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基于Pointnet++的花生植株三维模型器官分割研究
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作者 孟兆凡 程曼 +1 位作者 袁洪波 赵欢 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期118-127,共10页
基于点云进行三维重构并进行器官分割对植物学研究至关重要,为研究花生植株茎叶器官分割训练样本的数量和类型对分割结果的影响规律,基于Pointnet++构建花生植株三维模型茎叶分割网络模型,并对比分析训练集类型以及数量对分割效果的影... 基于点云进行三维重构并进行器官分割对植物学研究至关重要,为研究花生植株茎叶器官分割训练样本的数量和类型对分割结果的影响规律,基于Pointnet++构建花生植株三维模型茎叶分割网络模型,并对比分析训练集类型以及数量对分割效果的影响。当训练集为10株花生幼苗期数据时,模型分割效果最好,准确率、类平均准确率、类平均交并比、F1分数分别为94.5%、81.9%、76.9%、85.7%。其中,在花生荚果期训练集中加入20株开花期数据,类平均准确率、类平均交并比分别上升19.55%、20.75%。试验结果表明,Pointnet++可以有效分割花生植株茎叶器官,训练集的多样性和数据量的增加有利于模型学习花生植株不同生长阶段的形态特征,在训练集中加入相近生长阶段和生长特征的模型数据,并增加数据量对模型分割效果提高更明显。 展开更多
关键词 花生植株 三维建模 点云 器官分割 训练集
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Interactive point cloud blending by drag-and-drop 被引量:1
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作者 ZOU Wan-hong DING Zhan +1 位作者 YE Xiu-zi CHEN Zhi-yang 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第10期1633-1641,共9页
With the rapid development of 3D digital photography and 3D digital scanning devices, massive amount of point samples can be generated in acquisition of complex, real-world objects, and thus create an urgent need for ... With the rapid development of 3D digital photography and 3D digital scanning devices, massive amount of point samples can be generated in acquisition of complex, real-world objects, and thus create an urgent need for advanced point-based processing and editing. In this paper, we present an interactive method for blending point-based geometries by dragging-and- dropping one point-based model onto another model’s surface metaphor. We first calculate a blending region based on the polygon of interest when the user drags-and-drops the model. Radial basis function is used to construct an implicit surface which smoothly interpolates with the transition regions. Continuing the drag-and-drop operation will make the system recalculate the blending regions and reconstruct the transition regions. The drag-and-drop operation can be compound in a constructive solid geometry (CSG) manner to interactively construct a complex point-based model from multiple simple ones. Experimental results showed that our method generates good quality transition regions between two raw point clouds and can effectively reduce the rate of overlapping during the blending. 展开更多
关键词 Drag-and-drop point cloud model Interactive blending Geometry modeling
