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题名利用相对密度迭代分析的地基点云过滤方法
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作者
杜诗韵
陈茂霖
潘建平
田思忆
王帅
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机构
重庆交通大学智慧城市学院
武汉市测绘研究院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1358-1365,共8页
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基金
宁夏自治区重点研发计划项目(No.2022CMG02014)
重庆市研究生联合培养基地建设项目(No.JDLHPYJD2019004)
重庆市研究生科研创新项目(No.CYS23533)资助。
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文摘
地面激光扫描(Terrestrial Laser Scanning, TLS)是广泛用于点云数据采集方法之一,而地面过滤是点云数据处理中的重要步骤。受扫描视角和设站方式影响,TLS数据的非地面点分布范围通常远大于地面点,而现有地面滤波方法通常假定地面点云分布在整个扫描场景,不完全适用于TLS数据。针对该问题,本文提出了一种利用地基点云扫描线进行相对密度迭代分析地面过滤方法。首先,还原无序地面激光点云的角分辨率及扫描线信息;然后,进行逐扫描线相对密度分析,得到地面候选点集与非地面点集:通过反复将地面候选点集加入相对密度分析环节,直至新生成的非地面点数量小于设置的阈值,迭代终止,而剩余的候选点则输出为最终的地面点集。将本文中所提出的方法在3组数据上进行了实验验证,并与现有方法进行对比,研究结果表明,该方法有效约束了地面点的范围,并且在墙脚、路缘和杆状物等地面与非地面邻接部分过滤效果更加准精准,更适用于TLS数据地面过滤。
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关键词
地面激光雷达
点云过滤
相对密度分析
迭代
扫描线
密度
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Keywords
terrestrial laser scanning
point cloud filtering
relative density analysis
iteration
scanline
density
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于TIN的LIDAR点云过滤算法
被引量：15
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作者
毛建华
何挺
曾齐红
李先华
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机构
国土资源部土地利用重点实验室
上海大学通信与信息工程学院遥感与空间信息科学研究中心
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期36-38,共3页
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基金
国土资源部土地利用重点实验室开放基金(06-03)
国家自然科学基金项目资助(40401050)
上海市博士后专项基金项目资助(05R214123)。
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文摘
机载激光雷达是一种快速获取高精度三维地理数据的新技术,对其获取的不规则分布的三维点云数据过滤处理是目前的研究前沿,也是机载激光雷达应用的关键技术。本文在分析典型地物激光雷达点云空间分布基本规律的基础上,重点研究了典型地物表面及其边缘的点云空间分布特征及基于TIN结构的邻近点云高程突变规律,并设计了相应的点云过滤算法。论文还对算法的参数选择及相应的误差进行了探讨,并进行了LIDAR数据DEM提取实验。
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关键词
LIDAR
TIN模型
高程突变
点云过滤算法
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Keywords
LIDAR
TIN model
elevation- jump
point filtering algorithm
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分类号
P255.6
[天文地球—测绘科学与技术]
P255.7
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名基于局部搜索—模拟退火法的点云数据过滤研究
被引量：1
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作者
曹祖华
罗周全
秦亚光
王玉乐
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机构
中南大学资源与安全工程学院
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出处
《黄金科学技术》
CSCD
2017年第1期106-111,共6页
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基金
国家自然科学基金项目"采空区三维激光扫描空间信息建模与动态监测技术"(编号:51274250)资助
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文摘
针对采空区激光扫描数据过滤效果受参数取值影响的问题,在弦高比法作为异常点判断依据的基础上,提出基于局部搜索—模拟退火的点云数据进行过滤计算的优化方法。工程验证结果表明,该优化方法与传统弦高比法相比能更有效地去除异常点,降低过滤效果对初始阀值的依赖性,不需要任何参数的先验信息。对优化数据进行三维建模后保留了采空区的完整性,并对采空区形状等进行优化,实现了采空区三维建模的准确性,为采空区点云过滤提供了优化算法。
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关键词
局部搜索法
模拟退火法
采空区
点云数据过滤
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Keywords
local search algorithm
simulated annealing
goaf
point cloud tilt
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TD325.3
[矿业工程—矿井建设]
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题名零件表面三维点云降维方法
被引量：3
- 4
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作者
刘旭槟
侯力
罗岚
罗培
吉阳珍
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机构
四川大学机械工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第12期60-64,69,共6页
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文摘
针对零件表面离散点云处理难度大、计算量大、后续处理过程复杂等问题,提出一种零件表面三维离散点云数据降维方法。划分标准平面像素网格,使用KNN(K-NearestNeighbor)算法搜寻每个标准网格点邻域内最近邻K个散点,分别通过最小二乘平面拟合、反距离加权插值(IDW)以及局部线性拟合(LLE)三种方法在像素网格点上对散点进行数值插值和拟合计算,将三维点云降维形成二维像素图像。定义了一种误差表示方式,对三种插值、拟合方法的误差进行分析比较。结果表明:反距离加权插值(IDW)方法的精度最高,并且通过改变其参数,可以进一步提高拟合精度。
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关键词
三维点云
KNN算法
降维
点云过滤
误差分析
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Keywords
3D point cloud
KNN algorithm
dimension reduction
point cloud filtering
error analysis
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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