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大型立交桥的三维实景模型是数字城市建设的重要内容之一，可以为桥下空间梳理提供所需的实景三维参考数据。本文从实际生产应用的角度出发，针对三维模型生产周期长、点云采集工作量大且易存在数据“空洞”等问题，研究了基于多源三维激光点云数据进行大型互通式立交桥三维建模的方法，并得出了可行的数据采集和三维建模方案。以天宁寺桥为试验对象，利用车载、背包以及手持三维激光扫描系统采集高精度、高密度的三维点云数据，同时利用EPS实现半自动化立交桥结构线采集，参考点云数据基于3D Max平台实现对立交桥、河道及附属设施的三维建模，证明了利用多源点云数据进行大型互通式立交桥建模的可行性和有效性。 相似文献
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利用三维激光扫描技术可对建筑立面进行数据采集,通过对采集的三维点云数据进行拼接、去噪、提取等操作可得到完整的建筑立面点云数据。本文利用三维激光扫描仪快速获取了建筑立面数据,得到高精度的三维点云,将三维点云数据导入CAD中进行绘制,可以将建筑立面各个附属物件的位置、尺寸勾画清楚,保证立面图的准确性和可用性。 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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一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。 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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为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大规模点云数据在微机上实现了点云模型的数据存储与可视化。结果表明本方法能够管理超过10 GB级的点云模型数据和十亿级有效点,数据可视化效率较高。 相似文献
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室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。 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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融合深度相机点云与光学影像的室内三维建模 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的对点云进行拼接建模的方法无法得到较好的室内三维模型的问题,该文提出了一种融合Kinect点云与光学影像数据的室内三维建模方法:首先,利用Agisoft Photoscan软件对Kinect获得的彩色影像进行处理获得大量三维点,并与拼接后的Kinect点云进行融合,从而弥补Kinect点云缺失严重的现象;然后,针对不同的物体利用不同的方法对融合后的点云数据进行处理,并通过"孔洞算法"提取其边界点;最后,将边界点进行处理从而完成室内三维场景模型。实验结果表明,该文方法能够提供质量较高的三维点云数据,并且能得到较好的室内三维模型。 相似文献
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纹理映射技术作为获取具有丰富纹理信息的真彩色点云的有效手段，正以其独特的优势广泛地应用于众多行业领域。研究了一种利用三维激光扫描仪与外置数码相机联合标定解算多张影像位姿并获取全景真彩色点云的方法。其基本思想是利用摄像机与激光扫描仪固有的相对位置姿态，通过对首张影像进行标定得到其位置姿态后，利用摄像机空间旋转的几何特性，根据首张影像的位姿获取其余影像的位姿，继而完成多张影像的纹理映射，获取全景彩色点云。对比目前主流的全景影像纹理映射算法，该算法在精度与效率上均有一定提高。对多种点云数据进行纹理映射实验，结果表明，该方法能够快速准确地获取真三维全景彩色点云，为三维精细化建模提供了数据基础。 相似文献
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利用三维激光扫描技术监测地表变形时,需要对大面积的地形点云数据重建地面曲面。针对点云数据的海量性,提出利用BP神经网络的方法进行曲面重建,分别模拟出两期点云数据的曲面及两期点云数据的下沉曲面。实验结果表明,该方法对海量数据的曲面重建精度较高,并能提取变形信息,具有较高的使用价值。 相似文献
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利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形 总被引：2，自引：2，他引：0
随着自动驾驶高精地图的发展，准确高效地提取道路规则多边形成为必要。本文以苏州市某城市快速路为研究对象，通过使用徕卡车载激光移动测量系统获得城市道路点云数据，观察了解车载点云数据各类属性信息，根据观察结果组合利用点云数据高差、点云灰度差值、点云强度差值，在此基础上再利用网格密度法实现道路规则多边形的提取，然后通过对目标的矢量化得到三维矢量规则多边形。最后对提取的矢量化结果进行精度评定。试验结果表明：该方法在提取道路规则多边形方面能得到较好的结果且能满足高精地图需求。 相似文献
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古建筑保护是当下测绘领域的热点研究课题，非接触测量是克服传统方法数字化不足、容易造成"二次破坏"的有力举措。本文以哈尔滨红霞街99号外侨私邸为例，提出了一种将三维激光扫描技术和无人机航测技术相结合进行古建筑重建的研究方案。基于三维激光扫描仪和无人机获取的古建筑内外点云数据和影像数据，利用点云数据生成正射影像并绘制平、立、剖面图，创建三维模型，最后以实地量取的建筑物尺寸数据为参考分析得出图纸和模型误差。结果表明：利用三维激光点云联合无人机影像能够高效地进行建筑图纸恢复，创建高精度精细化的三维模型，为古建筑保护提供了一种全新的思路。 相似文献
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三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。 相似文献
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BIM模型的创建是实现BIM技术应用的第一步，常见的基于CAD图纸的BIM模型创建方法存在建模效率低、空间表现不直观的缺点。本文以某地下人防工程的BIM模型重建为例，结合三维激光扫描技术，详细阐述了基于三维激光点云数据的BIM模型重建过程，主要步骤为：①利用FARO Focus3DX330获取海量点云数据；②利用FARO SCENE软件完成点云数据的配准拼接，滤波去噪，贴图输出；③按目标对象几何形状和功能特征的差异，利用Autodesk Revit分别完成线性类、构件连接类、单体目标类点云对象的BIM模型制作。研究表明，利用三维激光扫描技术可以很好地完成BIM模型的重建，而且具有建模精度高、现场还原度好的优势。 相似文献