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随着无人机技术的发展,越来越多的电力部门采用机载激光雷达及倾斜摄影测量技术代替传统的人工方法,进行电力巡检、电力部件检修等工作。门型电塔为目前电力走廊中比较常见的一种高压电塔。在无数据标签的电网点云数据中,对门型电塔进行精确点云提取是门型电塔日常维护的重要工作。本文从包含有地面、植被、电力线、门型电塔的电网点云数据入手,首先对点云进行体素化分割,对体素网格进行高程连续与高程阈值的筛选,并对电塔顶部进行扩展搜索,达到去除地面点及植被点的目的。然后根据门型电塔水平投影成条状的特点,利用门型电塔的圆柱杆塔部分得到门型电塔的水平投影直线,再通过距离阈值判断去除点云中多余的电力线点。本文介绍的方法实现了从无标签的电网点云数据中对门型电塔的精确提取,为进一步进行门型电塔的三维建模、维护检修等工作提供了数据基础。 相似文献
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广泛使用的传统激光点云与倾斜摄影等城市空间建模方法存在各自的优缺点,将不同来源的数据进行有效融合并用于城市三维模型的构建是当前城市建模的难点。因此,本文首先提出了一种激光与倾斜点云精确配准与无缝融合的方法,该方法可以克服不同来源点云数据在尺度与精度上不一致的问题,精确计算不同来源数据的空间变换关系;然后在此基础上剔除数据冗余,完成多源点云数据的无缝融合;最后采用3组实际场景中获取的数据对本文剔除方法的有效性及精度进行验证。试验结果表明,通过本文方法获取的融合数据相较于单一平台获取的数据具有更好的完整性和数据精度。 相似文献
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