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钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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平原地区机载激光雷达数据的抽稀算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用还存在较多的瓶颈。为了使机载激光雷达点云数据更好地服务等值线等数据的生产,发挥其高效和高精度的优势,本文归纳、总结了国内外现有的LiDAR点云数据抽稀算法,并通过对比分析现有LiDAR点云数据抽稀算法存在的优缺点,如系统抽稀、格网抽稀、TIN抽稀和坡度抽稀等算法,结合平原地区激光点云在实际生产中的应用,研究了更适合平原地区点云数据的抽稀方法,通过大量的数据测试和试生产。结果表明,该方法可以在应用项目精度约束下保证数据质量,减少了后期数据处理应用的难度,提升了后续成果数据的质量,提高了作业生产效率,对机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用推广具有重要的现实意义。 相似文献
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多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
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以四川省闽良市某古建舍利塔为研究对象,使用FARO SCENE、Geomagic 2013、Photoshop CS3和3ds Max 2012等数据获取和处理软件生成逼真的舍利塔三维模型,为三维激光扫描技术在古建筑物保护和维修方面的应用提供了参考和借鉴。 相似文献