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Point-GBLS:结合深宽度学习的三维点云分类网络
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作者 张国有 左嘉欣 +3 位作者 潘理虎 郝志祥 郭伟 张雪楠 《计算机系统应用》 2025年第3期1-13,共13页
基于点云的三维物体识别和检测是计算机视觉和自主导航领域的一个重要研究课题.如今,深度学习算法大大提高了三维点云分类的准确性和鲁棒性.然而,深度学习网络通常存在网络结构复杂、训练过程耗时等问题.本文提出了一种三维点云分类网络... 基于点云的三维物体识别和检测是计算机视觉和自主导航领域的一个重要研究课题.如今,深度学习算法大大提高了三维点云分类的准确性和鲁棒性.然而,深度学习网络通常存在网络结构复杂、训练过程耗时等问题.本文提出了一种三维点云分类网络Point-GBLS,它将深度学习和宽度学习系统结合在一起.网络结构简单,训练时间短.首先通过基于深度学习的特征提取网络提取点云特征,然后用改进的宽度学习系统对其进行分类.ModelNet40和ScanObjectNN数据集上的实验表明,Point-GBLS识别准确率分别达到92%以上和78%以上,训练时间低于同类深度学习方法的50%以上,优于具有相同骨干的深度学习网络. 展开更多
关键词 三维模型分类 点云 深度学习 宽度学习系统
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基于Point Transformer方法的鱼类三维点云模型分类 被引量:2
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作者 胡少秋 段瑞 +3 位作者 张东旭 鲍江辉 吕华飞 段明 《水生生物学报》 北大核心 2025年第2期146-155,共10页
为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证... 为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证。结果表明,利用本实验的目标方法Point Transformer获得了比2个对比网络更好的分类结果,整体的分类准确率能够达到91.9%。同时对所使用的三维分类网络进行有效性评估,3个模型对于5种真实鱼类模型的分类是有意义的,其中Point Transformer的模型ROC曲线准确率最高,AUC面积最大,对于三维鱼类数据集的分类最为有效。研究提供了一种可以实现对鱼类三维模型进行精准分类的方法,为以后的智能化渔业资源监测提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 点云处理 point Transformer 三维模型 鱼类分类
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基于PointNet++的机载LiDAR点云矿区地物分类模型研究
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作者 言龙 《现代矿业》 2025年第8期221-225,233,共6页
针对传统点云分类方法无法提取深度特征,且自动化程度低、过程复杂等问题,以深度学习分割算法PointNet++网络为基础,分别利用LASDU公开机载LiDAR点云试验数据集和自制矿山机载LiDAR点云数据进行试验分析,并以OA、F1 Score和Avg F1等为... 针对传统点云分类方法无法提取深度特征,且自动化程度低、过程复杂等问题,以深度学习分割算法PointNet++网络为基础,分别利用LASDU公开机载LiDAR点云试验数据集和自制矿山机载LiDAR点云数据进行试验分析,并以OA、F1 Score和Avg F1等为评价指标,开展与PointNet和PointCNN的分析比较与评估。研究表明:在公共数据集方面,PointNet++在5个地物类别中有3个取得最佳分类效果,另外2个类别的结果也接近最佳,且在整体分类性能上,PointNet++的OA和Avg F1较PointNet和PointCNN分别提升2.77,1.59个百分点和2.32,0.87个百分点;在自制矿区地物数据集分类方面,PointNet++机载点云分类方法的OA评价指标为71.47%,Avg F1评价指标为61.45%,两者均高于PointNet和PointCNN。在地面点和建筑物的分类上,PointNet++在多项指标上取得最佳表现,且在自制矿区数据集的优势明显,适用于具有丰富结构的复杂场景,能够提高机载点云分类的准确性,提高分类自动化程度,简化分类流程,为矿区地物分类的实际应用提供有力支持,更是为未来地物分类模型优化和探索更先进的深度学习架构提供新的思路和基础。 展开更多
关键词 机载LiDAR点云 复杂场景 地物分类模型
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基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法
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作者 石培杰 孟荣 +2 位作者 赵智龙 张东坡 李焱 《河北电力技术》 2025年第1期77-84,共8页
