校园典型建筑物点云数据三维建模方法

随着数字化测量的发展,三维激光扫描仪能够快速地以多角度、高效、高精度方式获取物体的表面三维数据,可以用于校园典型建筑物的三维建模。以云南师范大学呈贡校区内的国立西南联合大学纪念碑和国立昆明师范学院纪念柱为典型建筑物三维建模对象,首先采用徕卡P40三维激光扫描仪采集它的三维点云信息,然后利用Cyclone软件对多站式点云数据进行拼接、统一化和去燥,将处理后的点云数据导入GeomagicStudio软件,对其进行封装、孔洞填充、平滑等相关处理,构建其三维模型并对模型进行纹理映射,最终完成校园典型建筑物点云数据的三维模型构建。该三维建模流程方法对校园典型建筑物的三维建模可取得较好的效果。     

一种基于融合地面LIDAR点云与红外视频信息的热红外三维建模方法

本文的内容是围绕着融合地面LIDAR点云与红外视频信息的室内温度反演展示来展开的,提出了一种利用地面高精度点云和热红外图像融合,通过AutoCAD进行交互式建模,并添加对红外视频帧图像分割所产生的纹理,生成带温度属性的三维可视化模型的方法,实现点云、热红外图像的高精度配准、三维建模等功能.为分析室内场所热源分布、热异常隐患点、以及室内场所舒适度提供一种的技术手段,从而为节能减排、室内办公提供地理信息技术保障.     

快速成型中的三维数据准备

快速成型中的三维数据包括物体的三维CAD模型、通过三维数字化测量仪器测得的物体表面的三维数据点云、STL件及三维模型的切片，通过概念设计和反求工程中的三维扫描可以建立物体的三维CAD模型，并着重讨论了工件表面点三维数据的获取方法及数据点云的处理，STL件的格式、精度、分割与拼接。     

逆向工程三维点云数据后处理与模型的重建

逆向工程中获得的测量数据一般比较大,后处理部分的主要任务在于如何通过离散的三维点云数据来建立实用化的CAD模型,本文详细介绍了三维点云数据后处理流程以及CAD模型的重建过程。     

三维点云数据分割研究现状

通过介绍三维点云数据分割的基本原理和特征,以及经典的点云数据集和测试平台,总结、对比现阶段各类点云分割算法的基本原理、特点和适用场景,指出现阶段点云分割算法存在现有算法的自适应能力差、大部分分割算法对异常点和噪声敏感,并且算法的分割效率也有待提升等问题.未来的研究除需解决上述问题外,还应充分利用点云数据的语境信息,进一步结合深度学习理论,从而提升点云分割效果.     

基于SLAM定位的多位姿点云拼接与分割方法研究北大核心

该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。     

基于Kinect的快速采集三维人体头像模型

为了准确地采集到人体头像的三维数据,重建出完整的三维头像模型,提出一个人体头部采集系统.通过配置多个Kinect相机采集系统,实现对人体头部各角度数据的快速同时采集和高保真人体三维头像模型的生成.在对人体头部数据采集之前,需要对Kinect相机进行标定,得出Kinect相机坐标系与世界坐标系的变换关系.对人体头部数据进行采集后,通过对采集到的点云进行双边滤波增强处理,使用静态模板标定将增强后的点云统一在同一坐标系中,进而对得到的点云数据进行配准、表面重建和着色,最后重建出逼真的人体头部三维模型.     

岩溶洞穴多源点云数据的获取及融合方法

为了有效采集岩溶洞穴内部点云数据,克服单一数据采集手段获取岩溶洞穴内点云数据存在较多数据缺失的问题,通过地面架站式三维激光扫描仪、背包式三维激光扫描仪和摄影测量技术获取岩溶洞穴内的多源点云数据,并采用改进的ICP算法对多源点云数据进行融合.结果表明,采用多种数据采集手段能有效采集岩溶洞穴内的三维点云数据,弥补单一数据采...     

一种基于EGI和标准人脸模板的三维人脸点云拼合算法

对重合区域较少的两组不同角度获取的三维人脸点云数据,直接寻找对应点进行点云拼合的难度很大。为解决这一问题,提出一种基于EGI和标准人脸模板全自动点云数配准拼合算法。针对待配准的三维人脸点云以及标准人脸点云模型,首先通过局部最小二乘曲面拟合,估计每个点的法向和曲率,其次计算点云的扩展高斯图(EGI),然后利用EGI上对应的特征点计算欧拉角,分别使待配准三维人脸点云旋转至与人脸模型大致相同的位置,完成粗配准,并把粗配准结果作为新的初始位置。采用最近点迭代算法(ICP)分别对三维人脸点云与标准人脸模型进行精确配准,从而实现两组三维人脸点云的拼接。     

基于三维模型网格子集属性的数字水印算法

提出了一种基于三维模型网格子集的新型盲水印算法。算法以三维模型网格中的网格子集为载体,提取三维模型的三角形面片数据,根据三角形相似四元组（TSQ）法计出边长比和宽高比,通过阈值控制定位嵌入基元,最后根据水印信息值修改网格子属性ID嵌入水印。水印提取过程则通过对嵌入基元定位后,查询属性ID值计算完成。实验结果表明:该算法对于几何变换和剪切、噪声攻击等都具有较好的鲁棒性。     

综合管廊的智慧化建造及运维体系综述

随着我国基建事业的不断发展,管廊的建设规模越来越大,传统的建造方式和管理模式所带来的施工工期长、维护成本高、事故频发等弊端暴露无遗。因此,对综合管廊进行智慧化管理必不可少。在分析大量文献的基础上,总结目前国内综合管廊建造及运维的研究现状以及管理体系的发展。通过研究BIM技术在智慧管廊中的应用,进而详细阐述综合管廊的智慧化建造和智慧化运维的相关内容,为管廊的智慧化管理提供思路。     

