激光点云

摘要： 通过激光雷达设备获取的输电线路通道高精度三维激光点云,可获取输电通道内地物的实时状态,对于通道环境的实时监测意义重大;但目前利用激光点云数据进行不同气象条件下导线弧垂状态模拟的研究仍较少。基于此,结合架空导线的力学分析、几何分析,详细阐述了利用激光点云数据进行工况模拟的原理与方法;选取某植被茂密区500 kV输电线路进行了高温、覆冰、大风等工况模拟实验,并进行了通道环境安全距离检测,验证了该方法的有效性。

摘要： 针对室外场景范围广、分割难度大、识别效果不显著等问题,提出了一种融合多站点云配准的室外大场景分割方法。首先,根据室外场景视野大、点云数据量庞大特点,选取多个视角下重叠区域较多的建筑场景点集,结合SAC-IA和ICP方法进行点云自动配准,从而构建出点云密度相对均匀的室外大场景完整结构;然后,选用公共数据集Semantic3D训练基于PointNet++的室外点云分割模型,并在测试集上验证其算法效果;最终,调用该模型分割已构建的室外点云大场景。实验效果证明:多视角配准的点云场景能够解决点云场景的非均匀采样问题,从而使得基于深度学习的语义分割模型对其有更好的识别效果。

摘要： 基于机载激光扫描可以快速获取地球数字表面模型的原理,提出了采用激光点云提取树木点进行拓扑构建绿化覆盖面的作业方法。该方法首先提取高于地面一定数值的点云数据,然后筛选出树木点数据,并对筛选的树木点集构建三角网,最后对构建的三角网进行拓扑构面及邻接面融合从而完成绿化覆盖面的构建。以福州市城市绿地数据建库为例进行了应用实验,为激光点云提取树木点进行拓扑构建绿化覆盖面的快速生产应用提供了具体经验借鉴。

摘要： 在基于三维激光扫描点云数据的钢结构数字虚拟预拼装中,现有方法大多数均为基于点特征匹配的方式,该方法存在自动化程度低、精度差且不能完全适用于钢结构桥梁预拼装的问题。为此,本文提出了一种基于底面特征匹配的方式,以实现钢结构桥梁的数字化虚拟预拼装。该方法首先提取两拼装构件的底面特征,然后基于提取的底面特征实现两构件的数字化虚拟预拼装。采用两相邻点云构件对所提方法进行实验验证,结果表明,所提方法能有效实现钢结构桥梁构件的虚拟预拼装,具有较高拼接精度,且人工干预少、自动化程度高。所提方法对大型钢结构桥梁的数字化虚拟预拼装具有一定的借鉴作用。

摘要： 针对传统方法获取地下空间数据效率低的问题,文章直接利用地面激光扫描仪快速获取地下人防工程的激光点云数据,在GPS信号极弱的情况下利用集成的GNSS/IMU获取的惯导信息拼接各扫描站点云数据,借助少量控制点可得到满足测图精度要求的点云数据,使室内外测图一体化大面积生产成为可能。

摘要： 随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,智慧城市成为国内外学者研究的热点领域。城市三维地理空间信息的获取与处理是建设智慧城市的基础,也是亟待解决的关键技术之一。目前,移动激光点云分类多为人工和半自动方式,数据解译的自动化程度低,导致点云利用率下降,制约了移动激光点云在高精地图、自动驾驶和智慧城市等领域的应用。

摘要： 通过三维激光扫描仪获取的点云数据具有密度大、精度高等特点。本文针对贪婪投影三角化算法在对采集的大量点云数据进行三维重建时耗时长,重构的模型表面不够光滑,存在细小孔洞的问题,提出一种改进的点云三维重建算法。该方法首先用体像素网格滤波算法对点云进行下采样;然后使用移动最小二乘算法对输入的点云进行平滑及重采样,并且使用八叉树来代替KD树进行近邻域搜索;最后使用基于移动最小二乘算法的点云法线估计的贪婪投影三角化算法对点云进行重建。经过实验验证,该方法可以缩短重建时间,减少孔洞,并构建出平滑、点云拓扑结构更为准确的模型。

