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自适应下降距离的路面坑槽布料模拟提取算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：刘如飞许伟彬赵倩影苏占文山东科技大学测绘与空间信息学院青岛地矿岩土工程有限公司

针对布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面损坏局部微地形，导致坑槽病害错检、漏检的问题，提出一种自适应下降距离的路面坑槽CSF提取算法。该方法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。其次，通过统计布料粒子点的深度标... 详细信息

针对布料模拟滤波（CSF）算法无法区分路面损坏局部微地形，导致坑槽病害错检、漏检的问题，提出一种自适应下降距离的路面坑槽CSF提取算法。该方法首先对道路点云进行预处理去噪，获取车道路面点云。其次，通过统计布料粒子点的深度标准差，改进CSF算法中模拟布料“外力下降”和“内力回拉”过程的位移距离，实现模拟布料的自适应距离下降，进一步构建顾及路面坑槽的精确局部基准面，生成点云深度增强信息模型。最后，利用深度阈值分类和欧式聚类算法实现坑槽的精确检测并提取坑槽的几何属性特征。对道路实测数据进行实验与分析，结果表明：实测数据中的坑槽召回率达到83.3%，精确率达到87.5%；最大面积相对误差为17.7%，最大深度相对误差为9.7%，具有一定的鲁棒性与适用性，可为大规模三维路面点云数据自动检测路面坑槽工作提供有力的支撑。

关键词：路面激光点云基准面布料模拟滤波算法路面坑槽检测

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利用倾斜影像重建点云的建筑物变化检测

测绘通报 2023年第5期 125-129页

作者：黄桦葛为燎刘微微钱荣荣李杰浙江省测绘科学技术研究院浙江杭州311100

城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模... 详细信息

城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模拟滤波算法较大程度上减少地形点的影响;然后利用一种动态图神经网络深度学习方法,有效地检测出点云中的建筑物,通过前后两期点云分类后结果对比提取出建筑物的三维变化信息;最后选取杭州市萧山区局部区域的两期倾斜摄影测量密集匹配点云数据开展分析验证。结果表明,本文方法能够在大范围内快速实现可靠的建筑物变化检测,建筑物平面和高程两个维度的变化信息均有很好的反映,为城市精细化管理提供了一种有效方法。

关键词：点云分类建筑物变化检测布料模拟滤波算法动态图神经网络三维变化

改进的布料模拟算法在多波束点云粗差剔除中的应用

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科学技术与工程 2021年第31期21卷 13248-13253页

作者：刘毅王磊王胜利胡亮亮高文龙山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 自然资源部海洋测绘重点实验室青岛266590 山东科技大学海洋科学与工程学院青岛266590

针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法(cloth simulation filtering,CSF)基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF... 详细信息

针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法(cloth simulation filtering,CSF)基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF算法的参数,再构建布料滤波模型剔除粗差点,最终将分割后的点云拼接生成水下地形点云数据。结果表明,本文算法与CSF算法相比,克服了过度滤波现象,而且对于不同地区与人工方法粗差点剔除比分别从1.03下降到1.01和从1.46下降到1.19;与人工剔除粗差相比,避免了遗漏粗差点,人工干预很少。

关键词：多波束测深布料模拟滤波算法点云分割粗差

车载激光扫描点云数据的道路标线自动提取方法

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北京测绘 2024年第3期38卷 343-348页

作者：凌晓霞蒋斌宁波市测绘和遥感技术研究院浙江宁波315000 中航安贞(浙江)信息科技有限公司浙江宁波315000

随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线... 详细信息

随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线提取新方法。首先利用CSF算法从原始车载点云数据中提取出地面点;其次将地面点转换生成强度特征图像,基于强度特征特性图像进行图像边缘检测以及连通分析提取的标线边缘;最后引入高斯混合模型(Gaussian mixed model)对标线候选点进行分类,剔除地面噪声点。为检验本文提出算法的效果,使用两种不同类型道路点云数据进行实验,结果表明,本文提出算法道路标线提取结果的平均完整率、准确率以及综合提取质量分别为92.5%、85.9%、89.0%,均优于对比模型,验证了本文提出算法的可靠性与优越性。

关键词：车载激光点云道路标线布料模拟滤波算法强度特征图像边缘检测

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基于机载激光雷达点云数据的道路标识线提取

北京测绘 2022年第7期36卷 897-902页

作者：袁晨鑫陈良良中陕核工业集团测绘院有限公司陕西西安710100

针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出一种基于机载激光雷达(LiDAR)点云数据提取道路边缘线及道路标识特征信息提取的方法。首先利用点云地面点滤波(CSF)算法进行点云滤波,之后将点云生成强度特征图像,其次利用双... 详细信息

