隧道断面截取曲面拟合优化的点云简化方法

发布时间：2017-10-16 17:03

  本文关键词：隧道断面截取曲面拟合优化的点云简化方法

  更多相关文章： 三维激光扫描 kd-tree k邻域 法向量 点云简化 二次参数曲面 贝叶斯抽样一致性

【摘要】：为了提高变形监测中地铁隧道断面点截取的效率,文章提出了基于kd-tree和法向量估计的局部点云简化方法,对BaySAC算法的三维激光点云二次参数曲面拟合方法进行改进:利用kd-tree建立点云数据的空间拓扑关系,计算出每个数据点的k邻域;然后使用平面拟合方法获取法矢量;最后根据点云数据法矢量变化程度,采用法矢量自适应得到压缩后的点云数据。实验证明该方法既能较大程度地简化点云,简化结果比较均匀,又具有不破坏细小特征的特点,进一步改进了BaySAC算法的二次参数曲面拟合方法。
【作者单位】： 中国地质大学(北京);
【关键词】： 三维激光扫描 kd-tree k邻域 法向量 点云简化 二次参数曲面 贝叶斯抽样一致性
【基金】：国家自然科学基金项目(41171358) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2652012103) 十二五863计划课题(2012AA121303)
【分类号】：U456.3
【正文快照】： 0引言目前地铁隧道的变形监测主要通过测量机器人完成,该方法的缺点是提取隧道信息数据量有限,人力成本高。托雷[1]等人提出一种可应用于变形监测中的三维激光点云的隧道断面连续截取方法,它以轴线上一点为中心,在截取断面方向上旋转360°,其间对断面上每个截取角度提取一定范

【参考文献】

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本文编号：1043836