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三维激光扫描点云典型地物特征提取方法分析与应用

发布时间:2021-09-12 14:42
  目前,三维扫描这种新兴的技术手段凭借其高精度面式数据采集能力在生产活动中得到了广泛的应用,但是所采集的数据中存在大量的冗余点云,这些数据的存在对数据处理的软件和硬件性能提出了较高的要求,同时增加后期数据处理的时间,降低效率。此外,一些生产活动中需要对同一地区的数据进行多次采集,并使用所采集的多期数据进行配准,分析不同时间采集点云之间的差别,实现各自的监测需求。因此,本文对针对这种情况,使用不同的数据提取方法提取了点云中的常见地物特征,并使用所提取的同名特征进行时序点云之间的坐标系统一,同时进行精度评价与实地应用,主要工作如下:(1)利用不同的监督学习方法生成监督分类模型对扫描点云中的圆柱状对象进行提取。介绍了监督学习的基本步骤、需要考虑的问题以及其他重要因素;然后对不同监督学习方法分类原理进行了阐述。利用不同监督分类原理生成的分类模型对数据进行分类,并利用混淆矩阵对分类结果进行精度评价。结果表明,加权K最近邻分类在所选用的分类模型中所提取的点云数据的分类效果最佳。(2)利用邻域几何特征对建筑物的特征部位进行提取。利于球形邻域搜索在梯度搜索半径下构建特征点的球形邻域集合;计算特征点的几何... 

【文章来源】:中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:109 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

三维激光扫描点云典型地物特征提取方法分析与应用


技术路线图

激光,目标


硕士学位论文82三维激光扫描与点云处理技术介绍2Introductionof3DLaserScanningandPointCloudProcessingAlgorithms2.1三维激光扫描系统简介(Introductionof3DLaserScanning)目前,三维激光扫描技术已经越来越多地应用到了工程测量的各个领域,相比于传统的监测手段如全站仪、GPS等,三维激光扫描技术具有着非接触性、数据采集实时性、数据量大等优点,在保证数据精度的同时构建点云模型,获得更为全面的面状信息,为研究目标形变特征提供了一种更为高效可靠的手段。(1)三维激光扫描技术(3DLaserScanningTechnology)如图2-1所示,在采集目标地物点云数据时,将三维激光扫描仪与笔记本电脑通过数据线连接,并在合适的地区合理布设好标靶后即可通过笔记本进行测量作业操作,获取完目标点云数据后,同样可以使用三维激光扫描仪配套软件进行数据的处理分析等工作。图2-1RigelVZ-1000三维激光扫描系统Figure2-1RigelVZ-1000laserscanningsystem2.1.1三维激光扫描原理三维激光扫描技术的本质是激光测距,它能够在短时间内快速发射激光获取海量的目标点云坐标数据。如图2-2所示,三维激光扫描仪架设在o点,o为已知点,且仪器高已知,从o点发射激光,沿X、Y轴进行横纵向扫描,并记录下激光往返于仪器和目标点之间的时间,从而得到目标点与仪器之间的距离S,再根据扫描仪内部的精密时钟控制编码器记录下角和,从而利用公式2-1计算出目标点的三维坐标。

示意图,激光,示意图,激光发射


2三维激光扫描与点云处理技术简介9图2-2三维激光扫描示意图Figure2-2Three-dimensionallaserscanningschematiccoscoscossinsinxSySzS(2-1)2.1.2扫描仪系统构成三维激光扫描仪中集成了激光测距、激光扫描、驱动马达、集成式CCD相机和仪器内部控制与校正系统。1.激光测距系统三维激光扫描仪测距方式有三种:三角测距式、相位式和脉冲式。(1)三角式:激光发射器发射的经扫描棱镜到达目标,目标反射信号被透镜后的CCD接收。根据CCD、激光发射器以及目标表面之间的几何关系可得激光发射点到目标的距离,不同工作模式的原理图如图2-3~图2-4所示[80]。图2-3单CCD式图2-4双CCD式Figure2-3SingleCCDFigure2-4DoubleCCD如图所示,发射激光和扫描仪基线间的夹角,为返回激光与扫描仪基线夹角,为仪器轴向自旋转角度。仪器中心、激光发射中心与CCD中心的连线、垂直于连线并指向目标的连线共同构成仪器坐标系,P的坐标为:

【参考文献】:
期刊论文
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[8]数字近景摄影测量辅助三维激光影像扫描的建筑物表面数据采集系统[J]. 郑德华,杨林.  建筑科学. 2004(04)
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博士论文
[1]动态沉陷区地面激光扫描数据处理关键问题研究[D]. 敖建锋.中国矿业大学 2013

硕士论文
[1]应用三维激光扫描同步监测矿区地表与建筑物形变的研究[D]. 陈朋.中国矿业大学 2017
[2]地面三维激光扫描仪性能测试方法研究[D]. 张启福.解放军信息工程大学 2012
[3]基于K近邻算法的中文文本分类研究[D]. 徐晓艳.安徽大学 2012
[4]最近邻方法在填充和分类中应用的新技术[D]. 朱曼龙.广西师范大学 2010
[5]基于激光扫描的深度影像配准方法的研究[D]. 陈楚.武汉大学 2005



本文编号:3394412

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