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顾及扫描线分布特征的地铁隧道移动扫描点云超分辨率方法
1
作者
张家文
梁嘉辉
+2 位作者
张秋昭
段伟
张开坤
《金属矿山》
北大核心
2024年第12期231-239,共9页
基于深度学习的隧道点云超分辨率技术能够将稀疏点云进行上采样,获得更加真实、丰富的物体点云信息,为高精度的三维重建、病害识别提供数据基础。基于“插值生成点云+深度学习位置优化”的思想,提出了一种基于扫描线分布特征的地铁隧道...
基于深度学习的隧道点云超分辨率技术能够将稀疏点云进行上采样,获得更加真实、丰富的物体点云信息,为高精度的三维重建、病害识别提供数据基础。基于“插值生成点云+深度学习位置优化”的思想,提出了一种基于扫描线分布特征的地铁隧道移动扫描点云超分辨率模型和方法。应用扩张K近邻采样原理,改善了生成的插值点云空间分布。设计了融合扫描线空间分布特征的点云位置优化深度学习网络模型。在点距离特征提取过程中融合了扫描线空间分布特征,增强了网络模型对点云扫描线分布特征的感知与利用能力,从而改善地铁隧道移动扫描点云超分辨率处理效果。利用南京某地铁隧道实测点云数据制作点云超分辨率数据集,对所提模型进行了验证。结果表明:测试数据集的超分辨率结果CD值达到3.72,HD值达到50.57,相比经典的Grad-PU模型分别降低了19.31%和14.22%,对于低分辨率点云中扫描线间隙较大、点云密度不均匀的区域,能够取得更加均匀且准确的超分辨率处理结果。
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关键词
点云超分辨率
地铁隧道
移动激光扫描
Grad-PU
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职称材料
题名
顾及扫描线分布特征的地铁隧道移动扫描点云超分辨率方法
1
作者
张家文
梁嘉辉
张秋昭
段伟
张开坤
机构
中煤江苏勘测设计研究院有限公司
中国矿业大学环境与测绘学院
南京市测绘勘察
研究院
股份
有限公司
出处
《金属矿山》
北大核心
2024年第12期231-239,共9页
基金
徐州市重点研发计划(社会发展)-社会事业项目(编号:KC23295)
自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室开放基金项目(编号:KLSMNR-G202222)。
文摘
基于深度学习的隧道点云超分辨率技术能够将稀疏点云进行上采样,获得更加真实、丰富的物体点云信息,为高精度的三维重建、病害识别提供数据基础。基于“插值生成点云+深度学习位置优化”的思想,提出了一种基于扫描线分布特征的地铁隧道移动扫描点云超分辨率模型和方法。应用扩张K近邻采样原理,改善了生成的插值点云空间分布。设计了融合扫描线空间分布特征的点云位置优化深度学习网络模型。在点距离特征提取过程中融合了扫描线空间分布特征,增强了网络模型对点云扫描线分布特征的感知与利用能力,从而改善地铁隧道移动扫描点云超分辨率处理效果。利用南京某地铁隧道实测点云数据制作点云超分辨率数据集,对所提模型进行了验证。结果表明:测试数据集的超分辨率结果CD值达到3.72,HD值达到50.57,相比经典的Grad-PU模型分别降低了19.31%和14.22%,对于低分辨率点云中扫描线间隙较大、点云密度不均匀的区域,能够取得更加均匀且准确的超分辨率处理结果。
关键词
点云超分辨率
地铁隧道
移动激光扫描
Grad-PU
Keywords
point cloud upsampling
subway tunnel
mobile laser scanning
Grad-PU
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
顾及扫描线分布特征的地铁隧道移动扫描点云超分辨率方法
张家文
梁嘉辉
张秋昭
段伟
张开坤
《金属矿山》
北大核心
2024
0
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职称材料
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