摘要： 为了克服卡尔曼滤波在远距离以及遮挡情形下跟踪不准确的问题,设计了一个多目标实时跟踪框架,利用神经网络预测目标物体在三维空间里的状态,使用匈牙利算法逐帧进行数据关联,设计轨迹管理模块管理相应的轨迹,实现多目标跟踪。相较于传统的框架,该框架不需要在图像空间执行卡尔曼滤波,不仅能在高帧速率准确跟踪遮挡目标,而且对远距离目标也有优异的表现。以KITTI数据集进行测试,性能指标如下:多目标跟踪准确度为79.22,多目标跟踪精确度为78.33,多数丢失数为54.19,多数跟踪数为13.21,ID转变数为16,运行速度为39帧/秒。相较于传统的卡尔曼框架,准确率提升了11%,并且抗遮挡性也有大幅度提升。

摘要： 针对直接迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法难以满足无人机LiDAR点云与正射影像高精度高效配准等问题,提出基于改进ICP的LiDAR点云与正射影像配准方法,为遥感地物目标解译提供丰富的空间信息和语义信息。首先采用体素滤波算法消除原始点云数据冗余;然后,利用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对点云进行粗配准和计算刚体变换参数初始值,最后使用ICP算法实现LiDAR点云与正射影像精配准。实验结果表明,基于改进ICP的配准方法能够实现复杂地物分布、地物遮挡等情况下点云与影像快速、高精度地配准和点云纹理精准着色,相比原始ICP算法精度和效率分别提高了约1.8倍和3倍。

摘要： 提出一种基于图像连通域的集装箱激光点云处理算法。该算法能够较好地处理集装箱三维激光点云数据,提取集装箱的边缘点云数据,利用集装箱的边缘数据拟合直线,计算集装箱的角点位置。实验证明,该算法的计算精度能满足起重机自动化抓箱的需求。

摘要： 利用激光点云测绘技术,实现三维场景快速构建是一种新的发展趋势.文章以盐城市海域使用三维监管系统为依托,全面介绍了基于激光点云技术的三维监管系统的构建目标、建设思路、数据采集流程、数据建库、平台框架等关键技术和步骤.在盐城市海域使用动态监管工作中的良好应用表明,激光点云在三维场景构建方面具有效率高、模型精确可量测和多场景联动,并提供满足海域使用动态监管需求的3D产品.

摘要： 针对三维激光扫描技术在获取三维信息存在扫描漏洞及边缘信息不足等问题.本文以文物对象的精细三维重建作为目的,在近景影像与激光点云精细三维重建中提出一种新的方法,首先利用尺度不变SIFT算法匹配,并设置多重约束逐级剔除误匹配点获得最优匹配点集,采用基础矩阵加严密解解算定向参数,然后采用改进的CANNY算子提取影像边缘信息,利用仿射变换的粗值点和核线几何搜索匹配得到边缘同名点,最后根据定向参数重建边缘点云并与扫描点云进行配准,生成对象的精细点云模型.实验结果表明,采用此方法可生成边缘信息丰富、精细度高的三维信息.

摘要： 随着经济的高速发展,中国车辆保有量迅速增加,也带来交通事故频发的顽疾.如何提高交通事故现场处理效率、快速准确进行事故勘查及分析己迫在眉睫.文章基于点云数据绘制事故现场DLG,其次采用局部高程差法自动提取事故车辆点云数据,并对车速推算、损毁面积测量及路面平整度进行统计分析,并构建事故现场整体三维场景.通过对事故现场DLG、点云数据分析及构建的三维模型分析,可快速提高交通事故勘查效率.应用结果表明,基于激光点云对事故现场进行信息采集及快速勘查的方法,不仅为交通事故处理提供依据且有效地缩短事故现场勘查时间,同时在一定程度缓解交通阻塞,成效明显.

