三维激光扫描仪在电力铁塔结构提取中的应用

针对目前电力铁塔结构提取与塔身倾斜度检测中存在方法单一、可靠性低等问题,提出了利用地面三维激光扫描仪对电力铁塔非接触式扫描,通过建立铁塔塔身独立坐标系、粗差剔除、点云建模与精度分析,准确提取出铁塔结构并计算塔身倾斜度,定量验证了铁塔处于安全运营状态。采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行原始点云粗差剔除,利用铁塔自身结构几何特征有效地确定了RANSAC算法中筛选阈值、有效数据比例、迭代次数等参数,实现了海量点云中铁塔结构点云数据的精确提取,弥补了传统最小二乘法、特征值法中参数选取的不足。     

基于多元回归随机抽样一致性算法的圆柱拟合

现实中的三维激光点云数据中存在大量圆柱几何体,在实际操作中,由于测量环境的干扰性和实验仪器的局限性,使圆柱体测量数据的拟合精度受到影响。本文在随机抽样一致性算法的基础上研究一种基于多元回归随机抽样一致性算法的圆柱拟合方法,利用MATLAB编程实现对圆柱的轴线方向向量和半径拟合求解,通过设置仿真数据和实测数据实验与最小二乘及整体最小二乘拟合结果进行比较,结果表明本文算法对于圆柱拟合过程中的参数解算具有较好的鲁棒性。     

基于移动窗口的最小二乘曲面拟合算法及其应用

点云滤波是地面三维激光扫描数据处理的重点和热点问题,也是点云数据处理的一项关键工作。本文在阐述了目前几种主要的点云滤波方法的基础上,提出了基于移动窗口最小二乘曲面拟合算法,详细介绍了该算法的基本原理、实现过程及其应用。该算法具有拟合曲面精度高、光滑性好等特性,经试验数据分析,该算法在点云数据率处理中取得了良好的滤波效果,能够有效对点云进行分类,去除点云噪声,很好保持了地形特征,获得高精度建模数据。在实际工程中得到了广泛应用。     

点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法

介绍了解算加权总体最小二乘问题的Jazaeri算法,分析了直积形式、Mahboub五条原则以及协因数传播律构造协因数阵的优缺点;分别利用Jazaeri算法、Schaffrin算法、总体最小二乘法和加权最小二乘法对仿真点云数据和实际点云数据进行平面拟合,结果表明加权总体最小二乘法对仿真点云数据和均质性较好的实际点云数据平面拟合效果较好;而对于表面附有杂质的材质,杂质部分的点云数据以经验信息确定协因数阵与实际协因数阵有偏差,影响整体点云数据平面拟合效果,导致加权总体最小二乘与总体最小二乘精度相当;在点云数据平面拟合中Jazaeri算法比Schaffrin算法计算效率更高。     

靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究

以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精确快速提取。使用灰度阈值分割方法定位像素级边缘,并应用双线性插值法细分像素点实现亚像素边缘轮廓的提取,在精确获取轮廓控制点的基础上,采用最小二乘椭圆拟合法精确获取圆阵列靶标标定特征点。实验分析对比了该算法以及基于梯度的Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法在标定特征点定位精度和执行时间方面的差异,验证了亚像素精度阈值分割算法在提取精度和运算速度方面的优越性。     

一种圆柱面拟合方法

针对建(构)筑物点云建模过程中可能碰到的圆柱面拟合问题,本文探讨了一种基于几何特性的圆柱面拟合方法。该方法利用主成分分析法和线性最小二乘法确定拟合初值,再利用非线性最小二乘法循环迭代求解圆柱模型参数,实现圆柱面拟合。它的特点在于误差方程式的建立,本文算法在传统算法的基础上对误差方程稍作改进。实验结果表明,相对于传统方法,采用本文算法计算所得结果的残差与标准差有所降低,精度提高。     

车载雷达点云的结构化道路边界提取方法

为了提高结构化道路边界检测的准确性与鲁棒性,结合非参数变点统计方法,提出了一种基于32线激光雷达三维点云的道路边界提取算法。基于结构化道路区域和非道路区域存在一定高程跳变特征,该算法利用非参数变点统计,对激光雷达扫描的道路环境三维点云数据中突变的z坐标值进行标记,并提取对应的候选道路边界点(x,y)。利用道路边界方向的最大期望(EM)聚类算法,对候选道路边界点进行聚类去噪。利用最小二乘法拟合道路边界,在不同光照条件下的校园结构化直、弯道路环境进行实车实验,统计直道1 030帧数据和弯道650帧数据。仿真结果表明:算法识别准确性较高且检测距离达18 m,耗时约28 ms,可满足智能车实时性要求。     

建筑物垂直度监测及精度分析

目前建筑物变形监测,由传统的单一监测手段向点、线、面立体交叉的空间模式发展。传统建筑物垂直度的观测是点对点的,文章采用面对面的方法,即观察曲面的变形情况来确定建筑物变形。然后用全站仪测量高层建筑物得出的数据进行精度分析与观察,运用软件处理数据,分析精度,能够改善测量人员对建筑物的垂直度监测及精度分析工作,提高生产生活效率,所提到的用最小二乘法拟合曲面方程,与用最小二乘法拟合曲线的方法类似,但曲面拟合的计算过程比曲线拟合的计算过程麻烦得多、复杂得多。     

基于点云数据的隧道中轴线自动提取方法研究

隧道中轴线可以反映隧道的整体走势,而中轴线的准确性影响着隧道点云数据的后续处理。对此,该文提出一种自动提取中轴线的方法,将点云数据投影后利用单位圆极坐标相邻角度差来确定边界点,根据RanSAC算法对不同参数模型进行统计,对直线段、缓和曲线及曲线的曲段进行区分,然后利用RanSAC算法对不同区段拟合,提取各区段的中轴线,对各区段中轴线进行加权整体最小二乘法拟合,最终得到整段中轴线。该文采用上海隧道点云数据进行了中轴线自动提取实验。实验证明了该方法能有效提取中轴线。     

最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用

提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。