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传统的公路改扩建工程主要采用水准仪、全站仪或RTK等测量方法联测得到数据。针对传统测量方法工作量大、效率低、干扰正常交通秩序等问题,采用车载激光扫描测量系统,可快速获得路面点坐标信息及道路两侧情况。本文结合项目实际,通过车载激光扫描技术在公路改扩建测绘的应用研究,建立了完整的技术流程,生成具有三维地理空间坐标的激光点云和全景影像,并通过道路线和路面点提取,得到符合精度要求的道路信息和路面特征点的坐标和高程。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(4)
相较于传统摄影测量及人工视觉检测道路病害的方法,车载移动测量系统具有实时、动态、高精度和高密度等优点,它可以大面积、高分辨率、快速地获取目标地物的三维空间信息。本文采用车载移动测量系统作业,进行沿线激光点云数据采集以及全景影像数据采集,应用Vsurmap后处理测图软件的单、双全景采集功能对道路病害进行提取。 相似文献
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提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。 相似文献
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车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。 相似文献
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轻便型移动测量系统能高效率、高速度地采集道路两旁丰富的地物信息,可以为城市三维建模提供丰富、准确的基础点云数据。本文结合系统构成、工作原理、全景影像采集及点云数据采集的特点,研究了基于轻便型移动测量系统的城市三维建模技术解决方案,满足了实际工程需要。 相似文献