机森林分类器进行分类。为验证该方法的有效性，分别采用机载LiDAR点云和影像密集匹配点云进行实验，并与基于不同分类基元的分类方法进行对比。实验结果表明，与原始区域生长方法相比本文提出的分割方法得到的点簇更加准确，分割准确度达到97%,并且分割效率提升了一倍以上，同时分类准确度也优于其他方法，达到94.1%、87.5%。 相似文献
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首先介绍了GPS—RTK技术及其工作原理，然后在点校正实验的基础上，重点介绍GPS—RTK的三种常规校正方法：单点校正，多点校正和参数校正的原理与对比实验，通过实验数据探讨了三种校正方法的精度。对比分析，认为多点校正和参数校正均优于单点校正。 相似文献
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针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。 相似文献
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空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法（spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC）。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。 相似文献
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介绍了影像匹配的发展现状及趋势、研究进展和存在的问题,分析了影像匹配点云的特点,并对通过摄影测量技术和LiDAR技术获得点云的方法进行了比较。 相似文献
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全球定位系统 (GPS) 技术的最新进展 第四讲 精密单点定位(上) 总被引：19，自引：4，他引：19
介绍了精密单点定位产生的背景，静态精密单点定位的观测方程，方程中各参数的处理方法，需考虑的各种改正和数据处理方法，此外还介绍了动态静密单点定位方法的特点及其应用。 相似文献
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《The Cartographic journal》2013,50(3):257-261
Abstracttitle/>Patterns consisting of point symbols are commonly applied to symbolize land cover. Tree symbols, for example, indicate forested areas; small irregular dots show quarries and pits; or regular line symbols represent a vineyard. This paper presents an automatic method for synthesizing patterns consisting of one or more point symbols. Symbols of varying sizes or graphical appearance can be combined according to user-defined ratios. The automatic method generates patterns of regularly or irregularly distributed symbols. It ensures that symbols do not overlap and do not graphically conflict with other map features. The method has been implemented in a free plug-in for the Adobe Illustrator vector graphics editor. 相似文献
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This paper presents a new algorithm for building extraction from LIDAR (Light Detection and Ranging) point cloud data on the basis of a marked point process based building model. In this building model, the positions and geometries of buildings are modeled by a point process and its marks, respectively. The geometric marks for buildings include their length, width, direction, height. By Bayesian paradigm, a posterior distribution for the marked point process conditional on the LIDAR point cloud data is obtained. The Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) based scheme is designed to simulate the posterior distribution. Finally, Maximum A Posteriori (MAP) strategy is used to obtain the optimal building detection. The proposed algorithm is tested by a set of LIDAR point cloud data. The results show its efficiency in complex residential environments. 相似文献
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本文在分析了GPS相对定位及其RTK在像控中应用的优缺点后,提出了精密单点定位进行像控测量的方法。通过实例证明这种方案是完全可行的,并得出了一些对生产实际有益的结论。 相似文献
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选点埋石成果处理包括三级GNSS点点之记制作、点位略图制作,用Excel VBA程序提取所有点之记中对应的信息至Excel文档,进行综合检查。采用BDE创建数据库,Desktop创建数据库表,管理选点埋石成果。 相似文献
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介绍了大范围地理空间信息点对点坐标转换的思路,重点论述了该技术的关键,即在充分记录多点定位图形的原始构成信息后,将其分解为离散点,以点方式进行坐标转换,最后根据图形的原始信息来恢复图形。 相似文献