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建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。 相似文献
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脆弱性评估很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评估过程中定性概念与评估指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,本文基于云理论本文选取海岸地貌、海岸高程、海岸坡度、海岸缓冲能力、有效波高、道路价值和建筑价值为指标,构建了厦门岛海岸脆弱性评估指标体系,运用云模型评估手段定量测度了厦门岛海岸脆弱性空间分异特征。评估结果与客观情况比较吻合,检验了指标体系的合理性和评估模型的适用性。本文提出了海岸脆弱性综合评估模型,实用有效,可以推广到与厦门岛类似的区域,为海岸管理及规划提供科学指导。 相似文献
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针对室内移动测图中GPS信号缺失,导致无法获取精确定位坐标与导航的问题,该文研发了一套室内背包式移动测量系统,该系统能够利用三维激光定位与测图的方法实现快速同步定位及地图创建和室内三维激光点云获取,可以应用在室内或地下的环境中进行数据采集,在不损失作业效率的前提下获取系统作业轨迹、高精度点云等多种数据结果。为了对系统的精度进行验证,使用该系统在实验室大楼走廊中进行实验获取室内三维激光点云,并将实验结果与采用常规测量手段得到的结果进行对比分析。实验表明,此系统的相对精度和绝对精度分别能够达到0.048和0.047m,在室内三维信息获取过程中相比较于传统作业方式显著提高了作业效率和数据质量,能够满足室内建模与测图要求。 相似文献
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针对目前系统检校常用方法中大多依赖手工提取点时无法准确获得检校点、绝对精度较低、对实际数据的适用性差等问题,该文结合自主研发的车载激光雷达测量系统,提出一种利用带有反射片的特制球形标靶及利用距离阈值插值算法快速、方便且准确地对车载激光雷达测量系统进行外参数检校的方法。结果表明:与传统方法相比,该方法可以完全弥补常规方法中提取的检校点不准确、精度低等缺点,适用性及实用性更强;在绝对精度方面,整体水平精度达到0.05m以下,高程精度达到0.06m以下;在相对精度方面,拟合检校球直径精度达到0.003m以下,距离精度达到0.002m以下,证明该方法的精度、适用性完全满足当前车载激光雷达测量系统检校的精度需求。 相似文献
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137.
基于特征点匹配及提纯的点云配准算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。 相似文献
138.
针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
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基于云理论、粗集和模糊神经网络的区域橡胶种植适宜度评估模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对橡胶种植适宜性评估,基于云理论、粗集理论和模糊神经网络理论,提出了一种适宜度评估模型。该模型将转化的样本数据进行粗集简约,通过模糊神经网络得出评价因子的隶属函数,计算评价等级。研究结果表明,此模型能够科学、快速、准确地分析出橡胶种植最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区。 相似文献