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题名机载激光点云中高压电塔自动识别方法
被引量：10
- 1
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作者
刘洋
杨必胜
梁福逊
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第1期34-38,共5页
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基金
国家自然科学基金重点项目(41531177)
国家杰出青年科学基金(41725005)
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文摘
提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。
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关键词
输电线路
机载点云
格网特征
高压电塔
自动识别
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Keywords
transmission line
als point cloud
grid feature
high voltage tower
automatical recognization
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分类号
P234.4
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于26KNN的机载点云去噪方法
- 2
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作者
李峰海
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机构
山东铝业职业学院
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出处
《山东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第3期25-27,共3页
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文摘
机载扫描系统(ALS)点云数据中含有数量巨大的噪声点,影响数据处理精度,同时也占用了大量的内存.因此在处理点云数据前必须对超大点云进行去噪.根据传统的KNN算法,结合分块读取、存贮技术,提出基于26KNN的机载点云去噪方法,成功实现了超大点云的预处理.
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关键词
机载扫描系统
超大点云
26KNN
去噪
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Keywords
als
huge point cloud
26KNN
denoising
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分类号
P232
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于C-ALS的特大溶洞三维探测及其安全分析
被引量：6
- 3
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作者
肖厚藻
刘晓明
代碧波
陈建宏
罗文贵
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机构
中南大学资源与安全工程学院
金属矿山安全与健康国家重点实验室
昆明理工大学国土资源工程学院
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出处
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期12-16,20,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA060407)
金属矿山安全与健康国家重点实验室开放基金(2015-JSKSSYS-01)
国家自然科学基金项目(51374242)
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文摘
在研究三维激光扫描原理的基础上,对溶洞的激光探测方法进行了研究。针对复杂溶洞激光扫描点云数据,研究了点云数据最小距离准则与最大张角准则的精简算法、三维点云数据坐标变换与数据拼接原理。以张家界向家包2号铁路隧道溶洞为例,采用C-ALS探测系统对溶洞进行了三维激光探测,对获取的溶洞点云数据经过精简、转换坐标和拼接处理后,运用三维矿业软件Dimine建立了溶洞三维模型,在此基础上完成体积计算、关键位置平剖面输出,并重点研究了平行隧道、垂直隧道及沿溶洞延伸三个主要方向上溶洞与隧道工程的三维空间位置关系,得出了不同剖面上溶洞与隧道的直线距离。研究结果对指导隧道路线规划、安全施工具有重要工程意义。
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关键词
三维激光扫描
C-als探测系统
溶洞
点云处理
安全分析
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Keywords
3D laser scanning
C-als detection system
karst cave
point cloud processing
safety analysis
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分类号
TD17
[矿业工程—矿山地质测量]
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题名简述利用ALS70机载激光雷达生产数据产品
被引量：2
- 4
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作者
李国明
咸桂玉
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机构
吉林省航测遥感院
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出处
《测绘与空间地理信息》
2013年第12期151-153,共3页
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文摘
机载激光雷达(LiDAR)是近10年出现的高新技术之一,能迅速获取密集的地面3维数据,并广泛应用于各个领域。本文主要介绍了我院通过试验,获取及处理ALS70机载激光雷达点云数据的方法。
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关键词
als70机载激光雷达
LiDAR点云数据
内插数字高程模型DEM
数字正射影像DOM
数字地面模型DTM
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Keywords
als70 airborne laser radar
LiDAR point cloud data
interpolation DEM digital elevation model
digital orthopboto mapDOM
digital terrain model DTM
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名徕卡ALS70机载激光扫描系统检校研究与应用
被引量：2
- 5
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作者
王继承
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机构
辽宁省摄影测量与遥感院
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出处
《测绘与空间地理信息》
2015年第4期147-149,共3页
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文摘
详细介绍了徕卡ALS70机载激光扫描系统的检校原理、检校厂布设原理以及检校方法,并以台安县作为检校场地进行检校实验,检校后,台安县120 km2的0.7 m点间距的点云数据精度完全符合我国相关技术要求规定,证明了该检校场地布设和检校方法是安全可靠的,是可以大范围地应用在点云数据检校生产当中。
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关键词
als70机载激光扫描系统
检校场
点云精度
检校参数
检校方法
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Keywords
als70 airborne laser scanning system
control field
point cloud accuracy
calibr-ation parameters
calibration method
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分类号
P204
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名融合注意力和多尺度表达的机载激光点云分类
- 6
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作者
黄远程
陈领
江宇
许婷
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机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
天津市勘察设计院集团有限公司
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期137-144,154,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(421711394)
痕迹科学与技术公安部重点实验室开放基金项目(2020FMKFKT07)
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文摘
针对机载激光点云数据中存在空间分布不均匀和地物尺度不一的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度特征的机载激光点云分类深度学习方法(AMMSF-Net)。该方法建立了局部空间位置注意力层学习局部邻域上下文特征,增加注意力跳连机制将解码器和编码器中的特征进行动态融合并有效保留细节信息;解码器中的多尺度特征融合通过将不同尺度的特征进行级联输入到多层感知机和条件马尔可夫层得到最后的语义概率图,实现了不同尺度与不同层级特征图之间的相关,增强不同尺度目标的表达能力。在Vaihingen数据集中AMMSF-Net取得83.8%的总体精度和70.4%平均F1分数,在DFC3D数据集取得了95.4%总体精度和88.5%平均F1分数,对比其他模型该方法在两个数据集都取得了更好的精度,这表明AMMSF-Net能有效提高点云地物类别区分的能力。
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关键词
机载激光点云分类
注意力机制
注意力跳连
多尺度
pointNet++
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Keywords
als point cloud classification
attention mechanism
attention skip connection
multiscale
pointNet++
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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