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1.
2.
以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。 相似文献
3.
Barley(Hordeum vulgare L.) is one of the earliest domesticated crop species and ranked as the fourth largest cereal production worldwide. Forward genetic studies in barley have greatly advanced plant genetics during the last century; however, most genes are identified by the conventional mapping method. Array genotyping and exome-capture sequencing have also been successfully used to target the causal mutation in barley populations, but these techniques are not widely adopted because of associated costs and partly due to the huge genome size of barley. This review summarizes three mapping cases of barley cuticle mutants in our laboratory with the help of RNA-sequencing. The causal mutations have been successfully identified for two of them and the target genes are located in the pericentromeric regions. Detailed information on the mapping-by-sequencing, mapping-and-sequencing, and RNA-sequencing assisted linkage mapping are presented and some limitations and challenges on the mapping assisted by RNA sequencing are also discussed. The alternative and elegant methods presented in this review may greatly accelerate forward genetics of barley mapping, especially for laboratories without large funding. 相似文献
4.
5.
6.
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
7.
车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。 相似文献
8.
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
9.
于明旭 《测绘与空间地理信息》2020,(2):38-40
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。 相似文献
10.
提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。 相似文献