针对传统点云配准中存在精度差、计算效率低、易受噪声干扰等问题,提出了基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法。首先,设计了变电站高精度三维点云数据采集系统,通过无人机和无人车搭载激光雷达系统获取变电站的点云数据,... 针对传统点云配准中存在精度差、计算效率低、易受噪声干扰等问题,提出了基于改进PointDSC和KD-ICP的变电站三维点云配准方法。首先,设计了变电站高精度三维点云数据采集系统,通过无人机和无人车搭载激光雷达系统获取变电站的点云数据,同时利用基于密度的空间聚类算法进行数据去噪处理。然后,采用快速点特征直方图进行数据的特征描述,并将其输入改进的PointDSC网络进行粗配准。最后,使用KD树优化迭代最近点算法,将其用于处理粗配准后的点云数据,从而实现精配准,得到一个准确拼接的变电站三维点云。基于采集到的变电站点云数据对所提方法进行试验验证,结果表明:配准结果与场景点云几乎重合,配准准确率均值和耗时分别为98.22%和2.49 s,能够满足变电站三维实时建模的需求。 展开更多
关键词 变电站 三维建模 点云配准 改进pointDSC KD-ICP 空间聚类算法 快速点特征直方图
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基于深度霍夫投票的建筑点云轻量级表面重建
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作者 陈佳舟 朱肖航 +5 位作者 徐阳辉 高崟 鲁一慧 毛真 李胜龙 章超权 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期341-350,共10页
针对实景三维场景中建筑物结构缺失、数据冗余、噪声多等问题,提出新的建筑点云轻量级表面重建方法,进行建筑的多边形网格模型重建.构建高效的建筑数据集生成框架,自动生成包含5500个带标签的建筑模型数据.针对建筑点云中平面提取困难... 针对实景三维场景中建筑物结构缺失、数据冗余、噪声多等问题,提出新的建筑点云轻量级表面重建方法,进行建筑的多边形网格模型重建.构建高效的建筑数据集生成框架,自动生成包含5500个带标签的建筑模型数据.针对建筑点云中平面提取困难的问题,使用深度霍夫投票预测建筑平面,采用基于面的非极大值抑制算法(F-NMS)有效去除预测的重复面以及错误面.设计建筑平面相邻关系预测模块,对经过非极大值抑制后的建筑平面进行相邻关系的预测.定量实验结果表明,与如PolyFit的传统方法相比,所提方法在拟合精度与场景适应性方面均具有显著优势.使用所提方法重建的建筑多边形网格模型保留了输入建筑点云的主要结构特征,存储量不到原始点云的1%. 展开更多
关键词 三维点云 建筑简化 三维重建 霍夫投票 网格模型
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基于地面激光点云数据的拟合与建模方法研究
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作者 杨锁 吴伟 曹兵 《北斗与空间信息应用技术》 2026年第1期58-60,共3页
针对地面激光扫描获取的点云数据,提出了一种高精度的几何拟合与建模方法。研究重点包括直线拟合、平面拟合、圆柱拟合及旋转角计算,并详细探讨了各方法的数学模型及计算流程。针对点云数据中的噪声与异常值,本研究采用基于误差最小化... 针对地面激光扫描获取的点云数据,提出了一种高精度的几何拟合与建模方法。研究重点包括直线拟合、平面拟合、圆柱拟合及旋转角计算,并详细探讨了各方法的数学模型及计算流程。针对点云数据中的噪声与异常值,本研究采用基于误差最小化的迭代方法,在拟合过程中剔除粗差点,从而提高计算的稳定性和精度。在物体表面建模方面,本文基于局部光滑连接策略构建网格模型,优化曲面重建的质量。实验结果表明,该方法能够有效提升点云数据的几何描述精度,适用于建筑测量、工程检测及三维重建等领域。 展开更多
关键词 点云数据 平面拟合 异常值 曲面建模
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一种融合道路线形的路面三维精细建模方法
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作者 刘如飞 胡宁 +1 位作者 陈敏 苏辕 《公路交通科技》 北大核心 2026年第2期75-83,共9页
【目标】为了解决现有路面三维重建方法存在的精度低、细节层次不丰富、适应性差及无法满足道路管理养护需求等问题,提出了一种融合道路线形的路面自动化三维建模算法。【方法】首先,从道路车载激光点云的数据特点入手,结合路面线形结构... 【目标】为了解决现有路面三维重建方法存在的精度低、细节层次不丰富、适应性差及无法满足道路管理养护需求等问题,提出了一种融合道路线形的路面自动化三维建模算法。【方法】首先,从道路车载激光点云的数据特点入手,结合路面线形结构,引入道路中线约束,并采用Alpha Shapes算法进行数据预处理,提取道路边界点和路面特征点。然后,针对预处理后的点云数据特征,基于逐点插入的Delaunay三角网构网方法,设计了一种有序点云道路边界约束算法。这种算法能够识别与删除路面域外的三角形,适应各种线形的路面结构,提高重建的准确性。最后,对生成的路面三维模型进行构网效果、质量和精度的评定,验证该方法的可行性和准确性。【结果】在提取路面特征点时,融入道路线形约束可以得到简化路面点云,该点云能够代表路面的关键特征,从而降低数据的复杂性和处理时间。同时,在构建路面三角网模型的过程中,采用设计的有序点云道路边界约束算法,能够有效剔除域外的三角形,确保模型与实际道路轮廓吻合,从而满足各种道路线形的路面三维重建需求。【结论】所提出的融合道路线形的路面自动化三维建模算法,能够有效提升路面三维重建的精度与准确性,增强对不同线形道路结构的适应性,从而更好地满足道路管理养护的实际需求。 展开更多
