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提出了一种从机载LiDAR点云数据中提取水陆桥梁的新算法,采用先滤波分类再识别桥梁的策略用于桥梁主体及其与地面连接处脚点的提取。首先对机载LiDAR点云数据进行严格滤波,在此基础上利用多个阈值对非地面脚点进行初步提取;然后引入Alpha-shapes算法对初步提取结果进行分割,并辅以面积阈值提取出属于桥梁主体部分的脚点;最后提出一种顾及地形特征的点云区域生长算法,用于准确提取桥梁主体与地面连接部分的脚点。实验证明,本文算法对水面和陆地桥梁提取均有很好的效果。 相似文献
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针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
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数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息. 相似文献
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Nowadays, bridges have played a significant role in human transportation networks. However, less attention has been paid to the bridge extraction from the countryside environment. This paper aims to propose a three-step method for the bridge extraction from airborne LiDAR point clouds. First, we propose a chain-code-based method to delimit land/water interface from the input scene. Second, we perform an angle testing process to extract candidate bridge points based on the shoreline delimitation result. Third, we calculate the cost of paths across the water body. A path whose cost is less than an adaptive threshold will be selected as a bridge path. The main contribution of this paper is that we formulate an energy function to calculate the cost of each potential bridge path. The optimal path, which achieves the minimum cost, is solved by the proposed minimum-cost path model. The developed extraction method does not rely on the geometric shape of rivers and works well in different types of bridges. Experiments show that the presented method succeeds to obtain all bridges in six small bridge scenes and one large complex scene, which are promising results in the bridge extraction. 相似文献
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桥梁的自动解译具有重要的应用价值,而在影像分辨率为分米级、桥梁场景复杂、桥梁目标较小的复杂情况下,准确地进行桥梁目标的自动识别比较困难。在分析高分辨率SAR（synthetic aperture radar）影像的统计特征和桥梁特征的基础上,提出了一种新的桥梁自动识别方法。首先采用基于Weibull分布的CFAR（constant false alarm rate）算法检测出潜在桥梁目标,然后基于Wishart-H-Alpha分类和形态学处理提取出桥梁场景区域,随后引入霍夫变换并利用桥梁的场景特征、几何特征和散射特征识别出桥梁目标。采用国产机载XSAR数据和美国AIRSAR数据进行验证,结果表明,该识别方法在复杂情况下能够取得令人满意的识别结果,具有较好的适应性。 相似文献
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桥梁是交通运输网络中重要的组成部分,当前我国工程建设快速发展,大跨度桥梁层出不穷,对桥梁工程质量水平也提出了新的要求。本文针对大跨度钢桁梁桥施工监测,运用有限元法,建立了有效的有限元模型,并通过理论分析和模型计算,推演了钢桁梁桥在落架工况下的挠度变化。结果显示,该模型能较好地预测自然条件下钢桁梁挠度变化,符合实际变化规律,对确保施工安全有较大帮助。 相似文献
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桥梁是一种重要的交通基础设施,保障了人员和物资的流动运输,桥梁安全状态监测至关重要。受桥梁自身承重、桥面移动荷载和环境温度等因素的影响,桥梁挠度不断发生变化,而挠度异常可能会引起桥梁的结构性损伤而产生安全隐患。针对目前挠度异常探测方法没有综合考虑其外部环境和挠度自身变化特征的不足,本文提出了一种融合多源测量数据的桥梁挠度异常探测方法。利用环境温度、桥面移动荷载及桥梁挠度计算多源测量数据特征并融合,通过随机森林分类模型识别异常挠度。试验结果表明,本文方法的异常探测精度达到88.18%,效果良好,并且优于其他典型机器学习模型,能够帮助桥梁管理部门及时发现桥梁挠度异常情况,从而提高桥梁维护管理水平。 相似文献
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