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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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为解决传统测量方法在建筑物立面数据采集中存在的效率低、复杂建筑物测量难度大、无法反映异形建筑物精细结构等问题,结合项目实践,将车载激光雷达测量新技术应用于建筑物立面数据的采集、处理与立面图的生产过程中,并与传统测量方法采集的数据进行精度对比分析。结果表明,基于车载激光雷达测量技术构建的三维点云模型平面位置中误差为4.3 cm,高程中误差为5.6 cm,立面相对中误差为1.1 cm,能够满足1∶500国家基本比例尺地形图的精度要求。 相似文献
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对地面三维激光扫描仪所获取的海量点云进行建筑物立面数据的提取,有利于提高后续分割拟合、三维建模及变化检测等处理的效率和稳定性。因此本文针对建筑立面点云数据的特点,提出了一种基于相邻扫描点角度间隔直方图的提取方法。首先介绍了固定式三维激光扫描获取的数据特点,然后对基于扫描线的建筑物立面数据提取方法应用于固定式三维激光扫描数据的局限性进行了分析,在此基础上提出了统计扫描角度范围内指定大小（如1°×1°）格网内扫描点的个数,以生成相邻扫描点角度间隔的二维直方图并转换成灰度图像,通过二值化和连通区域标记方法提取了建筑立面数据。试验证明本文方法是行之有效的。 相似文献
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针对传统建筑立面测量方法作业效率低下问题，笔者探索出基于三维激光扫描技术快速实现建筑立面测绘的应用方案。本文结合实际场景，通过天宝TX8激光扫描仪获取建筑点云数据，利用Trimble RealWorks软件进行点云绘图。结果表明，地面激光扫描技术可以高效地实现建筑立面测绘，具有一定的推广意义。 相似文献
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当前,如何高效、准确地获取建筑立面图成为在城市的快速更新与发展过程中的热点。三维激光扫描技术因其高效率和高精度特点,日益成为建筑立面改造的首选技术。本文结合项目实例,分析总结了三维激光扫描激光技术在应用于建筑立面改造项目中的一般流程,并介绍了三维激光扫描测量系统原理、涉及的硬软件技术和关键扫描数据的处理方法,可为同类项目提供参考。 相似文献
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地面三维激光扫描是城市建筑立面数据采集的新方法,由于三维点云具有数据量大、无规则等特点,导致从点云中精确分割城市建筑物信息面临着严峻的挑战。在传统张量投票方法基础上,充分考虑各个尺度下点云立面特征判别的概率,提出了一种多尺度张量投票方法来实现平面分割,更加精确地实现了立面特征的识别。通过实例,将该方法同主成分分析和传统张量投票进行对比与分析,结果表明,多尺度张量投票方法在分割精度方面较优。 相似文献
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傅冬华 《测绘与空间地理信息》2023,(11):177-179
竣工测量不仅能确保建筑物的质量和安全达到规定标准,还可为建筑物的正常使用和维护提供可靠基础。然而,随着建筑行业的发展和建筑物形态的多样化,传统全站仪或GNSS-RTK竣工测量验收方式,面临外业采集时间长、特征点数目少、检核验收难度大等诸多挑战。本文将三维激光扫描技术应用于建筑工程竣工测量中,通过点云与设计模型碰撞分析,基于点云绘制的建筑物立面图与实测数据两方面对比进行竣工验收分析,研究结果表明,三维激光扫描技术在竣工测量中具有较好的应用效果。 相似文献
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地面三维激光扫描技术在公路建模中的应用 总被引：6，自引：2，他引：4
为解决传统技术获取公路数据效率低,数据不够精确与详细的问题,本文提出了将地面三维激光扫描技术应用于公路建模的数据采集方案和数据处理方法。根据地面激光扫描的特点和公路建模要求,设计出按最佳扫描距离进行分段设站、分块扫描的数据采集方案。经过点云配准和滤波等预处理后,利用点云几何信息进行了数字表面模型、等高线、纵横断面等模型生成。本文以Trimble GS200地面三维激光扫描仪为例对高速公路路面进行数据采集,以Realworks Survey5.0作为建模工具进行路面建模。结果表明采集方案能提高获取原始数据的效率,并且保证了数据质量,降低了数据处理的复杂程度。 相似文献
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利用三维激光扫描技术对河北邢台峡谷群区域的地质情况进行点云数据采集，利用三维点云处理软件对采集到的地质三维点云进行处理和分析得到剖面、立面数据，为当地地质管理部门提供有利的预防数据。 相似文献
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以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。 相似文献
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