导读:本文包含了激光点云论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:叁维激光扫描技术,激光点云聚类,形变监测,监测系统
激光点云论文文献综述
陈浩元[1]（2019）在《基于激光点云聚类的坝体表面形变监测系统》一文中研究指出水库坝体一旦发生形变,就会存在一定的安全隐患,为了防止水库坝体发生形变,需要对其进行形变监测。为此提出基于激光点云聚类的坝体表面形变监测系统。在坝体表面安装叁维激光扫描设备和传感器监测坝体,对采集到的信息进行读取、分析和储存,通过通讯手段将实时监测数据上传至激光点云数据中心,利用点云聚类方法得出形变点的叁维空间直角坐标值,并按照实际施工要求,将空间直角坐标系转换为高斯坐标系,最终得到坝体形变的实时监测数据,使用者可根据终端访问数据中心监测坝体形变。通过分析仿真实验结果可知,该系统具有较高的监测精度、并且能够快速全面地扫描到整个水库坝体表面的形态,极大地提高了坝体监测的效果。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
曾彬,王以荣[2]（2019）在《激光点云数据库多值域信息自反馈存储方法》一文中研究指出针对当前方法激光点云数据库多值域信息自反馈存储时延长和存储完整性差的问题。提出基于存储阈值的激光点云数据库多值域信息自反馈存储方法。设计点云数据结构来描述激光扫描仪中扫描点的信息,为多值域信息的存储做铺垫;构建激光点云数据库多值域信息自反馈存储模型,利用所建模型来决定信息汇聚成本,可以得到多值域信息存储量;在此基础上,根据事件的优先级来确定信息存储位置与网格之间的距离,通过对节点存储阈值的定义,分析节点时隙分配情况,达到存储阈值时,多值域信息存储在优先级相同的邻居网格中,计算信息存储的使用强度,通过对信息存储使用强度的计算和存储阈值的分析,最终实现了激光点云数据库多值域信息自反馈存储。实验结果表明,在对激光点云数据库多值域信息自反馈存储时,所提方法不仅信息存储时延短,还能够完整的对多值域信息自反馈进行存储。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年11期）
张匡宇,李仲勤,郭楠,张秉红[3]（2019）在《两种高速铁路激光点云的采集拼接方法》一文中研究指出研究围绕地面叁维激光扫描点云数据的拼接问题,在某段高速铁路设计并实施了标靶拼接和控制点拼接两种不同模式下的点云数据采集和拼接试验,结合点云处理软件对点云数据进行拼接处理,分析了拼接精度和数据采集拼接的整体作业工作量等。结果表明,在相同的扫描条件下,基于控制点拼接的点云数据,精度优于基于标靶拼接的点云数据;在高速铁路等带状工程点云采集拼接中,控制点拼接模式下整体工作效率高于标靶拼接。本次试验所显现的控制点拼接的高精度和高效率等的优势,可为叁维激光扫描仪在铁路点云采集和拼接作业提供有利参考。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年11期）
张文春,范洪洋,刘永吉,林楠,张海明[4]（2019）在《叁维激光点云联合无人机影像的古建筑重建》一文中研究指出古建筑保护是当下测绘领域的热点研究课题,非接触测量是克服传统方法数字化不足、容易造成"二次破坏"的有力举措。本文以哈尔滨红霞街99号外侨私邸为例,提出了一种将叁维激光扫描技术和无人机航测技术相结合进行古建筑重建的研究方案。基于叁维激光扫描仪和无人机获取的古建筑内外点云数据和影像数据,利用点云数据生成正射影像并绘制平、立、剖面图,创建叁维模型,最后以实地量取的建筑物尺寸数据为参考分析得出图纸和模型误差。结果表明:利用叁维激光点云联合无人机影像能够高效地进行建筑图纸恢复,创建高精度精细化的叁维模型,为古建筑保护提供了一种全新的思路。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年11期）
游安清,潘旭东,赵平,潘文武[5]（2019）在《激光雷达电力巡线点云自动分类方法研究》一文中研究指出针对机载激光雷达电力巡线的叁维点云,设计一种全自动的电线、电塔和地面点云分类方法,为输电系统净空排查提供必需的前提。方法的核心是充分利用激光点云走向的全局统计特征,最大限度减少对局部特征的依赖,以免造成适用局限性。通过国家电网十几段电力巡线数据的应用测试,显示该方法的自动化程度和普适性都很好,大大减少了以往通过商业软件人工交互式分类的工作量,对同样的数据集和分类结果,处理时间由平均1 h缩短到一两秒钟,大大提高了作业效率和用户体验。(本文来源于《应用光学》期刊2019年06期）
汪世财,谈东奎,谢有浩,赵林峰[6]（2019）在《基于激光雷达点云密度特征的智能车障碍物检测与跟踪》一文中研究指出现有的基于点云数据的车载叁维激光雷达障碍物检测和跟踪存在实时性差、准确率不高以及场景内障碍物数目增多时难以有效关联等问题。针对这些不足,文章提出了结合区域生长与密度聚类的算法以及同时考虑了障碍物几何特征与点云密度特征的关联方法。基于栅格地图,运用最大、最小高度图法去除背景点云数据;在得到可靠障碍栅格地图后,搜索匹配8邻域栅格属性,结合自适应阈值的密度特征进行聚类,提高了障碍物检测准确率;考虑了障碍物的点云密度特征和高度特征,提高了障碍物关联的可靠性并运用卡尔曼滤波器对动态障碍物进行了跟踪。在自行搭建的智能车平台上进行的实车实验验证了该文算法的有效性。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
