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提出利用三维激光扫描点云截取隧道横断面拟合椭圆进行形变监测的方法。方法分为隧道中轴线提取,连续断面截取和椭圆拟合。隧道中轴线通过点云在水平面上投影后搜索的上下边缘点分别拟合二次曲线求均值得到;沿隧道中轴线设定等距间隔点,在间隔点处以中轴线正交方向截取断面;对截取的断面拟合椭圆并与设计值比较进行形变分析。实验表明,方法可以充分利用点云的大数据量特征,获得隧道内任意处的断面,是对目前监测方式的有益补充。 相似文献
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针对传统基于固定点的基准构建方法难以适用于点云整体基准探测的问题,本文提出了基于格网质心稳定性和分布相似性的点云虚拟基准确定方法。首先依据常规变形监测网中基准点的变化模式分析稳定区域和变形区域的点云分布特性,探讨点云虚拟基准的概念及探测原则;然后根据测距、测角和光斑面积引起的点位误差定权,以对应格网最小转动惯量对应轴线向量夹角为准则分析点云分布相似性,并利用平方型Msplit相似变换检验对应格网质心的稳定性,从而确定多时相激光点云的参考基准;最后结合地面三维激光扫描技术获取的储罐、滑坡和规则几何体点云验证其可行性。结果表明,结合点云质心稳定性和转动惯量对应转轴向量的相似性可以探测不需要现场布设、更不需要定期维护的点云虚拟基准,为多时相点云坐标统一和变形分析等提供基础。 相似文献
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介绍了基于平面拟合后假设检验方法进行形变探测的算法,提出了逐级划分点云的方法,利用试验数据实现了最佳划分方案探测,提高了形变探测效率,并在最后一级划分中提取出形变量。 相似文献
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为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测，针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题，提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法，获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据，利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量，从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明，利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量，经统计分析，所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm，结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息，且具有较高精度。 相似文献
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激光雷达点云平面拟合过滤算法 总被引：2，自引：2，他引：0
在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究.结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果. 相似文献
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特征提取对建筑物精细建模的品质和精度起着重要作用。为清晰准确地提取建筑物的特征信息,本文针对采用传统的法矢估计方法受噪声影响大、存在误判的问题,提出了一种基于移动最小二乘法矢估计的建筑物点云特征提取方法。该方法首先采用移动最小二乘法进行法矢估计,然后将K邻域法矢夹角的均值作为点的显著性指标进行特征点判别,最后对提取出的特征点集进行下采样,进一步消除冗余信息。试验结果表明,采用移动最小二乘法进行点云法矢估计,其结果更加准确和稳健,从而有效提升了建筑物点云特征提取的精确性和可靠性,对特征点集的下采样能够删除大量冗余特征点,使提取的特征线更加简洁、清晰、完整。 相似文献
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由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。 相似文献
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提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。 相似文献
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利用三维激光扫描技术测得的建筑物点云数据能够较清晰地表示建筑物的三维空间信息,提供高精度、高密度的建筑物表面描述。点云本身不直接显示自身所包含的特征信息,在进行局部形变提取时,需要进行点云分割工作。现有的应用于建(构)筑物的分割算法大多依赖于建(构)筑物特征设定突变阈值,当遇到复杂场景时,这些假设往往会导致错误。随着机器学习在点云处理领域的延伸,建(构)筑物点云数据边界的识别和分割有了新的实现思路。本文以某矿区工作面上方铁路桥两期三维激光扫描数据为例,采用神经网络方法对桥拱钢结构实行分割提取,在对1000万个标记桥梁点云数据进行训练后,神经网络模型可以学习操作人员识别点云中各点的属性并进行标记,并提取两期数据中的钢结构点云;对使用神经网络分割出的桥拱钢结构点云进行分析,通过对钢结构底边线进行特征线拟合、长度提取,计算钢结构的位移及拉伸量,并结合桥拱位移、形变量分析桥梁形变。研究表明:使用神经网络模型对标记数据进行训练可以有效识别建(构)筑物特征,并应用于建(构)筑物局部形变分析。 相似文献
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针对建筑物特征表面的特性,提出基于横断面的切片点云中心的变形监测方法,利用建筑物的某个侧面点云作为约束面,建立约束面和用于提取切片基准面之间的关系,根据基准面与特征表面点云法向量之间的关系模型,确定最佳基准面搜索方法。利用得到的基准面逐层地确定切片点云,对每个切片点云进行分区段重心的求取,通过计算整个区段重心的中心获取切片的重心。利用无变形的建筑物对点云精度进行评价,并将其用于指导隧道的变形监测。通过对比不同期切片重心的变化实现隧道的变形分析。 相似文献
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基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建（构）筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。 相似文献