基于光学扫描的点云数据处理系统研究

在缩短产品开发周期、消化吸收国外先进设计技术、提升产品设计制造水平过程中逆向工程技术发挥着关键作用。作者就逆向工程中的关键技术——点云数据处理,介绍一种新的点云数据处理系统,该系统集成了噪声过滤、数据光顺、数据精简,并通过实例进行论述。     

基于三维激光点云数据的地下管廊BIM模型创建

针对传统地下管廊工程测量结果存在属性信息录入不全且不能三维可视化问题,提出一种根据点云数据创建地下管廊BIM模型的方法.首先利用三维激光扫描仪获取的点云数据进行拼接、去噪、抽稀等预处理操作,然后根据点云数据分别创建地下管廊的表皮模型和各种小部件模型,最后导入Revit中融合两类模型并录入属性信息.以昆明市广福路某段地下...     

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。     

逆向工程CAD重建模型的方法研究

本文介绍了逆向工程的定义,系统地分析了逆向工程的基本工作流程,包括点云数据的获取、数据预处理和重建模型等过程。并以维纳斯头像重建为例,借助SolidWorks软件,通过ScanTo3D插件对点云数据进行数据处理,并进行曲面重构,最终生成实体模型的过程,说明了逆向工程技术在产品几何造型设计中具有较高的应用价值,具有广阔的发展前景。     

基于逆向工程的航空零件数字化建模技术研究

通过激光扫描获取点云数据实现航空零部件数字化建模的方法,将预处理后的点云数据采用NURBS方法重构曲面片,进而得到数字模型。利用CATIA软件对航空零件中较为复杂的航空发动机叶片进行逆向三维建模,以验证方法的可行性。     

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.     

TLS用于探测滑坡体地表变化的试验研究

针对传统测量技术在滑坡监测时的不足,以云南省小江流域大白泥河泥石流沟的一伴生滑坡体为试验对象,利用TLS技术对滑坡体进行两个时期的点云数据采集,经过点云配准、点云滤波等点云数据预处理得到处理后点云,在此基础上提取滑坡体地表特征并进行变化检测分析,提出一整套比较直观、全面的滑坡体地表特征变化检测方法。该方法基于坡度坡向比较、DEM差值比较、剖面线比较检测滑坡体地表特征形变量和形变趋势,对泥石流物源量进行估算,有助于预估泥石流灾害爆发时的危害程度和范围,从而减少泥石流灾害带来的损失。     

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...     

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。     

数据挖掘中数据预处理的研究

本文旨在研究数据挖掘中数据预处理技术,首先通过简单介绍数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的逻辑构成,介绍了数据预处理在整个数据挖掘过程中所处的阶段,然后从数据预处理的数据清洗、数据变换、数据集成、数据简化等数据预处理操作入手,详细介绍了填充缺失值、弱化噪声数据、数据集成等数据预处理技术,最后给予专门的数据预处理的流程来实现数据挖掘中的数据预处理的过程。     

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。     

安防大数据下的分布式云计算模型

针对安防领域中的信息孤岛问题,本文提出一种基于大数据的分布式云计算模型,该模型由域结点、子域结点和终端结点组成,终端结点负责数据的采集,域结点和子域结点负责数据的计算和存储,并给出一种基于云计算的大数据安防监控系统架构．该模型集成了大数据和云计算的各自优势,解决了安防领域中的信息孤岛问题,具有通信带宽低、扩展弹性高和易于实施的特点．     

大数据时代下个人云资源柜的构建研究

针对当前学习模式下海量数字教育资源的流转过程中存在的不足,结合云存储的特性提出了基于云存储的个人云资源柜的构建,以期为教育大数据时代下的学生提供泛在的学习支持,提高学生的学习效率.文章重点阐述了由应用访问层、管理层、存储层等构成的个人云资源柜的系统体系结构、分层功能及实现过程.同时通过实验模拟,对传统模式和个人云资源柜支持下的两种学习模式的效果进行了比较分析及性能测试.     

基于一种新的曲率分析算法对散乱数据点云分块

给出了数据分块系统性方案, 即从仅含有三维坐标的散乱的点云中自动提取几何曲面特性. 首先基于局部基面参数化估算散乱数据点云的局部表面曲率分析是其方案的关键性技术. 再采用由高斯曲率和平均曲率的记号得到的8种曲面类型, 就形成初始数据分块. 通过区域增长法可以使粗略数据分块进一步被提取, 得到更小的噪声影响及更精确的区域划分. 其方案得到了实例验证, 具有较强的可操作性和实用性. 基于新曲率算法的分块方案使数据分块技术能够直接运用于散乱数据点云.     

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。     

基于MATLAB和SPSS的空气质量数据建模及分析校准

利用Excel对空气质量国控点与自建点的"两尘四气"浓度日平均数据进行透视分析,得到二者相对应的变化趋势,发现大部分数据波动比较大;再利用SPSS对"两尘四气"数据与风速、压强、降水量、温度、湿度的相关性进行分析,结果表明,PM2.5、PM10与湿度呈中度相关,SO₂与风速、湿度基本不相关;最后以自建点整点时刻"两尘四气"的平均数据与国控点数据的差值为因变量,风速、压强、降水量、温度、湿度为自变量,用MATLAB进行多元线性回归,建立自建点数据的矫正模型,模型校验效果达到预期。     

云计算环境下GML空间数据存储研究

从云计算的定义与云存储的数据模型,GML的空间数据特征等方面探究云计算环境下GML空间数据存储方法.搭建单机与分布式的平台并对两者的存储性能进行对比,得出云计算环境下对GML空间的海量数据存储和访问采用分布式的存储优于采用单机存储的结论.