基于三坐标测量机的点云数据测量规划研究

应用三坐标测量机,通过对复杂自由曲面表面数据的测量,对点云数据测量规划进行了研究和探讨,总结出建立零件坐标系、曲面分块测量、采样密度选择、曲面边界测量以及测量路径优化等适用方法。     

基于径向基函数点云数据表面重建

采用改进的隐式曲面重建模型,采用分层次重建思想和局部支撑的径向基函数相结合的重建算法,使其结合了局部和全局函数的优点,采用局部支撑径向基函数有效降低系统求解复杂度,分层方法可以有效处理残缺和非均匀点云数据。算法首先对点云数据进行层次划分,接着递归地将前一级的插值结果作为后一级的偏移,由粗糙到精细逐步改善重建结果。实验结果表明,算法简单易实施,重建效果良好。     

基于OPC技术的DCS数据获取的实现方法

介绍了基于OPC技术的DCS数据获取的原理和方法,结合实际叙述了上位机软件DCS与OPC服务器之间的通信以及OPC服务器与OPC客户端之间的通信,重点给出了关键程序示例。在OPC数据交换接口的基础上,后续的上层应用系统的开发变得简捷高效。     

激光点云数据在三维建模技术的应用研究

利用激光点云数据构建实体三维几何模型过程包括数据预处理和模型重建。本文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注道路两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量。     

基于线性八叉树的点云数据存贮与索引

八叉树结构是由四叉树结构推广到三维空间而形成的一种3D栅格数据结构,其树型结构在空间分解上具有很强的优势,为了有效地进行大量点云数据的存储和管理,重点讨论了线性八叉树编码技术。     

基于机载LiDAR数据的建筑屋顶点云提取方法

机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键.为有效剔除植被和墙面点云,以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响,提出一种层进式屋顶点云提取方法.首先对Li DAR点云进行滤波,在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点,然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点,最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云.试验结果表明,本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云,有效率可达85%以上.     

基于大数据技术的智慧养老云平台设计

随着智慧养老理念兴起,大数据技术助力智慧养老迎来新的突破,本文提出将大数据相关技术融入智慧养老平台,结合当前养老平台建设背景情况分析平台建设的必要性,对养老云平台进行需求分析,构建五个层次平台框架,阐述平台的建设与运营。智慧养老云平台的建设有助于降低养老成本,实现不同系统资源共享,提高各方综合运行效率。     

基于改进粒子群算法的散乱点云数据配准

提出了一种基于改进的粒子群与ICP算法相结合的点云数据配准算法,该算法主要依据点云数据之间的曲率相似度函数,采用改进的粒子群算法在两组待配准点云中搜寻到与之相匹配的点对集合进行初始配准,再将得到的配准结果作为迭代ICP算法的初始位置进行二次精细配准,从而实现两组散乱点云的配准。实验表明,该算法可以有效避免遗传算法可能陷入的局部最小值,与仅使用ICP算法相比,配准的运行时间大大缩短了,且稳定性和可靠性较好。     

基于VTK的点云可视化

针对.las格式的数据文件,给出了以QT为平台,基于VTK、libLAS的点云可视化方法,并利用该方法进行实验。经实验验证该方法灵活、方便,更便于对多功能交互的发掘和实现。     

基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量研究

为了维持良好的车辆生产和交通运输发展,有必要对车辆的非法改装以及超载超限行为进行有力的遏制,车辆外廓尺寸测量则是一种重要识别车辆非法改装的方法。通过提取车辆的激光点云数据,按一定的规则形成对应的点云鸟瞰图,运用深度学习中的卷积神经网络对点云鸟瞰图进行模型训练,使模型对车辆具有快速、准确的识别效果。识别得到的包围框通过坐标像素的转换可求得车辆的长、宽、高,达到车辆外廓尺寸的测量结果,并可转换为3D检测效果。通过试验表明,提出的基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量方法测量精度损失较小,检测效率高于传统测量方法。     

云计算和云数据管理技术

在科学技术不断发展的同时,企业也将先进的科学技术引用到管理中,这使得企业的关键信息量持续增长。而这些关键信息量的增加,使得企业需要更大的数据库来对这些数据信息进行长期的保存,这就使得云计算技术得到了应用和发展。云计算技术的出现,使得海量的数据得到了有效的管理,而数据的增多,也使得查找变得更加困难,这就衍生出了云数据管理技术,这一技术的应用使得数据的查找更加方便和快捷。本文就云计算和云数据管理技术进行了简要的探究,仅供参考。     

