三维点云

摘要： 2021年5月22日青海玛多发生M_(S)7.4地震,震源断层错动在地表形成了长达160 km的同震地表破裂。可靠的地震地表破裂带参数是研究震源断层活动机制和评价地震危险性的重要基础。采用无人机倾斜摄影测量技术可以获得高精度的点云数据并产出DOM和DEM数据。通过跨破裂带的地形测量,获取了玛多M_(S)7.4地震同震地表变形的垂直位移、水平缩短量和水平拉张量等参数。测量结果显示,玛多M_(S)7.4地震发震断层在不同破裂段具有不同性质和大小的倾滑分量,其中具有压扭性质的野马滩观测点断层垂直位移为0.69~1.01 m,倾向水平缩短量为0.17~0.41 m,倾滑位移为0.71~1.09 m;具有张扭性质的朗玛加合日段断层垂直位移为0.34~0.54 m,倾向水平拉张量为1.99~2.08 m。

摘要： 点云分类在计算机视觉、测绘科学领域占据重要地位,使用计算机进行自主高效的点云分类对科技发展具有重要作用。可以使用PointNet直接对原始点云数据进行分类,将深度学习应用至点云分类。文章改进PointNet在提取点云特征时缺少点云的局部特征等问题,使用基于图卷积的EdgeConv卷积层进行特征提取,将每一层输出的特征与该层之前输出的特征图进行连接再提取,增加局部特征与全局特征的联系,提高整体点云分类准确率。采用ModelNet40数据集进行试验,对比PoineNet、PointNet++的分类准确率以及在不同的k取值下模型的分类精度。结果表明,k值为20时,改进方法的分类准确率比PointNet高2.0%,比PoineNet++高0.5%。

摘要： 针对基于多传感器信息融合的3维目标检测,提出了一种实时高精度的双阶段深度神经网络PointRGBNet。第1阶段,在区域提案网络中,首先将3维点云投影到2维图像上生成6维RGB点云,然后对输入的6维RGB点云进行特征提取,得到低维特征图与高维特征图,利用融合后的特征图生成大量置信度较高的提案;第2阶段,在目标检测网络中,利用第1阶段生成的提案进行RoI池化,得到特征图上与每个提案对应的特征集合,通过针对性地学习提案的特征集合,实现了更精准的3维目标检测。在KITTI数据集上的公开测试结果表明,PointRGBNet在检测精度上不仅优于仅使用2维图像或3维点云的目标检测网络,甚至优于某些先进的多传感器信息融合网络,而且整个网络的目标检测速度为12帧/s,满足实时性要求。

摘要： 针对现有算法忽略点云数据全局单点特征和局部几何特征的深层关系,导致捕获的局部几何信息缺乏鉴别性且难以有效识别复杂形状的问题,提出基于自注意力特征融合组卷积神经网络的三维点云语义分割算法。首先,设计轻量化网络框架的代理点图卷积提取点云局部几何特征,并加入组卷积操作减少计算量和复杂度,以较少的冗余信息增强特征的丰富性;其次,通过Transformer模块进行不同分支间特征信息的交流,使全局特征和局部几何特征相互补偿,增强特征的完备性;然后,将点云底层语义特征与原始点云融合以扩大局部邻域感受野,获得高级上下文语义信息;最后,将特征输入到分割模块完成细粒度语义分割。实验结果表明,该算法在S3DIS数据集和SemanticKITTI数据集上的分割精度分别达到79.3%和56.6%,能够提取三维点云的关键特征信息,网络参数量较少且具有较高的语义分割鲁棒性。

摘要： 1目标和概述1.1面临的挑战输电线路是电网系统的重要组成部分,是电能传输的重要通道,保障输电线路稳定运行至关重要。但输电线路分布广、线路长、长期暴露在自然环境中运行,不仅要经受正常机械载荷和电力负荷的作用,而且还受到各方面外来因素的干扰,尤其是随着城市的建设,施工现场越来越多,大型施工机械由于与附近线路安全距离不足,经常造成导线放电引发停电和安全事故,这些隐患因素如不及时发现和消除,将会严重威胁电网系统稳定运行,对于电网用户而言如何提高线路运维管理效率面临着如下挑战.

