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101.
介绍了轻便型移动测量系统的构成及工作原理,提出利用该系统及相关软件进行外业采集和内业点云处理及建筑物立面图件绘制的技术方案,通过工程实例和精度比对验证了轻便型移动测量系统运用在立面数据获取的可行性。 相似文献
102.
顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
首先对分形网络演化(FNEA)算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。 相似文献
103.
104.
105.
顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场(MRF)的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明:本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。 相似文献
106.
利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
107.
对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。 相似文献
108.
及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。 相似文献
109.
基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 相似文献
110.
道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法:先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。 相似文献