摘要： 本文介绍了利用高精度的激光点云成果在宁波市城市建成区开展房屋建筑高度普查的作业流程,提出了利用此方法建立房屋建筑数据库,可为城市规划和建设提供高精度的房屋建筑高度信息,为开展城市空间分析和利用的研究提供可靠的数据,能满足日照分析、建筑安全监测、消防应急救援等观点.

摘要： 针对输电线路走廊无人机三维测量与可视化管理中对海量激光点云数据处理与分析的应用需求,提出了一种基于大数据云技术的激光点云数据处理超算系统.该激光点云超算技术结合了激光点云分类、通道隐患三维量化分析、数据处理并行计算、海量数据管理等功能.通过在国家电网某220kV输电线路无人机激光雷达巡检项目中的应用对该技术进行了试验验证.

摘要： 中国已建成投运"三交四直"特高压工程,"四交两直"特高压工程正在建设,特高压进入了全面建设阶段,传统人工为主的巡视方式已无法满足需求,三维激光扫描技术成熟应用于各个行业.本文通过分析处理架空线路走廊通道的激光点云数据,检测线路安全距离,识别线路危险点,达到线路巡视目的.在国网复奉线等跨区线路的应用表明,和传统人工运维方式相比,基于激光点云的架空输电线路巡线数据分析具有精度高、信息丰富等特点,并降低线路运维成本。

摘要： 由于传统皮尺测绘、全站仪等测量方法在多功能风洞施工方面的局限性,面临着风洞结构复杂、采集作业难、数据精度低、信息不完整等,基于高精度、高密度的激光点云数据开展了对多功能风洞施工量测的研究.本文首先详细介绍FARO Focus X130扫描仪和FAROscene软件分别在外业采集和内业点云预处理中的步骤及注意事项;其次以此数据为支撑,利用HDmodeling for CAD2013对激光点云进行数据处理和分析;最后,制作出多功能风洞的二维线划图、立面图、三维信息模型、高程信息、部件布置图及统计分析等成果.应用结果表明,地面三维激光扫描技术对多功能风洞的立面图及二维线划图信息提取均优于传统测量方法,同时基于激光点云数据的应用算法处理还能够快速、准确地对多功能风洞墙面的平整度进行提取分析,这是传统测绘方法无法获取的,验证了该技术在多功能风洞测量的优越性和必要性,解决了多功能风洞室内施工测量的复杂性、数据精度不足以及信息不完整问题等.该研究成果,已成功应用于多功能风洞施工量测及建筑信息提取方案,成效明显.

摘要： 针对三维激光点云缺乏高精度、高分辨率纹理信息的不足,本文提出了一种三维激光点云与高分辨率数码影像的融合方法,该方法先将点云投影变换为激光反射强度球面影像,再通过球面影像及特征信息方便地建立起先外置数码影像与三维点云之间严格的投影变换关系,最后由数码影像赋予点云纹理色彩信息.实验表明,新方法免除了现场布设物方控制点的困难,内业处理亦无需操作三维数据,并且可以实现几何精度控制.

摘要： 以倾斜航空摄影、三维激光扫描为代表的三维测绘技术被广泛认为是大数据时代地球空间基础信息获取的重要技术之一.如何对三维测绘技术获取的多源、丰富、海量、准确的空间信息数据进行三维实景的集成展示成为目前智慧城市建设、自然资源调查监测等工程项目迫切需要解决的一项关键问题.以南京市清凉门隧道附近2.7km2为研究区域,探索了基于多源数据在三维数据处理、空间数据服务发布以及数据集成展示过程中用到的关键技术和方法,构建了集激光点云、倾斜模型等多源数据于一体的清凉门隧道实景展示系统,可为智慧城市建设、自然资源调查监测等行业应用提供有益借鉴.