摘要： 针对目前房地一体作业效率低、成本高的问题,本文提出采用新型的倾斜摄影测量技术和LIDAR点云技术进行地籍图生产的作业方案,并对其生产的成果精度进行统计分析,结果表明:采用上述两种方法,生产的地籍图精度良好,可以满足地籍精度需求,且效率高、成本低,具有推广使用价值,可以为同行带来参考。

摘要： 为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。

摘要： 我国是一个极度依赖煤炭的国家,对于煤炭的数量统计对我国发展具有重大现实意义。但是大型煤炭矿区的煤堆体积庞大,数量惊人,很难用传统的人工测量方法进行统计,为解决这一难题,本文提出了一种利用激光雷达并结合神经网络的体积测量方法。首先,利用激光雷达扫描煤堆表面绘制其三维点云图像,并结合Meshlab软件和Cloud Compare软件对点云进行降噪和补全,形成较为完整简洁的点云模型,并建立数据集;其次,训练Point-Net神经网络,利用训练好的网络模型对点云数据进行分割;最后,利用Matlab软件进行体积计算。通过模拟实验可知,相较于传统测量,该方法具有精度高、速度快、无需进行接触测量等优点,能够满足大型煤炭矿区煤堆的体积测量需求;相较于真实体积,该方法计算结果偏小,这是由于Point-Net神经网络未能识别出全部的煤堆点云数据,可以通过对神经网络进行后续训练来加以改进。

摘要： 现代传感器在通过多视角获取对象完整三维信息时会涉及点云拼接问题,而点云拼接方法、特征点个数及参与权重等直接关系到处理效率和成果的精度。实验通过分析提取特征点,采用特征点匹配的方法,针对特征点不同数目、特征点不同权重等对拼接精度影响进行了对比分析。结果表明,应用特征匹配方法进行点云拼接,并不是拼接点数越多越好,有限的点数即可达到相应的精度要求,且特征点参与匹配的权重对精度影响明显。研究结果对于提升点云数据处理效率、应用工程实践等具有参考和指导意义。

摘要： 为控制检测成本降低螺纹检测过程中对夹具及环境要求,该文在确保检测精度的前提下提出使用非接触式结构光点云对螺纹锥度的高精度测量方法。首先提出局部螺纹点云摆正方法并应用平面分割提取点云轮廓线,接下来在对不同角度获取的螺纹点云分类讨论聚类方法的同时建立轮廓点类别与锥度拟合点之间的数学模型,最终总结并分析螺纹锥度的测量精度并将其与设计精度及实际精度进行对比。对比结果显示多次实验中所测螺纹锥度平均误差均低于0.05°。该方法的提出可为各种形制螺纹锥度的三维逆向测量提供新方法。

摘要： 准确获取岩体结构面信息对岩体变形分析及不稳定性评价具有重要意义.传统罗盘法很难对高陡区域进行完整测量,摄影测量、三维激光扫描等遥感方法渐成主流.本文提出了一种基于三维点云的岩体结构面半自动提取方法.通过预处理,点云分割得到簇,利用最小二乘法计算簇内点的拟合平面方程,得到局部法向量、倾向、倾角数据;进而利用倾向、倾角数据的赤平极射投影图和聚类有效性参数自动确定最佳分类数,引入萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)和模糊聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法对簇进行聚类分析;最后,合并同类的簇,实现结构面点云的分类与彩色显示.基于此方法流程,开发了一套原型系统,针对典型结构面点云数据开展了岩体结构面的分类与提取实验,证明该方法的可行与有效.本文方法可为岩石力学、三维地质建模等相关领域提供借鉴.

摘要： 为了提高同步扫描三角测量系统的测量精度,对系统各个参数进行分析.首先,简要介绍了同步扫描三角测量系统的工作原理及系统参数构成.其次,根据系统参数,分析M1、M2、M3、M4、CCD的位置误差与角度误差、透镜及M3厚度误差对系统精度的影响,并得出系统参数在测量范围为0.6m和10m处的测量误差曲线.然后,根据对系统测量精度的影响程度,把系统参数从高到低进行排序,为在机械设计及加工时对系统参数进行不同程度的重视.最后,对系统进行实验测量,获得三维点云.

摘要： 近年来,伴随低空飞行器的快速发展,空间信息的获取能力逐渐增强,特别是低空倾斜式摄影测量及其数据处理方法的出现,使快速准确的获取城市真三维信息成为可能,而城区真三维密集点云的构网是其数据处理的关键之一,值得深入研究.重点分析了现有构网算法处理城市真三维密集点云数据的效率及适应性等相关指标,并在此基础上提出了适合于处理该数据的构网策略,设计了处理该数据的技术流程,完成了小范围城区的构网实验,实验结果表明该算法能对城市真三维密集点云数据进行较好的构网处理.总之，城市真三维点云的构网，作为三维城市自动建模的关键环节，其技术的实现、改进及突破带来的建模整体效能的提升，必将对三维城市乃至数字城市的建设产生深远的影响。

摘要： @@随着计算机技术的高速发展及精密的测量技术的出现，点云数据模型在三维建模及逆向工程中得到了广泛的应用。然而在获取点云数据的过程中由于人为的扰动或仪器本身的缺陷等不确定因素使得生成的点云数据往往含有噪声。点云光顺的目的就是去除其中的噪声高频信号。点云模型与三角网格模型不同，它没有显示的邻接关系，也不好确定每个顶点的法矢方向，这些都给点云的光顺带来很大的挑战。

