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51.
针对古建筑BIM各种信息模型中几何模型构建的问题,提出应用三维激光点云数据和CloudWorx软件进行建模的方法。应用Cyclone软件对点云数据进行去噪、配准,按构件进行分割;应用CloudWorx软件进行模型的构建。研究古建筑的瓦片、柱体、梁、墙体、围栏等构件的建模方法,通过模型合并生成古建筑的整体几何模型。  相似文献   
52.
针对现有的CRTSⅢ型轨道板检测方法效率低下、设备组装复杂、部分还需人工操作等不足,基于三维点云数据实现了轨道板外形尺寸的高精度快速检测。利用轨道板标准三维模型建立相关检测特征,在完成轨道板三维点云数据相关预处理后,将点云数据精确配准至标准三维模型,利用模型上已建立的特征拟合计算轨道板表面点云数据的检测特征,获得轨道板各检测指标的测量值;计算测量值与标准三维模型设计尺寸之间的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测结果稳定可靠、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。  相似文献   
53.
提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像。在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM。实验结果表明该方法是可行和有效的。  相似文献   
54.
点云数据采集与配准的精度决定了建筑物三维建模的精度。围绕建筑物点云数据采集与配准的精度问题,分别采用基于标靶的模式、基于形状匹配的模式和基于测站后视的模式进行建筑物表面点云数据的采集与配准处理,并从配准精度、特征点、特征边3个方面进行了对比分析。结果表明,基于形状匹配的模式的精度较低,其他两种模式克服了"同名点"的问题,在配准精度上有明显优势;而在数据采集与配准整体效率方面,基于测站后视的模式优于其他两种模式。  相似文献   
55.
随着社会经济及城市建设的不断发展,建立智慧城市成为城市转型与国家可持续发展的有力举措。智慧城市时空大数据云平台具备数据获取、挖掘分析、时空数据服务等能力,为智慧城市的智能化带来可能。本文分析了传统智慧城市存在的问题,阐述了大数据时代智慧城市建设的技术路线及关键技术等方面的内容。  相似文献   
56.
针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。  相似文献   
57.
本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明:将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。  相似文献   
58.
刘宝华  王智  宋云记 《测绘通报》2021,(6):159-162,165
在对建筑物进行三维实景数据采集时,地面三维激光扫描和无人机倾斜摄影测量是常用的技术手段,通过两种手段获取的数据类型不同,对空间的展示效果及精度也存在差异,特别是在获取建筑物顶部和近地部分的数据各有优劣势,将无人机获取的建筑物顶部数据和地面三维激光扫描获取的近地部分数据进行处理,通过空间多个同名公共点进行转换、匹配,将点云和模型两种数据融合。本文以一个古城门为例进行数据采集,介绍了外业测量和内业处理的方法,并对融合精度进行了分析、探讨。  相似文献   
59.
面向露天矿山生产对于矿车装载量核算的需求,本文提出了一种利用单线激光雷达扫描的矿车装载量自动核算方法。该方法首先采用固定式单线激光雷达对目标车辆进行俯视扫描,基于车辆形态特征分割出载荷物顶部点云;然后经时态校正,并与预先构建的车辆信息数据库进行匹配,重建出载荷物的三维表面模型;最后通过对载荷物表面模型的切片积分实现方量核算。以齐大山铁矿运输为例,对多台矿车装载量进行核算测试。结果表明,本文方法可在车辆正常行驶的情况下实时获取载荷物的表面三维点云,平均建模误差为2.54 cm,装载方量核算误差为1.17%。  相似文献   
60.
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。  相似文献   
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