摘要： 随着空间信息获取渠道的增多和信息处理技术的发展,高压输电线路及其走廊的监控及运维有了更丰富的手段,激光点云、倾斜摄影等三维空间量测与数字化建模技术发展迅速,通过建立准实时、高精度、高仿真的架空输电通道三维模型可以更加准确高效地识别线路运维中的各类风险点,采取有针对性的运维管控措施,在输电线路日常巡视、例行检修、故障抢修等生产作业中提供有益的参考.随着新技术的不断创新和深化应用,输电线路运维水平可以得到显著提升.

摘要： 本发明涉及一种融合点云和多视图的车载激光点云多目标识别方法，基于独立点云对象，构建深度模型PGVNet进行面上地物类别预测：利用点云特征提取模块对独立点云对象进行点云局部特征提取；生成独立对象的多视角图像，并利用视图特征提取模块采用视图分组与组特征融合，提取最优视图特征；基于注意力机制利用点云‑视图特征融合模块将最优视图特征与点云特征进行融合，获取融合注意力的点云全局特征；最后利用分类器MLP进行车载激光点云面上独立地物目标的类别预测。本发明一方面减少相似视图间的信息冗余问题，另一方面则能利用最优视图特征指导模型对点云局部特征的学习，提高模型分类精度，为车载激光点云路侧多目标精细分类提供一种新的研究方法。

摘要： 本发明提供了一种基于激光点云数据的门窗点云形状检测方法及系统，包括对原始的点云数据进行预处理，得到去除粗差的点云数据，进行边缘提取；根据边缘提取的结果判断该点云形状，将三维点云向垂直于门框平面方向投影至二维，然后划分格网，提取中间位置的内部网格，判断内部格网的点数是否大于预设的相应阈值，若是则认为是L形，若不是则认为是其他形状，将点云的边缘提取结果分割为上下左右四个部分，进行上部分相应判断拟合并拟合点云边缘的左、右和下部分；拟合数据与点云数据逐点计算拟合误差，然后计算决定系数，提取出决定系数满足相应阈值的拟合参数。本发明具有简单、有效、精度高、易于实现的特点，具有重要的市场价值。

摘要： 本发明涉及一种三维激光点云数据与无人机点云数据的匹配方法，包括以下步骤：步骤S1：通过无人机获取目标物的无人机点云数据；步骤S2：通过三维激光扫描仪获取目标物的三维激光点云数据；步骤S3：将所述三维激光点云数据和无人机点云数据转化为为相同格式；步骤S4：以所述无人机点云数据为参考系，三维激光点云数据为移动系，基于三维点云数据的RGB颜色类型选取多个同名点，利用全局匹配方式，将两者的点云数据建立相关性匹配。本发明作用是：通过点云数据获取过程实现地空一体化，减少三维激光或无人机单向获取的点云数据存在的数据缺失，为研究人员提供更全面的目标物数据信息。

摘要： 本发明公开一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法，包括：以机载数据为参考数据，对车载激光点云数据进行同名点或相同特征线的提取；将车载激光点云数据和机载激光点云数据在机载激光点云数据的坐标系中进行配准；在坐标系中对车载激光点云数据进行抽稀处理，去除多余的车载激光点云数据；在坐标系中对车载激光点云数据按照地物类型进行分类，得到不同类别的车载激光点云数据；在坐标系中删除同一类别下机载激光点云数据和车载激光点云数据的重叠部分，保留同一类别下所述重叠部分中数据密度相对高的点云数据，得到融合点云数据。本发明的方案克服了两种数据的分辨率和数据量的差异，能够很好的将两种数据进行融合。

摘要： 本发明针对地面激光扫描点云和航摄影像密集匹配点云融合存在质量退化与分层问题，在空地异源点云配准的基础上，对混合点云进行数据去冗余和质量改善，公开了一种激光点云与密集匹配点云融合方法。本发明首先根据密集点云与激光点云的距离和法向量夹角构建能量函数数据项，同时利用密集点云内的几何邻域关系和颜色差异构建平滑项，采用图割算法优化得到密集点云的二分类标签集，根据标签去除两类点云之间的重叠冗余区域；最后根据一种邻域点选择策略对边界附近的密集匹配点进行以表面曲率加权的引导点云滤波，合并异源点云得到融合点云。