摘要： 研究了两幅深度图像的自动配准问题。在配准两幅深度图像时，基于多尺度空间理论得到两幅深度图像的特征集，然后利用该特征集进行深度图像匹配。具体过程为：首先为模型构造一个尺度空间，并寻找一个合适的尺度，计算深度图像各点的特征值；然后，利用该特征值对深度图像进行聚类分割；接着，在两幅深度图像得到的小分块中寻找对应分块；紧接着，使用RANSAC算法，根据三维几何信息的约束找出候选集中正确匹配分块和相对应的匹配点，并根据这些匹配点计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵；最后，使用改进的ICP算法优化这一结果。特别地，提出了一种行之有效的尺度空间构造方法，并提出了一种简单的顶点聚类算法，大大提高了聚类速度。

摘要： 三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术，其中，激光扫描测量仪器的精度对工程应用的影响以及对三维点云模型的建立和精度影响至关重要。本文分析了激光扫描仪的主要误差来源，同时介绍了三维激光扫描仪的检校原理和方法，并以Leica公司的HDS3000为例，从测距、测角、大气影响等方面，对激光扫描仪的精度进行测试和评定。

摘要： 市地重划系依照都市计画规划内容,将都市一定范围内之土地,全部重新加以规划整理,兴办各项公共设施,并于扣除法律规定应由参与重划之土地所有权人共同负担之公共设施用地及供抵缴工程费用、重划事业费用、贷款利息等所需土地(抵费地)后,按原有土地相关位次办理交换分合为形状整齐之土地,重新分配土地所有权人的一种都市整体开发方式.藉由市地重划之手段,可以达到重新厘整地籍、提高土地利用价值、增进民众利益、挹注政府财源等目的.市地重划办理内容主要包括有地籍测量、土地分配及重划工程三项,虽然彼此的工作性质有别,但关系却极为密切.然传统办理市地重划区必需进行重划区边界测量、基本控制测量、图根测量、现况测量、道路系统规划及土地分配等作业程序,并以人工实地绘制地籍图完成地籍整理,不仅程序繁复且须待重划工程完成后才能实施土地分配,民众也才能进行土地买卖,影响民众权益甚钜.无人飞行载具(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)航拍作业具有高机动性和高精度的特性,采多视点影像处理技术可以获得真正射影像及三维点云成果,该如何将这个新的技术导入现行之市地重划作业流程,增加工作效率,以达到节省人力成本和提升成果的正确性,以及对于相关法规实有必要进行探讨是本文的研究方向.

摘要： 本发明涉及三维扫描领域，具体公开了一种基于点云三维重建的双机械臂三维测量方法、设备及介质，包括通过第一三维运动组件末端的第一相机获取待测对象的第一三维数据；计算第一三维运动组件和第二三维运动组件的运动参数；在第一三维运动组件和第二三维运动组件依据运动参数进行动作时，通过第一相机获取待测对象的若干个第二三维数据；根据第一三维数据和若干个第二三维数据，构建待测样本的三维模型；通过比较三维模型与待测对象的测试参数，得到待测对象的测量结果。本发明实现了工件的三维重建，减少人工测量的工作强度，提高生产线的品质管控标准，检测更灵活，检测速度更快，解决了复杂工件的曲面与凹坑难以检测的问题。

摘要： 本发明公开了一种激光三维点云与CT三维点云配准方法，包括：对患者体表激光三维点云数据进行统计滤波、点云区域生长处理和体素滤波，将患者的4D‑CT数据重建为CT三维点云数据；从激光三维点云数据选取点集合S1，从CT三维点云数据选取点集合S2；利用PointRegNet网络，从S1提取特征点集合Q，从S2提取特征点集合V；设置Q中所有特征点相互连接形成特征边的集合ES，设置V中所有特征点与K近邻的特征点连接形成特征边的集合E，将图(V,E)与图(Q,ES)进行配准；利用运动幅度信息对S1中的点分配权重，以S2为基础建立GMM模型，GMM模型结合分配权重后的S1中的点构造概率似然函数。本发明技术方案缓解了现有技术无法直接应用于体表点云配准的问题。

摘要： 本发明公开一种利用二维激光扫描仪的三维点云数据获取装置及方法，给出了激光点云数据从二维到三维的坐标转化方法。分析了由于传感器工作模式差异、硬件工艺水平等因素对转化过程的影响，并给出了相应的解决方法：通过Kalman滤波来逼近转台的真实速度；修正了串口数据的获取时间；补偿了一个周期内的激光点的角度变化量；推算出激光扫描仪在水平轴及纵轴的角度、位置偏差。实验表明，利用旋转平台进行静态三维激光扫描时，可以准确的获取空间的三维点云结构。当进行移动扫描时，由于其体积相对轻便，在获得三维数据的同时，通过数据的配准可获得移动平台的位置，实现了地图的同步获取与定位。

