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针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。 相似文献
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CPU/GPU异构混合系统是一种新型高性能计算平台,但现有并行空间插值算法仅依赖CPU或GPU进行加速,迫切需要研究协同并行空间插值算法以充分利用异构计算资源,进一步提升插值效率。以薄板样条函数插值为例,提出一种CPU/GPU协同并行插值算法以加速海量激光雷达（light detector & ranger,LiDAR）点云生成数字高程模型（DEM）。通过插值任务的分解与抽象封装以屏蔽底层硬件执行模式的差异性,同时在多级协同并行框架基础上设计了Greedy-SET动态调度策略,策略顾及底层硬件能力的差异性,以实现异构并行资源的充分利用和良好负载均衡。实验表明,协同并行插值算法在高性能工作站上取得19.6倍的加速比,相比单一CPU或GPU并行算法,其效率提升分别达到54%和44%,实现了高效的协同并行处理。 相似文献
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针对基于直升机激光雷达(LiDAR)测量技术的电力巡线对全自动电力线三维重建的迫切需求,该文提出了一种基于分层随机抽样和电力线三维重建数学模型约束的单档电力线LiDAR点云聚类方法。其中,利用了直线段和悬链线段相结合的电力线三维数学模型描述了现实三维场景中的电力线形态,并以此约束点云分层随机抽样的结果。聚类过程中,首先进行数据预处理和分段组织;接着进行标号。实验表明,该文的聚类方法具有对电力线根数、电力线类型、电力线空间构型、长度、两端电塔高差、点云不规则断裂、粗差等因素不敏感的优势。 相似文献
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激光点云的多功能风洞施工量测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统皮尺测绘、全站仪在结构复杂的多功能风洞中存在采集作业难、数据精度低、信息不完整等局限性,提出基于高精度、高密度的点云数据开展对风洞施工量测的研究。通过对点云进行预处理及算法的运用,解决风洞数据获取难、信息不完整瓶颈,实现施工量测数据的有效获取及分析。基于点云预处理数据,可获取风洞的二维线划图、立面图、三维信息模型及统计分析等成果;基于点云数据运用算法,能够快速、准确地对风洞内墙面的平整度提取分析,判断施工是否符合要求,这是传统测绘方法无法获取的,验证该技术方法在多功能风洞测量的优越性和必要性。应用结果表明,地面三维激光扫描技术对该风洞的施工量测及建筑信息提取均优于传统方法,成效明显。 相似文献
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