关键词 道路工程 路面三维精细建模 DELAUNAY三角网 道路线形 车载激光点云
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基于特征拼接的船体分段外板快速重构方法
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作者 张小虎 周宏根 +3 位作者 刘金锋 钱天龙 陈宇 沈阳 《船海工程》 北大核心 2026年第1期134-143,149,共11页
针对现有船体分段外板精度测量过度依赖于全站仪而导致的检测效率低、时效性差等问题,提出基于船体曲板成形点云特征实现船体分段外板的快速重构方法。基于几何属性分析船体分段外板类型,将其分为平板、单曲率板等四大类型;建立各类分... 针对现有船体分段外板精度测量过度依赖于全站仪而导致的检测效率低、时效性差等问题,提出基于船体曲板成形点云特征实现船体分段外板的快速重构方法。基于几何属性分析船体分段外板类型,将其分为平板、单曲率板等四大类型;建立各类分段外板间的相互拼接规则;提出曲板点云边界点法矢的提取方法,创建基于节点插值算法的曲板点云拼接方法;以某散货船的舷侧与船艉分段外板快速重构为例,进行分段外板的拼接实验,结果表明,能够实现分段外板的快速重构,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 曲面拼接 船舶分段 无余量建造 点云模型
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轻量级实时点云分类网络LightPointNet 被引量:26
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作者 白静 司庆龙 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期612-621,共10页
点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPoi... 点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPointNet.首先,基于点云模型的特点及轻量级点云分类网络的设计原则,提出面向点云模型分类的深度学习网络原型;然后,通过控制变量法完成网络参数设置的优化,形成最终的点云网络LightPointNet.该网络结构紧凑,仅包含3层卷积, 1层池化和1层全连接,且其参数个数不到0.07M.实验结果表明,在ModelNet40上,相比PointNet,VoxNet和LightNet,LightPointNet分类精度分别提高了0.29%,6.49%和2.59%,参数量减少了98.0%,92.4%和76.6%;在MINST和SHREC15上,该网络拥有良好的普适性;这些结果充分证明了LightPointNet分类性能良好且计算效率高,具有轻量级、实时性优点,可以部署在嵌入式设备中,在物联网和点云实时处理等方面具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 点云 三维模型分类 深度学习 轻量级实时网络
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基于动态稀疏化的点云注意力模型加速方法
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作者 刘子龙 包艳霞 +2 位作者 肖国磊 沈洋 蓝霞燕 《软件工程》 2026年第1期44-48,共5页
三维点云识别在自动驾驶、虚拟现实等领域有着广泛的应用,这些领域对实时性要求较高。针对这一问题提出一种利用空间稀疏性来加速点云模型的方法。点云模型的正确率取决于少部分特征,通过设计一个轻量级模块估计给定当前特征的重要性,... 三维点云识别在自动驾驶、虚拟现实等领域有着广泛的应用,这些领域对实时性要求较高。针对这一问题提出一种利用空间稀疏性来加速点云模型的方法。点云模型的正确率取决于少部分特征,通过设计一个轻量级模块估计给定当前特征的重要性,裁剪对结果影响较小的令牌(token)来减少模型计算量,将该模块添加到不同的层。在点云数据集Model Nt40e进行点云识别任务。通过修剪66%的输入token,相比于原模型减少了31%~35%的FLOPs,性能降低在0.5%以下。实验结果验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 点云识别 注意力模型 模型轻量化
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基于点云模型的烟叶制丝生产线流量控制系统应用研究
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作者 黄博謇 张棋博 +3 位作者 沈景龙 张继炎 黄宏昆 童文灿 《龙岩学院学报》 2026年第2期33-41,共9页
为解决物料识别、跟踪和质量检测等问题,引入点云数据处理技术,实时获取物料的截面面积,构建截面面积与流速的回归模型,进而控制流速变化。结果表明,当模型监测到物料截面过大或过小时,系统会自动降低或提高输送带速度,实现精准的流量控... 为解决物料识别、跟踪和质量检测等问题,引入点云数据处理技术,实时获取物料的截面面积,构建截面面积与流速的回归模型,进而控制流速变化。结果表明,当模型监测到物料截面过大或过小时,系统会自动降低或提高输送带速度,实现精准的流量控制,从而优化生产线的流速控制,提升生产效率和稳定性。 展开更多
关键词 点云模型 烟叶制丝生产线 流量控制系统
