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徕卡RTC360极速三维激光扫描仪作为徕卡一款新型设备，不仅操作简单、扫描速度快，可在尽可能短的时间内完成海量丰富点云和高清影像的采集，数据全面，细节丰富，极大地提高了外业的工作效率；而且非常智能。本文采用VIS视觉追踪技术，通过对扫描仪位置进行跟踪定位，在采集过程中进行点云的实时拼接，无需标靶、公共点和人工干预；现场实时查看点云预拼接，极大减少了内业工作量；后期搭配Cyclone Register360智能拼接软件，点云无需人工干预，可实现自动智能拼接处理，以及外业采集及内业数据处理的简单高效。 相似文献
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拼接是地面激光点云数据处理的必要步骤,但基于同名点的点云拼接方式已成为阻碍点云处理效率提升的长期瓶颈,而直接匹配点云识别同名特征的方法亦对点云重叠区域具有较高的要求。本文提出一种融合语义特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法,通过语义知识自动识别出原始三维点云中所包含的地面特征与建筑物立面特征,并使用这两种面状特征结合点云测站中心的GPS位置作为同名标靶进行点云初始拼接,随后使用点到面最小距离约束下的ICP进行点云精确拼接。实验表明,本方法可以有效提高地面激光点云拼接的整体效率,尤其对于包含平面结构（如马路、建筑物）的场景具有良好的拼接效果。 相似文献
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针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。 相似文献
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基于多源数据的拼接型房屋三维重建方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了结合房屋矢量数据、航空影像和点云数据的拼接型房屋(由平顶房、人字型和四坡型房屋组成)自动三维重建算法。算法重点研究了基于点云数据和影像特征提取的拼接型房屋屋脊线检测,并利用其对拼接型房屋组成的模型进行拆分;对于人字型和四坡型房屋组成模型,结合矢量数据和屋脊线,利用几何约束条件自动寻找房屋组成模型的屋檐线,从而获得拼接型房屋组成模型的完整分割;最后通过点云数据的屋顶平面解算其组成房屋模型的参数,最终实现整个拼接型房屋的三维重建。实验数据证明,该方法能较好地实现拼接型房屋的几何模型自动重建。 相似文献
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地面固定式扫描点云首先要将自由坐标系的点云纳入国家坐标系,而单站扫描的点云数据量极大,无法在可视环境下进行拼接。针对现有方法对海量点云拼接的不足,提出一种基于探测球的固定式扫描海量点云自动定向方法,该方法通过数据关联技术读取海量点云、建立标靶搜索环、球拟合确定标靶候选点、全组合距离匹配法确定同名点及坐标转换参数解算等,完成点云的自动定向过程。通过实验验证文中算法的有效性及可行性。 相似文献
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三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。 相似文献
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地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析 总被引：7，自引：6，他引：1
在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如（FOCUS）三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。 相似文献
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针对现有海量点云数据组织常采用树索引结构，不支持被通用图形处理器(GPGPU)并行计算，无法实现处理结果与可视化的实时共享，难以满足实时点云编辑应用等问题，该文提出了海量点云GPGPU缓存组织与并行编辑方法，设计了一种基于GPU顶点缓存的海量点云数据组织方法，基于计算着色器技术实现了可视化数据与点云属性的直接共享与并行处理，满足实时点云选择、删除、查询、属性修改等编辑应用，同时采用操作栈的数据结构支持编辑操作的高效回退。实验结果表明，对于亿级大规模点云，该文方法相比传统基于空间索引结构的方法，在点云编辑效率上具有较明显的优势。 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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在视景仿真中对云的建模和实时渲染是一项十分重要的工作.全面研究了视景仿真中3维实体云的建模与绘制技术,并根据视景仿真对云景仿真的需求,采用分形技术和粒子系统技术实现了一种既能获得良好的视觉效果,又能实时绘制的实体云建模与仿真技术.通过视点相关技术、层次细节技术、动态视点替用等技术大大提高了实体云仿真的实时性,使其在一般的微机平台上可以流畅运行. 相似文献
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基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。 相似文献
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点云数据直接缩减方法及缩减效果研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了国外点云数据处理中数据缩减方法的研究现状,针对实际工程中三维激光扫描数据采集的过密情况,提出利用扫描间隔进行点云数据直接缩减的方法,并编程实现所提出的算法。通过对真实的三维激光扫描点云数据的缩减处理,建立点云数据直接缩减的预测模型。 相似文献
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无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息, 对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。 相似文献