点云数据精简与配准研究

由于激光雷达等扫描设备得到的点云存在数据量大、数据中掺杂噪声较多等一系列问题,提出一种基于特征点保持的点云精简与配准方法。首先利用K-means算法对所有点云数据聚类,滤除掉噪声点云,再进行精简化处理;随后在精简的基础上用KD-tree对数据进行最近邻搜索以加快对应点查找速度,从而为配准节省一定的时间;最后根据欧氏距离选择合适的初值减少匹配误差。实验结果表明,精简后的点云数据保持了基本特征,一定程度上减少了配准时间和误差。     

竹缠绕复合材料技术在市政管廊中的应用

竹缠绕管廊现已凭借清洁无污染、成本投入低、承压性能强等优势受到了人们的高度认可,并在建筑领域实现了规模化普及与广泛应用。相关资料表明,我国竹林种植规模居全球榜首,不仅资源丰富,而且分布范围较广,因此大力发展竹缠绕复合材料对我国的经济建设有着较大作用。目前,竹缠绕管廊已投入生产使用,然而缺乏相关文献资料。本文将分析竹缠绕管廊的优势,并结合实际工程对竹缠绕管廊的施工技术进行阐述,为今后相关工程提供借鉴。     

Digital Modeling and Visualization of Hydroelectric Engineering Geoinformation

To describe the spatial tendency and complex relationship of geological structures, a digital modeling based on geographic information system and the visualization of hydroelectric engineering geology information are presented. The functions of information visual query, spatial cutting, section drawing, and coupled analysis with hydraulic structures are realized. The geologic model can match the attribute data with the shape data of geological structures, and organize the information for spatial query and analysis of the 3D model. With an application in Laxiwa hydroelectric project on the upriver of Huanghe River, the method provides a 3D parallel section view and query results of geoinformation, and 3D section views of geoinformation along axis of spillway tunnel,and along the 5th axis with underground structures, respectively.     

针对低质量点云的点云配准算法

在点云数据采集过程中,现场情况会导致点云数据质量下降,出现如点云残缺、点云稀疏、噪声等问题,传统点云配准算法在对低质量点云进行配准时会出现配准失败的问题。针对低质量点云配准的挑战,提出一种粗匹配和精匹配结合的算法,通过PPF方法进行粗匹配,将其计算结果作为ICP精匹配方法的迭代初值,提高算法的速度和精度。最后,分别针对稀疏点云、含噪声点云和残缺点云进行实验验证,证明了本算法的有效性。     

逆向工程中三维曲面重构技术研究

曲面重构技术是逆向工程中CAD建模的重要组成部分,基于三维散乱点云的曲面重构技术更是当前研究的热点。针对三维扫描数据点的曲面重构技术在实际系统中的应用,本文以三维散乱点云为研究对象,提出了一种非均匀有理B样条曲面构造方法,该方法根据已知数据点逼近目标曲面。通过系统应用验证,该方法是一种行之有效的曲面拟合重构方法。     

基于大数据云平台的深度学习预测模型研究

近年来,随着云计算、大数据等技术的迅猛发展,如何快速、有效地从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息成为当前大数据应用的关键问题。为此,对基于大数据云平台的深度学习预测模型进行研究,以对未来序列数据走势进行有效预测。首先对几种基于深度学习的长短序列预测模型进行对比分析,分析其与传统预测模型的区别及优势,提出一种加入 dropout 的轻量级 GRU 预测模型。采用代表性天气数据作为实验对象,实验结果表明,该方法的实验预测指标 MAE（平均绝对误差）的平均值相比传统预测方法有所提高,从而有效验证了轻量级 GRU 预测方法的正确性与有效性。     

基于网格分析的激光点单株果树识别

为快速识别果园环境中果树的分布情况,提高果园机械自动化果树定位精度,在控制成本与缺乏信息的前提下使用少线数激光雷达,提出一种基于地物点云侧投影网格分析方法实现果树识别。该方法通过线雷达获取果树信息点云,然后根据点云角度信息进行侧面二维投影、地物聚类划分网格、高程跨度计算、逐层分析、逐网判断等,完成果树识别。试验证明,该方法在地物信息缺乏的情况下可实现果树准确识别,低成本地快速判断果园中果树分布情况,是一种有效的果树识别方法。     

基于奇异值分解改进观测矩阵的FBG传感信号处理

针对地下管廊环境恶劣复杂、噪声干扰较大的问题,提出一种基于奇异值分解的改进观测矩阵方法,通过提高压缩感知处理光纤布拉格光栅传感信号精度,完成噪声预处理。对观测矩阵进行分解重构,提高信号重构保真度。首先对随机观测矩阵进行正交化处理,再对其进行奇异值分解,将特征矩阵特征值改为恒定值,带入新的特征值后将产生新的观测矩阵。对信号进行观测,并采用信噪比、重构误差等指标确定稀疏度 K。仿真结果表明,该方法重构精度提高约 72%。     

基于全寿命成本分析的UHPC管廊优化设计

文章以某试验区综合管廊为背景,试设计UHPC管廊,并分析壁厚,提出带加劲肋的UHPC管廊优化构造并进行全寿命成本分析。结果表明,优化后的UHPC管廊结构最大应力由4.6 MPa提升到64.7 MPa,充分发挥了UHPC抗压强度高的特点?优化后UHPC预制拼装综合管廊全寿命成本仅为原型结构的63%,建设工期约为原型普通混凝土综合管廊的48%左右。