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基于ICP改进迭代算法的电力作业现场三维点云配准研究
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作者 班国邦 李永刚 +2 位作者 沈锋 孟令雯 何雨旻 《电子设计工程》 2026年第6期74-78,共5页
针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云... 针对电力系统中因电网规模扩大和用电设备数量激增而带来的维护挑战,通过激光雷达扫描技术获取电力现场的点云数据并构建三维模型。为提升电力系统运维的效率与安全性,该文提出一种基于传统ICP(Iterative Closest Point)算法的改进点云配准方法,通过引入SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment)算法优化初始配准过程。通过对比实验验证,改进后的ICP算法旋转误差降低约27%,平移误差降低约31%,配准时间减少约20.3%。结果表明,所提出的算法能够有效解决点云数据中存在的噪声和密度不均等问题,为电力作业场景下的三维建模提供了更为高效、准确的技术手段。 展开更多
关键词 激光雷达 三维建模 点云配准 ICP配准算法
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基于UAV-SfM点云数据特征的黄土高原小流域精细地形构建
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作者 李笑婵 信忠保 《水土保持学报》 北大核心 2026年第1期381-391,404,共12页
[目的]为提升UAV-SfM(unmanned aerial vehicle structure-from-motion)点云的地面点提取精度,实现黄土高原丘陵沟壑区复杂地形的高精度数字高程模型(digital elevation model,DEM)构建。[方法]在大尺度空间范围,利用UAV-SfM数据考虑近... [目的]为提升UAV-SfM(unmanned aerial vehicle structure-from-motion)点云的地面点提取精度,实现黄土高原丘陵沟壑区复杂地形的高精度数字高程模型(digital elevation model,DEM)构建。[方法]在大尺度空间范围,利用UAV-SfM数据考虑近地面点云空间分布特征的地面点提取方法(spatial distribution feature-based ground extraction,SDFGE),并探究样地尺度、地形坡度、植被覆盖度和点云密度对地面点提取精度的影响。[结果]1)使用SDFGE算法进行地面点提取的I类误差为13.68%,II类误差为12.92%,总误差为13.40%,相比CSF算法分别降低1.16%、6.02%、2.79%。2)SDFGE算法的DEM构建精度平均误差(0.56 m),比CSF算法(0.73 m)降低23.29%,标准差为1.57 m,相较于CSF算法(1.81 m)降低13.26%。3)定量评估样地尺度、地面坡度、植被覆盖度和点云密度等因素对于地面点提取的影响。[结论]提出的SDFGE算法通过融合近地面点云空间分布特征,显著提升黄土高原丘陵沟壑区的地面点提取精度,为水土保持监测中的高精度DEM数据获取提供低成本、高效率的解决方案。 展开更多
关键词 SFM 无人机摄影测量 数字高程模型 点云滤波 黄土高原
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一种基于DensePoint的牙颌模型语义分割方法 被引量:1
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作者 马天 翟洁晨 +2 位作者 杨逸舟 杨嘉怡 刘佳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第11期118-126,共9页
牙颌模型分割是虚拟正畸系统的关键环节,针对传统的分割方法人工干预较多且交互操作复杂的问题,提出一种基于DensePoint的端到端牙颌模型语义分割方法。对牙颌模型的三维点云数据进行采样、标注和扩增处理,以满足分割网络训练要求;结合U... 牙颌模型分割是虚拟正畸系统的关键环节,针对传统的分割方法人工干预较多且交互操作复杂的问题,提出一种基于DensePoint的端到端牙颌模型语义分割方法。对牙颌模型的三维点云数据进行采样、标注和扩增处理,以满足分割网络训练要求;结合U-Net设计基于DensePoint的牙颌模型语义分割网络,同时面向点云数据集对网络下采样过程中的局部空间参数进行适应性优化,以确保网络能够提取到有效的局部特征;在Python环境和Pytorch框架中进行实现,并在增强的点云数据集上进行对比实验。结果表明:该方法的分割效果更优,准确率约90%,并且在相邻的牙齿边界和畸形的牙齿模型上具有更好的鲁棒性,较好地满足了虚拟正畸系统智能化的需求。 展开更多
关键词 牙颌模型分割 三维点云 虚拟正畸 分割网络
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叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究
17
作者 顾磊欣 黄润才 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期101-107,共7页