针对道路高精度地图采集中道路标识线快速分类提取问题,提出一种基于机载激光雷达(LiDAR)点云数据提取道路边缘线及道路标识特征信息提取的方法。首先利用点云地面点滤波(CSF)算法进行点云滤波,之后将点云生成强度特征图像,其次利用双边滤波Canny算法进行道路边缘线及道路标识特征信息检测,考虑到路面标识线缺失的情况,利用两次连通分析(Two-pass)方法对边缘检测结果进行连通域分析,最后制定约束识别规则,从而达到道路标识线精细化。通过机载雷达扫描系统获取的高速公路点云进行多项试验,结果显示,该方法在LiDAR点云中能够很好地获取道路边缘线及道路标识线的信息,具有实用性强、鲁棒性好的特点。

关键词：布料模拟滤波算法道路标识线提取双边滤波Canny算法两次连通分析

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无人机影像密集匹配点云的滤波方法研究

无人机影像密集匹配点云的滤波方法研究

作者：王志胜成都理工大学

学位级别：硕士

近些年来,航空摄影测量技术可以低成本、大范围的获取高精度的场景信息,已经成为新时代下“数字城市”建设中获取数据的重要手段之一。无人机平台搭载GPS、IMU和非量测相机,采集高精度位置、地面影像数据和姿态数据,可通过自动空中三角... 详细信息

近些年来,航空摄影测量技术可以低成本、大范围的获取高精度的场景信息,已经成为新时代下“数字城市”建设中获取数据的重要手段之一。无人机平台搭载GPS、IMU和非量测相机,采集高精度位置、地面影像数据和姿态数据,可通过自动空中三角测量、影像匹配等步骤生成数字正射影像图、数字表面模型和密集点云数据。但是密集点云数据中包含了地表上的建筑物、植被等信息,并不能真实的模拟实际地表形态,需要将点云中地面点与非地面点分离。在点云数据中划分地面点与非地面点的过程称为点云滤波。目前各种经典的点云滤波算法都需要在算法中设置较为复杂的参数,需要专业人员对作业区域有深入的了解,才能达到一定的滤波效果。本文采用简单设置参数的布料模拟滤波算法,通过实现该算法并将其应用到密集匹配点云数据中。实验分析滤波效果,提供了该算法在阈值设置上的参考值,在水文分析、地貌分析、防洪减灾和数字化成图等方面的应用有着重要研究意义。本文的研究内容如下:(1)从相机标定、POS辅助空中三角测量、多视影像密集匹配的原理三方面讲述无人机影像匹配点云获取的关键技术,并具体说明无人机影像数据的获取与影像处理生成点云的方法流程。本文使用PIX4Dmapper软件处理倾斜影像数据生成研究区域的数字正射影像图、密集点云,为后面实验分析滤波算法提供理论和数据支持。(2)深入研究目前几种经典点云滤波算法,分析对应算法中参数设定的不便,阐述点云滤波中的优缺点。针对经典算法中关于滤波过程中阈值的选择的复杂性,采用数值参数和布尔值参数的布料模拟滤波算法。根据算法中几个易于设置的参数,分别对影像匹配点云数据进行实验,定性和定量评价滤波的效果。(3)结合获取的数字正射影像图和滤波后地面点数据,进行数字线划图的制作。首先对密度较大的点云数据进行抽稀处理,生成数字高程模型和等高线数据;然后将生成的等高线数据和数字正射影像图中矢量化的部分地物结合,局部修改后制作数字线划图;最后选取检查点进行精度分析。

关键词：密集匹配点云点云滤波布料模拟滤波算法数字线划图

基于CSF的无人机影像数据点云滤波算法实现与应用

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北京测绘 2021年第6期35卷 707-711页

作者：闵启忠重庆市勘测院重庆401121

基于无人机影像匹配点云数据技术,提出利用布料模拟滤波算法(Cloth Simnlation Filter,CSF)进行点云滤波计算,结果表明:布料模拟滤波算法在点云滤波匹配过程中,仅需要对六个参数进行简单设定就可以达到预期的地面点和非地面点的滤波匹... 详细信息

基于无人机影像匹配点云数据技术,提出利用布料模拟滤波算法(Cloth Simnlation Filter,CSF)进行点云滤波计算,结果表明:布料模拟滤波算法在点云滤波匹配过程中,仅需要对六个参数进行简单设定就可以达到预期的地面点和非地面点的滤波匹配效果,地面点的匹配误差率为4. 9%,非地面点的误差匹配率为8. 4%,总体误差匹配率为6. 49%,表明布料模拟滤波算法匹配效果较好,匹配操作过程简单,具有较强的可操作性和可行性。

关键词：无人机(UAV)影像点云匹配布料模拟滤波算法参数误差率

一种LiDAR点云建筑物三维模型重建方法的研究

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浙江测绘 2022年第4期 29-33页

作者：谢巍张一品杭州市勘测设计研究院有限公司杭州310012

本文根据建筑物点云的分布特征,提出一种优化的机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云,其次,使用Alpha Shape算法提取... 详细信息

本文根据建筑物点云的分布特征,提出一种优化的机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云,其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化的建筑物轮廓线,提取建筑物屋顶信息。最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以杭州市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明利用本方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

关键词：机载LiDAR点云数据布料模拟滤波算法最大类间方差法建筑物模型重建 Alpha Shape