基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革

大数据与人工智能的快速发展正在给传统工业生产方式带来颠覆性、革命性的影响。通信、网络和硬件设备等只是实现工业化企业互联互通、融合创新的基础,在实时感知、采集信息、监控生产的过程中会产生大量的数据,运用先进的数据分析手段可以对企业拥有和产生的大量数据进行深度挖掘,获得有效的分析结果,智能制造才得以实现。通过条形码技术、无线射频技术、物联网、全球定位系统技术、地理信息系统技术、ERP、CRM、工控系统等技术的广泛应用,可以快速收集、处理、分析数据,推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通。就目前大数据获取方式的现状、数据获取方式存在的主要问题、未来获取方式的变革和策略进行分析,并阐述了大数据获取方式的变革趋势。     

基于激光雷达波形和点云数据的建筑物与树木的分类

随着地理信息产业的迅速发展,人们对于地理信息的需求也急剧增加,地理数据的获取方式也是多种多样。激光雷达作为一种主动遥感技术,能够精确快速地获取地标物体的三维信息,受外界因素的影响比常规摄影测量方法小的多。本文首先介绍了机载雷达系统的特点、波形数据的相关研究现状、发展以及波形数据的数据格式、特点和进行高斯分解的必要性。在通过大量分析和实验的基础上,总结了波形数据的读取、去噪、平滑、参数优化、拟合到输出基于非线性最小二法求解的高斯参数结果的完整高斯分解流程。在完成高斯分解得到每个高斯函数参数的前提下,结合建筑物和树木的回波特性完成了实验测区数据的建筑物和树木的分类。本设计以全波形的Li DAR数据为基础,以建筑物树木的分类为目标,以波形分解生成DEM为重点,以"全波形数据的预处理-波形数据的高斯分解-生成DEM-实现建筑物和树木的分类"为研究主线在,用C++语言编程实现了城区建筑和树木的分类。     

激光点云数据的纹理映射方法应用研究

三维激光扫描技术是获取GIS数据的重要方式。对三维激光扫描技术进行总结,简单介绍了三维点云数据的建模数据处理流程和方法,重点介绍了几种获取二维图像点和三维点云之间关系的方法进行了对比,包括空间后方交会,角锥体解算法、直接线性变换(DLT)方法,并将几种方法进行对比。     

离散点云数据三维重建原理与误差分析

在实际工程应用中,将离散点云数据连续化生成表面模型来模拟真实场景模型细节,本文研究离散点云数据的三维重建数学原理,分析B-Spline,Bezier,NURBS曲面拟合数学方法,并检测三维模型和原始点云数据之间的差异,并对差异进行对比分析,所得结论对离散点云数据的三维重建有一定指导意义。     

丝杠滚道型面的误差动态非接触测量系统设计

本课题针对现今国内滚珠丝杠滚道型面几何参数误差检测手段相对滞后的现状,设计开发适合我国国情的丝杠滚道型面几何参数误差检测试验台。该试验平台可以实现丝杠中径、丝杠外径、螺距、滚道跳动、滚道形状误差的测量。     

机载LiDAR点云数据密度的影响因素研究

机载激光雷达获取的点云数据是分布于对象表面的三维坐标点,由于受多种因素的共同作用,用户得到的点云在空间上是呈离散分布的,局部点云密度会呈现非常显著的区别。点云密度作为点云数据质量评价体系中的一项重要指标,研究其影响因素以帮助项目进行合理的设计实施,既能提高点云产品质量,又能帮助提高扫描作业的效率,节约工程成本。本文通过总结大量的工程应用实例,结合已有的科研成果,综合分析了能够影响机载Li DAR点云密度的主要因素。     

大数据分析下提取激光点云边界数据

激光点云边界包含丰富的特征信息,传统边界数据提取方法获取的数据集合存在完整度低、精度差的不足。提出一种基于大数据分析的激光点云边界数据提取方法研究,首先在大数据框架下构建一种用于激光点云边界数据提取的云模型,利用模型对激光点云边界进行数据分类和配准;最后利用边缘检测算子对激光点云边界各点的曲率和法向矢量进行识别和分析,实现对点云边界数据的精确提取。仿真实验数据表明,提出的激光点云边界数据提取方法,具有更高数据分类和提取精度和更优边界曲线拟合效果。     

云计算和云数据管理技术浅谈

随着现代经济的不断发展,企业和个人都有了更高的数据处理和存储管理要求,为了实现更高效、快速的大量数据的计算和管理,云计算和云数据的概念应运而生,形成一种全新的互联网应用方式。目前云计算技术已经引起社会各界的广泛关注,不断有专家学者对其进行研究和创新。面对大量云数据,数据管理也逐渐体现其重要性,因此云数据管理技术也逐渐成为一门专业学科被广泛研究。本文通过探讨云计算的概念,提出几种比较实用的云数据管理技术,以供研究和运用参考。