摘要： 本发明公开了一种机载点云辅助的车载激光点云位置精度改善方法，包括以下步骤：1)对机载点云与车载点云分别建立索引，并根据给定的空间分辨率将机载点云与车载点云整个空间划分为规则的三维立方体空间；2)分别对机载点云和车载点云中所有体素计算几何特征，筛选出分布特征为面特征的体素；3)以机载点云为基准，以步骤2)获得机载点云中的体素的面特征作为参考平面，找到机载点云与车载点云所有对应的平面特征对；4)以所有对应的平面特征对为配准基元，计算车载点云到机载点云的旋转矩阵与平移向量，使用旋转矩阵与平移向量对车载点云进行位置优化。本发明将车载激光点云纠正到机载点云坐标框架下，完成车载点云点位精度的改善。

摘要： 本发明涉及一种融合点云和多视图的车载激光点云多目标识别方法，基于独立点云对象，构建深度模型PGVNet进行面上地物类别预测：利用点云特征提取模块对独立点云对象进行点云局部特征提取；生成独立对象的多视角图像，并利用视图特征提取模块采用视图分组与组特征融合，提取最优视图特征；基于注意力机制利用点云‑视图特征融合模块将最优视图特征与点云特征进行融合，获取融合注意力的点云全局特征；最后利用分类器MLP进行车载激光点云面上独立地物目标的类别预测。本发明一方面减少相似视图间的信息冗余问题，另一方面则能利用最优视图特征指导模型对点云局部特征的学习，提高模型分类精度，为车载激光点云路侧多目标精细分类提供一种新的研究方法。

摘要： 本发明公开了一种基于激光点云的大规模飞机蒙皮点云获取装备及方法，所述装置包括三维激光扫描仪、机械臂、控制台和自动导航移动平台；所述三维激光扫描仪连接于机械臂末端，随机械臂的运动而改变自身位置，实时获取飞机蒙皮被测区域的三维点云数据，并将数据传递给控制台；所述机械臂固定于控制台上，且根据控制台中计算机计算结果自动进行姿态变换；所述控制台固定于自动导航移动平台上，随自动导航移动平台移动。所述装置能够高效的对大规模飞机蒙皮进行表面测量，具有自动化程度高，测量准确等优点。

摘要： 本发明实施例提供一种基于激光点云的路面点云提取方法和装置，首先使用点云采集时的轨迹构造多边形，再结合深度图像的边界点探索，对路面点云进行粗提取，可以剔除道路两侧的树木等大面积的干扰点云；在此基础上，再使用CSF布料模拟滤波对点云进行过滤，计算法向量，曲面探索等以精细提取路面点云，可以剔除马路牙、护栏、隔音棚，还有其他一些高于路面的噪声点云。通过以上粗提取和精细提取的方法组合，可以有效实现高速道路路面点云的精细提取。

摘要： 本发明提供了一种基于激光点云数据的门窗点云形状检测方法及系统，包括对原始的点云数据进行预处理，得到去除粗差的点云数据，进行边缘提取；根据边缘提取的结果判断该点云形状，将三维点云向垂直于门框平面方向投影至二维，然后划分格网，提取中间位置的内部网格，判断内部格网的点数是否大于预设的相应阈值，若是则认为是L形，若不是则认为是其他形状，将点云的边缘提取结果分割为上下左右四个部分，进行上部分相应判断拟合并拟合点云边缘的左、右和下部分；拟合数据与点云数据逐点计算拟合误差，然后计算决定系数，提取出决定系数满足相应阈值的拟合参数。本发明具有简单、有效、精度高、易于实现的特点，具有重要的市场价值。