为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失... 为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失现象。因此通过形状补全使得目标的几何特征更加完整和准确;在此基础上,通过多尺度邻域掩码模型,对特征实施增强处理,并利用框架损失函数对网络模型进行端到端的训练,以实现叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标的精确检测。仿真结果表明,利用设计的检测框架开展目标检测时,计算出的视线与目标点之间计算结果与实际距离值一致;且平均精度和目标位置检测准确度均保持在95%以上,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 叠加式传感器 盲区3D目标检测 信息融合 检测模型设计 点云缺失形状补全
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基于车辆动力学的激光雷达点云失真校正方法
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作者 赵剑 林之栋 +3 位作者 张静 李琳辉 刘蓬勃 吕娜娜 《汽车工程》 北大核心 2026年第1期61-68,90,共9页
激光雷达是自动驾驶感知系统的重要传感器之一,当车辆行驶在颠簸路面时激光雷达受振动影响在点云成像中会产生厘米级畸变失真,严重影响环境感知精度和效率。为此,本文提出了考虑车辆动力学影响的激光雷达点云校正方法,利用惯性测量单元... 激光雷达是自动驾驶感知系统的重要传感器之一,当车辆行驶在颠簸路面时激光雷达受振动影响在点云成像中会产生厘米级畸变失真,严重影响环境感知精度和效率。为此,本文提出了考虑车辆动力学影响的激光雷达点云校正方法,利用惯性测量单元测量车辆实时位姿和状态数据,建立了颠簸路面激光雷达精准点云成像感知模型,结合图像可视化对比点云振动偏移及校正点云成像效果。在C级到F级颠簸路面30 km/h车速下的仿真结果表明,所提校正方法其豪斯多夫距离最高为3.503 m,较无校正方法下降23.75%;所提校正方法目标检测mAP较无校正方法最高能够提升30.50%,检测速度最快为56 FPS。 展开更多
关键词 路面振动 点云失真 感知模型 惯性测量单元 目标检测
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近景摄影测量技术在地质灾害调查中的应用研究
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作者 何鹏程 赵伟 《测绘与空间地理信息》 2026年第2期192-194,共3页
边坡的安全稳定向来是地质灾害调查的重要内容之一,但山区边坡规模小、数量多、地质条件复杂,传统调查难以有效发现边坡的变形情况,给公路管理养护造成了巨大的压力。针对山区边坡灾害隐患难以排查的问题,研究提出了利用无人机近景摄影... 边坡的安全稳定向来是地质灾害调查的重要内容之一,但山区边坡规模小、数量多、地质条件复杂,传统调查难以有效发现边坡的变形情况,给公路管理养护造成了巨大的压力。针对山区边坡灾害隐患难以排查的问题,研究提出了利用无人机近景摄影测量技术来开展公路边坡的巡检工作,通过M3C2算法可以有效地对多期三维点云数据进行差分计算,得到边坡整体的变形情况,精度为cm级,并在浙江省某边坡得到了现场验证,表明了无人机三维点云数据在边坡灾害隐患调查中的适用性,可有效提高公路边坡巡检效率及巡检质量,为地质灾害调查提供了技术支撑。 展开更多
关键词 点云 三维点云模型 M3C2算法 边坡 灾害调查
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无人机影像联合LiDAR点云的城市建筑三维建模
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作者 李鹏飞 韩磊 《激光与红外》 北大核心 2026年第2期197-201,共5页
随着实景三维中国建设不断深化,城市级实景三维建设是构建实景三维中国的重要数据载体,其中的建筑物三维模型是城市级实景三维建设的重要内容。目前利用单一数据源构建城市区域建筑物三维模型会出现空洞、变形、拉花等问题,导致建模不... 随着实景三维中国建设不断深化,城市级实景三维建设是构建实景三维中国的重要数据载体,其中的建筑物三维模型是城市级实景三维建设的重要内容。目前利用单一数据源构建城市区域建筑物三维模型会出现空洞、变形、拉花等问题,导致建模不完整。针对上述问题,提出了一种将无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)倾斜摄影测量获得的影像和机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)点云数据进行配准融合进行三维建模的方法来解决上述问题。首先通过无人机系统分别获取到LiDAR点云数据和UAV影像数据,通过空中三角测量得到UAV点云。其次基于点云粗配准,利用KD-tree改进的最邻近迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法进行点云精配准实现点云的配准融合,构建出完整的三维模型。以云南省红河州蒙自市实景三维建设项目进行实验验证,结果表明:利用KD-tree改进的ICP算法能够显著提升配准效率和精度,配准融合后构建三维模型,完整度和精细度更好,能更完整地表现出建筑物的信息,有效解决了三维模型出现空洞、变形、拉花的问题。 展开更多
关键词 实景三维 激光雷达 三维建模 点云配准
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