首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
采用空-地多源数据融合技术进行三维场景精细重建研究:以三维激光扫描激光点云为基础,获取地面可视地物的三维空间信息,以无人机航拍获得的正射影像为辅助,获取地物顶部三维空间信息,以3ds Max软件为建模工具对三维场景进行重建,系统研究了数据采集、数据预处理、三维模型构建、三维场景重建等关键技术。实例结果表明,重建的三维场景及模型精度能满足小范围场景建设需要。  相似文献   

2.
建筑物三维模型重在数字城市、场景重现、虚拟现实中应用广泛,三维激光扫描技术作为一种新的技术方法,在建筑物三维建模中应用越来越多。本文以三维激光扫描技术获取的点云数据为数据源,以一仿古建筑为研究对象,对点云数据进行优化处理,并用不同的建模方法进行三维建模,对比分析了每种方法的优缺点和适用范围,最后采用几何建模方法进行纹理贴图,得到真实的三维模型。  相似文献   

3.
徕卡三维激光扫描系统在建筑物精细建模中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
三维激光扫描技术作为一种新的测绘技术手段改变了传统的测量模式,利用三维激光扫描技术可以快速、高效、连续地获取海量的点云数据,通过处理可以快速得到被测目标的三维模型。本文主要结合徕卡Scan Station P40三维激光扫描系统介绍其在复杂建筑物精细建模中的应用,通过对点云数据及建模精度分析,得出了有益的结论。  相似文献   

4.
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   

5.
介绍了三维激光扫描技术和相关点云处理软件,应用三维激光扫描技术对重庆罗汉寺文物保护工程进行了数据采集、数据预处理、建筑特征提取、点云建模和三维仿真系统建立,该项目的实施对三维激光扫描技术在文物保护方面的应用具有典型的代表意义和社会经济价值。  相似文献   

6.
三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。点云各个要素特征提取在三维建模中是非常重要的一个环节,也逐渐成为三维点云数据处理中的一个研究重点。目前对点云数据特征提取仍然存在一些问题,大多数算法的研究是针对栅格点云数据进行的,存在容易受到噪声数据的影响以及适应性不强等问题。本文在研究了现有的点云数据特征提取的方法的基础上,将法线差分算法应用到场景内地物提取中,从而实现场景中地物的特征提取。  相似文献   

7.
联合应用地面三维激光扫描技术和无人机航测技术采集了广钢炼钢遗址空间数据,并进行了现状测绘与三维建模。三维激光扫描获取遗址内外高精度点云数据;无人机航测获取遗址顶部点云及周边地形DSM和DOM,将航摄DSM数据拟合到激光点云上,使得航摄DSM精度达到12.6cm,且弥补了激光点云的漏洞;采用融合的点云数据测制了平立剖测绘图,建立了三维模型。上述两种技术优势互补,形成了一种高效率、高精度、全方位的历史遗迹测量与建模的解决方案。  相似文献   

8.
针对传统三维激光扫描技术无法高效进行建筑物室内建模的问题,选择苏州工业园区测绘地理信息大楼为试验对象,利用徕卡Pegasus Backpack获取点云数据,运用Revit快速创建大楼BIM,并运用3DMax和Photoshop为模型赋予纹理,最后通过Unity3D实现大楼室内场景的漫游设计。结果表明,背包式激光扫描技术能够很好地构造建筑物室内三维模型,同时以此精细化模型制作的室内场景漫游可以更加真实的表现现实世界,该技术方法是可行的,且对大型建筑室内展示、应急救灾、环境监测等领域起着重要的作用。  相似文献   

9.
以某建筑物为例,进行三维激光扫描,研究三维激光扫描的系统组成与其工作原理、特点,采集建筑物点云数据,处理建筑物点云数据等数据处理方法,分析建筑物三维建模的方法,重建建筑物模型。  相似文献   

10.
精确的室内三维点云数据为室内建模等领域提供数据支持。因此,在获取室内点云后,需要对室内不同的物体的点云数据进行语义分割,以方便后续的建模等处理。本文利用特征工程的思想,在原始点云7维特征的基础上,人工构建点云12维特征空间。选取室内门的30000个点云数据作为训练数据,以整个房间中的2000000个点云数据作为测试数据,对所有点云数据构建12维特征空间,使用线性向量机模型进行预测,并且研究使用7个的特征和12个特征对分割精度的影响。实验结果表明:采用线性模型,在12维的特征空间上分割的精度较高。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号