期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于激光点云技术的地铁盾构隧道错台智能检测方法 被引量:6
1
作者 谢嘉伟 魏志恒 +2 位作者 姚霄汉 陈万里 李春翔 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第10期122-128,共7页
目的:为了指导地铁隧道维护,实现盾构隧道错台的智能化检测,需要对基于激光点云技术的地铁盾构隧道错台智能检测方法进行研究。方法:介绍了激光点云技术的检测原理,从隧道断面的提取和拟合去噪技术、灰度图和深度图自动生成技术及错台... 目的:为了指导地铁隧道维护,实现盾构隧道错台的智能化检测,需要对基于激光点云技术的地铁盾构隧道错台智能检测方法进行研究。方法:介绍了激光点云技术的检测原理,从隧道断面的提取和拟合去噪技术、灰度图和深度图自动生成技术及错台病害自动分析技术等方面简述了点云数据处理技术。介绍了激光点云技术的检测流程。以武汉某地铁线路为例,基于移动三维激光扫描系统,利用激光点云技术对盾构隧道管片环面错台进行现场检测。利用同一段隧道同一设备不同时段输出的错台数据验证激光点云技术的重复精度,利用同一段隧道不同设备同一时段输出的错台数据验证激光点云技术的相对精度。结果及结论:同一段隧道同一设备不同时段输出的错台量平均偏差为0.3575 mm,同一段隧道不同设备同一时段输出的错台量平均偏差为0.3600 mm,验证了激光点云技术在隧道错台智能检测上的适用性和优越性。 展开更多
关键词 地铁 盾构隧道 错台 检测 激光点云技术
在线阅读 下载PDF
激光点云技术扫描建筑物门窗立面数据提取 被引量:4
2
作者 陈俊彪 王若晗 潘柳奕 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第4期70-75,共6页
三维快速建模在未来城市作战中起着关键作用,建筑模型信息越细节、越完善,就越能够充分发挥出建筑模型的作用。为此,以激光点云技术为扫描手段,提出一种建筑物门窗立面数据提取方法。利用设计的激光点云设备扫描模式与间距测量方法,采... 三维快速建模在未来城市作战中起着关键作用,建筑模型信息越细节、越完善,就越能够充分发挥出建筑模型的作用。为此,以激光点云技术为扫描手段,提出一种建筑物门窗立面数据提取方法。利用设计的激光点云设备扫描模式与间距测量方法,采集建筑物点云数据,将其投影至水平网格中,归一化处理各区域灰度值,基于数据点与其邻域点间的欧几里得距离,结合噪声点判定阈值,滤除无效离散点,依据灰度级发生概率与平均灰度值,分割出建筑立面点云,根据门窗特征与立面深度差异,旋转、投影建筑点云数据后得到门窗立面点云数据集合,针对面片类别提取出对应的门窗点云数据。实验阶段中,选用RIEGL VZ-1000三维激光扫描设备采集点云数据,由提取的视觉效果可知,所提方法能够完整输出门窗信息,经对比窗体宽高与数量,验证该方法平均绝对偏差值为1.43 cm,具有较好的提取精准度,最高可达到98%,同时提取误差分布等级分布较低,误差仅为2%。 展开更多
关键词 激光点云技术 建筑物门窗 立面数据 数据 不规则三角网
在线阅读 下载PDF
基于三维激光点云的动态道路场景自动驾驶车辆定位方法 被引量:2
3
作者 王诚林 夏秀华 +3 位作者 郭士茹 王蕾 季文超 高俊鹏 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第11期188-193,共6页
人眼难以明确自动驾驶车辆自身位置与驾驶环境,缺失场景同步数据,定位轨迹与实际轨迹拟合度较低,由此,提出基于三维激光点云的动态道路场景自动驾驶车辆定位方法。利用三维激光点云技术扫描动态道路场景,生成多图元,将三维激光点云数据... 人眼难以明确自动驾驶车辆自身位置与驾驶环境,缺失场景同步数据,定位轨迹与实际轨迹拟合度较低,由此,提出基于三维激光点云的动态道路场景自动驾驶车辆定位方法。利用三维激光点云技术扫描动态道路场景,生成多图元,将三维激光点云数据投射至通视性较高的单视图中,利用任意二维函数提取单视图特征,根据地图元素的数据编译函数和动态道路场景耦合结果,反复联通真实场景,大面积复杂视图改良后实现定位。测试结果表明,车辆定位轨迹与实际轨迹拟合度较高,重构视差值最高为0.35,定位准确度高。 展开更多
关键词 三维激光点云技术 自动驾驶车辆 单视图 改进双边滤波 立体视觉
在线阅读 下载PDF
基于激光点云数据的城市轨道交通限界侵限判别算法 被引量:1
4
作者 赵正阳 张梓鸿 +2 位作者 黄慧昌 麻全周 李洋 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第10期36-42,共7页
目的:当前常用的城市轨道交通限界侵线判别方法只能进行超限情况的单向判断,无法对超限程度和未超限裕度进行定量化描述,不利于开展精细化的限界健康管控工作,因此需要对城市轨道交通限界侵限判别算法进行研究。方法:基于计算几何中采... 目的:当前常用的城市轨道交通限界侵线判别方法只能进行超限情况的单向判断,无法对超限程度和未超限裕度进行定量化描述,不利于开展精细化的限界健康管控工作,因此需要对城市轨道交通限界侵限判别算法进行研究。方法:基于计算几何中采用向量积法确定点与多边形平面位置关系的判别思路,提出了一种基于激光点云数据的城轨限界侵限判别算法。依托OpenCV软件中的pointPolygonTest函数对该算法进行了实现。开发了北京地铁限界大数据综合平台。在北京地铁车辆跨线运行和新设备加装两类典型场景中对该算法进行了验证。结果及结论:基于激光点云数据的城轨限界侵限判别算法利用矢量积的方式计算向量与多边形交点的数量,通过交点个数的奇偶性来判断检测点与多边形的位置关系。该算法共包含侵限点判断、异常点识别处理和侵限幅值计算等3个过程,有效实现了不同型号车辆在不同线路中限界侵限的精准、高效、自动化判别。开发的北京地铁限界大数据综合平台实现了对侵限数据的可视化展示。该算法在北京地铁车辆跨线运行和新设备加装等场景中进行了实际应用,并取得了良好的应用效果。 展开更多
关键词 城市轨道交通 限界 侵限判别算法 激光点云技术
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部