摘要： 本发明公开了一种激光三维点云与CT三维点云配准方法，包括：对患者体表激光三维点云数据进行统计滤波、点云区域生长处理和体素滤波，将患者的4D‑CT数据重建为CT三维点云数据；从激光三维点云数据选取点集合S

摘要： 本申请公开了三维点云处理方法、三维点云处理模型训练方法及装置，涉及人工智能、计算机视觉、深度学习、智能交通等领域。具体实现方案为：将三维点云输入预先训练的三维点云处理模型，三维点云处理模型包括第一子模型和第二子模型；第一子模型被配置为接收三维点云，将三维点云进行旋转，并将旋转后的三维点云输入第二子模型；第二子模型被配置为对旋转后的三维点云进行处理，得到处理结果；获取三维点云处理模型输出的处理结果。解决了现有技术中对于三维点云旋转的复杂处理的问题，提高了三维点云旋转的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于三维点云的烤烟三维模型构建方法，旨在解决现有技术中无法定量的探究烤烟和外界环境的互作关系的技术问题。本发明采用三维扫描仪从个体角度上对烤烟进行扫描，以获取烤烟的形态结构信息，对获取的数据进行处理从而建立烤烟的三维模型并且实现烟株的可视化，还可对三维扫描仪的精度进行评估。本发明基于三维点云的烤烟三维模型的精度较高，且采用三维扫描仪获取点云数据的效率更高，所建立的烤烟三维模型可以很好的反映烤烟的形态特征、乃至烟叶表面的纹理特征，可为冠层光辐射、光合作用等的研究奠定了坚实的技术基础。

摘要： 本发明涉及三维扫描技术领域，且公开了一种快速三维点云生成三维网格的方法，读入三维重建后的点云P，该帧点云P是在当前相机坐标系下的二维条纹图对应的三维点云,映射到UV平面，在UV方向上分别插值时采用线性插值。该快速三维点云生成三维网格的方法使用时，通过设置基于条纹图生成的三维点云的特征，提出了一种基于UV平面生成三维网格的方法，对当前帧的点云快速完成三角网格化，插值和网格化的步骤均可以采用并行操作，速度极快，可以满足速度要求较高的三维扫描设备，对内存的要求远远低于体素方法，能满足对内存要求不高的扫描扫描环境，能够比体素的方法生成速度快，占用内存少。

摘要： 本发明提出一种增量式稀疏三维卷积的三维点云数据处理方法及设备，该方法通过获取三维点云数据，进行数据预处理后，形成三维点云数据的训练集；构建稀疏三维卷积网络模型，并所述将三维点云数据的训练集输入所述稀疏三维卷积网络模型中，进行模型训练；基于训练完成的所述稀疏三维卷积网络模型，构建增量式稀疏三维卷积网络模型；将实时的三维点云数据输入所述增量式稀疏三维卷积网络模型，输出结果即为对实时三维点云数据的处理结果。通过本发明，能够加速采用稀疏卷积的在线任务，实现增量计算，加速网络预测。

摘要： 本发明公开了一种三维点云图像构建方法、装置、三维扫描设备及存储介质，该方法为：当基于计算装置接收到相机传感器发送的图像组后，对图像组中的正弦相移条纹图像组进行解码后，重建得到第一三维点云和第二三维点云；基于计算装置中的多频段融合算法对图像组中的纹理图像组、第一三维点云和第二三维点云进行拉普拉斯金字塔的构建后，对拉普拉斯金字塔进行融合和计算，得到三维点云图像。通过将现有的使用迭代最近点算法获得三维点云图像替换为解码、重建加多频段融合算法获得三维点云图像，有效解决了三维点云图像构建装置点云融合精度不高的问题，同时计算速度可满足工业需求。

摘要： 本发明公开了一种基于三维点云数据的骨料三维形貌球谐重构方法，包括步骤：提取骨料颗粒三维点云坐标；表面参数化，将骨料三维点云数据由笛卡尔坐标系转换为球坐标系，根据高斯正交点取极角与方位角的正则增量，应用角度逼近算法得到重构点半径；基于勒让德多项式结合递归算法计算重构点球函数，并运用球函数求解球谐系数；运用球谐系数及球面上的广义傅里叶级数求和获取反应骨料真实形貌的曲面函数，并将重构形貌可视化处理。本发明将骨料颗粒三维点云数据转换为球谐系数描述，极大方便了骨料颗粒球形度、棱角度等表面形貌参数的求取；同时将三维点云数据的存储方式转换为球谐系数的存储方式，其存储量压缩率可达1％，节约了大量的存储空间。