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基于优视摄影测量的天-空-地协同实景三维构建方法
被引量：
5
1
作者
朱家松
张伟晔
+4 位作者
于文率
陈焕圳
李剑明
李明明
冯鹏
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第S01期24-31,共8页
随着信息技术的发展,实景三维模型已成为城市数字空间的数据基础。新兴无人机摄影测量方法通常以粗略模型为依据,通过多次飞行完成建模,存在效率低下和计算资源浪费问题。本文以优视摄影测量方法为技术基础,提出了天-空-地协同实景三维...
随着信息技术的发展,实景三维模型已成为城市数字空间的数据基础。新兴无人机摄影测量方法通常以粗略模型为依据,通过多次飞行完成建模,存在效率低下和计算资源浪费问题。本文以优视摄影测量方法为技术基础,提出了天-空-地协同实景三维构建方法:使用卫星影像重建生成概略模型,并优化生成无人机实景三维数据采集方案,同时结合地面补拍,实现精细化实景三维数据采集及建模。试验结果表明,相比于常规的倾斜摄影测量方法,协同实景三维构建方法能够在保证相对高效率和便利性的前提下,实现高质量的精细化实景三维模型生产和输出。
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关键词
天-空-地协同式
优视摄影测量
无人机倾斜摄影测量
实景三维
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职称材料
多维特征GS-SVM地下空间激光点云分割
2
作者
卫梦莎
龚云
+1 位作者
张小宇
刘腾飞
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第9期117-122,共6页
针对激光点云在弱光和低特征点环境的点云分割中过拟合问题,本文提出了一种基于网格搜索的多项式核最小二乘支持向量机(GS-SVM)点云分割算法,提取点云的多维特征,并分别对车辆、车道线和车库障碍物柱子等多维特征进行分类;采用多尺度精...
针对激光点云在弱光和低特征点环境的点云分割中过拟合问题,本文提出了一种基于网格搜索的多项式核最小二乘支持向量机(GS-SVM)点云分割算法,提取点云的多维特征,并分别对车辆、车道线和车库障碍物柱子等多维特征进行分类;采用多尺度精度评估指标验证特征选取的有效性并评估分割算法。结果表明,与文献中传统分类算法的柱子识别率80%和车辆识别率65%相比,基于多项式核函数的分类算法对柱子和车辆的识别率分别在75%和73%以上,提高了5%和8%;在使用其他两个核函数时,GS-SVM同样保持了优势。本文算法相对于常规算法有较强的稳健性,为其在弱光和地理特征点环境的点云分割问题提供了解决方案,丰富了激光雷达三维扫描的使用场景。
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关键词
点云分类
机器学习
GS-SVM
SMRF滤波算法
激光雷达扫描
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职称材料
题名
基于优视摄影测量的天-空-地协同实景三维构建方法
被引量：
5
1
作者
朱家松
张伟晔
于文率
陈焕圳
李剑明
李明明
冯鹏
机构
深圳大学土木与交通工程学院
深圳眸瞳
科技
有限公司
深圳飞马机器人
科技
有限公司
瞰
景
科技
发展
(
上海
)
有限公司
中国四维测绘技术
有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第S01期24-31,共8页
文摘
随着信息技术的发展,实景三维模型已成为城市数字空间的数据基础。新兴无人机摄影测量方法通常以粗略模型为依据,通过多次飞行完成建模,存在效率低下和计算资源浪费问题。本文以优视摄影测量方法为技术基础,提出了天-空-地协同实景三维构建方法:使用卫星影像重建生成概略模型,并优化生成无人机实景三维数据采集方案,同时结合地面补拍,实现精细化实景三维数据采集及建模。试验结果表明,相比于常规的倾斜摄影测量方法,协同实景三维构建方法能够在保证相对高效率和便利性的前提下,实现高质量的精细化实景三维模型生产和输出。
关键词
天-空-地协同式
优视摄影测量
无人机倾斜摄影测量
实景三维
Keywords
space,aerial and ground
optimized views photogrammetry
UAV oblique photogrammetry
real 3D scene
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
多维特征GS-SVM地下空间激光点云分割
2
作者
卫梦莎
龚云
张小宇
刘腾飞
机构
西安
科技
大学测绘科学与技术学院
杨凌职业技术学院交通预测绘工程学院
瞰
景
科技
发展
(
上海
)
有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第9期117-122,共6页
文摘
针对激光点云在弱光和低特征点环境的点云分割中过拟合问题,本文提出了一种基于网格搜索的多项式核最小二乘支持向量机(GS-SVM)点云分割算法,提取点云的多维特征,并分别对车辆、车道线和车库障碍物柱子等多维特征进行分类;采用多尺度精度评估指标验证特征选取的有效性并评估分割算法。结果表明,与文献中传统分类算法的柱子识别率80%和车辆识别率65%相比,基于多项式核函数的分类算法对柱子和车辆的识别率分别在75%和73%以上,提高了5%和8%;在使用其他两个核函数时,GS-SVM同样保持了优势。本文算法相对于常规算法有较强的稳健性,为其在弱光和地理特征点环境的点云分割问题提供了解决方案,丰富了激光雷达三维扫描的使用场景。
关键词
点云分类
机器学习
GS-SVM
SMRF滤波算法
激光雷达扫描
Keywords
point cloud segmentation
machine learning
GS-SVM
SMRF filtering algorithm
laser LiDAR scan
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优视摄影测量的天-空-地协同实景三维构建方法
朱家松
张伟晔
于文率
陈焕圳
李剑明
李明明
冯鹏
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多维特征GS-SVM地下空间激光点云分割
卫梦莎
龚云
张小宇
刘腾飞
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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