陈晓燕[7]（2019）在《大数据下激光点云边界法向矢量精确提取系统》一文中研究指出基于点云分割和区域生长的点云法向矢量提取系统,应用LiDAR数据的回波强度标定点云分割结果内的目标强度,采用区域增长的思想实现目标点云法向矢量的提取,未配准点云边界数据,提取效率差。设计大数据下激光点云边界法向矢量精确提取系统,利用激光点云图像采集模块获取激光点云图像,将点云图像存储至自动存储模块中,通过应用模块依据点云图像数据采用软件中的算法提取云边界法向矢量;系统软件采用大数据框架下激光点云边界数据提取的云模型分类和配准激光点云边界数据,采用Sobel方向掩盖法划分点云边界数据,提取激光点云边界上随意一点的法向矢量。经实验证明,相较于其他系统,所设计系统法向矢量生成和提取的平均时间分别是18 s和11 s,平均提取精度约为97. 94%,说明该系统具有较高的提取精度和提取效率。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年10期）
陈海涛,周鑫,雷才嘉[8]（2019）在《基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计》一文中研究指出当前配电网线损检测的线路线损特征质量低,且电力设备采集到的数据不同期,导致配电网线损检测精度偏低、误检率较高。设计了基于激光点云的中压配电网同日期线损的检测系统。系统硬件部分由激光探测传感器、信号放大器、数据存储、处理单元和后台监控中心构成;软件设计部分采用主成分分析法(PCA)提取预测电力系统线损参数,利用激光探测传感装置提取点云特征,选定线损数据样本集,构建样本点的特征向量,求解SVM的判别函数,最终实现对中压配电网同日期线损的精确检测。仿真实验结果验证了所设计系统在中压配电网日同期线损检测上的可靠性,线损检测结果与实际拟合度高,并具有更低误检率。(本文来源于《电网与清洁能源》期刊2019年10期）
刘德儿,李瑞雪,杨鹏[9]（2019）在《基于二维Gamma分布的激光点云去噪》一文中研究指出利用地面激光扫描仪测量时,由于空气中尘埃等因素会产生噪声点,对后期叁维建模等应用带来不利影响。在现有研究成果基础上,深入分析散乱点云的近邻域特性,采用基于二维Gamma分布实现点云去噪,并在kd-tree索引支持下对其进行优化,通过邻域均值和邻域距离变化斜率两个约束条件共同移除噪声点。实验结果表明,本文算法能自动识别噪声点,降低人工设置阈值的影响,并与传统的基于正态分布的邻域点去噪算法进行对比,实验效果较优,达到了预期效果。(本文来源于《激光与红外》期刊2019年10期）
周嘉俊,李勇,何明,刘凌杰[10]（2019）在《机载激光雷达点云多层次建筑物的叁维重建》一文中研究指出针对城市区域中常见的多层次建筑物,提出一种基于机载LiDAR点云的叁维重建方法。使用优化的随机抽样一致性算法对建筑物LiDAR点云进行面片分割,在面片分割的基础上使用delaunay叁角剖分进行轮廓点的检测,对检测出的轮廓点使用新的关键点检测算法提取轮廓线关键点,最后连接关键点并进行规则化处理,完成多层次建筑物的叁维重建。实验表明,该方法能有效重建多层次建筑物模型,改进的RANSAC算法能更高效地分割屋顶面片,新的轮廓线关键点提取算法能够较好地提取建筑物的关键点,并能抑制错误轮廓点的干扰,减少伪关键点的生成。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
激光点云论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当前方法激光点云数据库多值域信息自反馈存储时延长和存储完整性差的问题。提出基于存储阈值的激光点云数据库多值域信息自反馈存储方法。设计点云数据结构来描述激光扫描仪中扫描点的信息,为多值域信息的存储做铺垫;构建激光点云数据库多值域信息自反馈存储模型,利用所建模型来决定信息汇聚成本,可以得到多值域信息存储量;在此基础上,根据事件的优先级来确定信息存储位置与网格之间的距离,通过对节点存储阈值的定义,分析节点时隙分配情况,达到存储阈值时,多值域信息存储在优先级相同的邻居网格中,计算信息存储的使用强度,通过对信息存储使用强度的计算和存储阈值的分析,最终实现了激光点云数据库多值域信息自反馈存储。实验结果表明,在对激光点云数据库多值域信息自反馈存储时,所提方法不仅信息存储时延短,还能够完整的对多值域信息自反馈进行存储。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
激光点云论文参考文献
[1].陈浩元.基于激光点云聚类的坝体表面形变监测系统[J].科技通报.2019
[2].曾彬,王以荣.激光点云数据库多值域信息自反馈存储方法[J].激光杂志.2019
[3].张匡宇,李仲勤,郭楠,张秉红.两种高速铁路激光点云的采集拼接方法[J].北京测绘.2019
[4].张文春,范洪洋,刘永吉,林楠,张海明.叁维激光点云联合无人机影像的古建筑重建[J].测绘通报.2019
[5].游安清,潘旭东,赵平,潘文武.激光雷达电力巡线点云自动分类方法研究[J].应用光学.2019
[6].汪世财,谈东奎,谢有浩,赵林峰.基于激光雷达点云密度特征的智能车障碍物检测与跟踪[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[7].陈晓燕.大数据下激光点云边界法向矢量精确提取系统[J].激光杂志.2019
[8].陈海涛,周鑫,雷才嘉.基于激光点云的中压配电网日同期线损检测系统设计[J].电网与清洁能源.2019
[9].刘德儿,李瑞雪,杨鹏.基于二维Gamma分布的激光点云去噪[J].激光与红外.2019
[10].周嘉俊,李勇,何明,刘凌杰.机载激光雷达点云多层次建筑物的叁维重建[J].遥感信息.2019