發(fā)布時間：2021-02-08 16:45

　　地面三維激光掃描數(shù)據(jù)可用于建筑物特征提取,點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與分類是地面三維激光掃描系統(tǒng)的一項(xiàng)重要內(nèi)容,能為后續(xù)的點(diǎn)云應(yīng)用提供精確而精簡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。就盾構(gòu)隧道點(diǎn)云典型要素自動分類而言,主要存在的問題包括:1)數(shù)據(jù)處理效率低;2)要素分割幾何精度不高;3)典型要素距離閾值較小時,容易出現(xiàn)特征提取錯誤。本文針對盾構(gòu)隧道,通過對最佳掃描間距、最佳分辨率參數(shù)的選取,基于標(biāo)靶進(jìn)行全局拼接優(yōu)化,并結(jié)合最優(yōu)掃描參數(shù)對傳統(tǒng)單一的盾構(gòu)隧道掃描方案進(jìn)行整合。通過幾何分析方法計(jì)算得到最佳掃描參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)區(qū)掃描,并使用徠卡掃描儀配套數(shù)據(jù)處理軟件Cyclone進(jìn)行點(diǎn)云預(yù)處理,將各測站拼接的同時對所獲取的點(diǎn)云進(jìn)行離群點(diǎn)人工剔除。盾構(gòu)隧道在建期間環(huán)境復(fù)雜、隧道內(nèi)要素類型多樣,海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理效率低,盾構(gòu)隧道幾何結(jié)構(gòu)特征的提取是建立智能三維管理平臺的關(guān)鍵。本文選取顧及對象幾何特征的數(shù)據(jù)壓縮與降采樣算法,并對精細(xì)區(qū)域進(jìn)行噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)的自動剔除,使用適用于狹長圓柱體狀對象的點(diǎn)云分類算法對盾構(gòu)隧道進(jìn)行擬合,提出了一種適用于復(fù)雜環(huán)境下的盾構(gòu)隧道顧及幾何特征的典型要素自動分類方法。通過Octree-Voxel點(diǎn)云精簡和離群點(diǎn)云濾... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

散亂點(diǎn)云

圖 1-2 掃描線點(diǎn)云間分布較為規(guī)律，呈線性分布。三維激光掃就是掃描線點(diǎn)云，屬于部分有序的點(diǎn)云。圖 1-3 網(wǎng)格化點(diǎn)云維激光掃描儀采集得到的數(shù)據(jù)經(jīng)過網(wǎng)格化插分布規(guī)律，點(diǎn)間關(guān)系容易求解，算法處理時

由圖 1-1 可知，點(diǎn)云之間分布不規(guī)律隨機(jī)掃描方式下采集得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)就圖 1-2 掃描線點(diǎn)云分布較為規(guī)律，呈線性分布。三維激是掃描線點(diǎn)云，屬于部分有序的點(diǎn)云。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]地面三維激光掃描點(diǎn)云場景重建方法研究[D]. 龔珍.中國地質(zhì)大學(xué) 2017
[3]基于地面三維激光掃描技術(shù)的海量點(diǎn)云模型重建關(guān)鍵算法研究[D]. 謝洪.武漢大學(xué) 2013
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碩士論文
[1]室內(nèi)場景的激光雷達(dá)點(diǎn)云三維重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 葉月嬌.北京郵電大學(xué) 2018
[2]散亂點(diǎn)云特征提取和聚類精簡技術(shù)研究[D]. 陳龍.西南科技大學(xué) 2017
[3]基于點(diǎn)云處理的場景三維重建[D]. 吳曉慶.西南科技大學(xué) 2017
[4]基于三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征點(diǎn)提取及建筑物重建[D]. 楊明珠.昆明理工大學(xué) 2017
[5]基于三維激光掃描技術(shù)的隧道連續(xù)斷面提取及變形分析[D]. 李雙.長安大學(xué) 2015
[6]基于近景攝影測量與三維激光掃描技術(shù)的山地邊坡變形監(jiān)測[D]. 李潤芝.河南理工大學(xué) 2014
[7]基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的地鐵隧道變形監(jiān)測[D]. 托雷.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2012
[8]基于三維散亂點(diǎn)云的曲面重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 趙平建.大連理工大學(xué) 2009



本文編號：3024231