收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

车载移动测量系统数据配准与分类识别关键技术研究

李艳红  
【摘要】:车载移动测量系统集成了激光扫描仪、数码相机、GPS、里程计、惯性测量单元等多种传感器,不仅能快速获取包含物体空间坐标信息的激光扫描数据,还能获取包含丰富纹理信息的光学影像,具有数据获取速度快、场景目标丰富的特点,已成为一种新型、集成、高效的空间信息获取的技术手段,广泛应用于地理国情监测和智慧城市的各项建设。由于光学影像和激光扫描数据对目标物的描述存在诸多互补性,为了提高城市场景三维可视化效果,需要发展高效的光学影像与激光点云的配准方法。另外,车载移动测量系统获取的点云数据具有海量特性,点云数据处理耗时长、计算量大,再加上场景复杂,不同目标分类的自动化和智能化程度低,这些问题限制了车载移动测量系统在移动测图、基础测绘等应用的实际功效。 本文针对上述存在的问题,重点研究和探讨车载激光点云和全景影像的精确配准方法,以及激光点云的高效分类识别技术,主要进行了以下几方面的工作: 1.总结了当前国内外车载移动测量系统在光学影像与激光点云数据配准、车载激光点云分类方面的研究进展。对现有的相关技术和研究方法进行归纳并分析其优缺点,针对现有数据配准及分类中的不足和难点,确定了本文的研究目标与内容。 2.阐述了车载移动测量中的相关基本原理。包括系统的组成及工作原理,分析了各传感器间数据的流转关系;介绍了全景影像的成像原理,对鱼眼镜头成像的光学基础、成像过程、鱼眼图像变形特征及纠正算法进行分析;阐述了车载激光扫描仪测距的原理、方式及其对三维空间的表征方式。 3.提出了一种基于投影回归的全景影像采集和激光扫描配准方法。根据光路传播的可逆原理,把鱼眼镜头成像理解为一个以投影中心为光源点的光线发射过程,提出通过把鱼眼镜头的光源和激光扫描仪的光源进行归一重合,实现鱼眼图像与激光点云配准的思想,对投影回归方法的正确性进行了理论证明。结合具体的实验数据,对鱼眼图像纠正、配准、拼接、分割并最终纹理映射成球形全景,对激光点云数据进行了配准、除噪和简化处理,并把处理好的点云投影到与球形全景图共球心的虚拟投影球面上,实现了全景影像与激光点云的配准。该配准方法不受区域灰度及几何特征信息的制约。 4.配准量测精度的验证研究。在全景影像与激光点云配准的基础上,提出了一种采用角度逼近法来获取球面投影中距离待测点最近邻的激光点的方法,把对影像上的量测转换为对最近邻激光扫描点坐标的查询与计算,对角度逼近法的正确性进行了数学证明,并针对不同角度分辨率下激光点云与全景影像的配准精度进行了验证与分析,结果表明采用投影回归原理的配准方法具有较好的精确度。 5.基于知识与特征图像的点云分类研究。采用横轴圆柱投影和正射投影分别生成了点云的空间特征图像、回波强度图像和颜色特征图像,基于知识和特征图像对行道树点云提出了分层投影、叠加分析的分类方法,即通过高程阈值对树干点云和树冠点云分别投影,得到相应的特征图像,再根据灰度值把特征图像转换成二值图像,并对二值图像进行叠加与分析,最后通过知识滤波来提取行道树点云数据。论文结合具体数据进行了分类实验,实验结果表明,该方法对一些混杂在行道树的噪声信息处理的比较好,且该方法把三维点云转化为二值图像进行处理,有效避免了大量的几何运算,显著降低了分类算法的复杂度。说明采用分层投影、叠加分析的方法对行道树点云提取是行之有效的。 6.基于机器学习的点云分类研究。以激光点云对象的原始特征为基础,通过对其周边点群的上下文语义环境进行分析,充分利用点云的空间分布特征及其局部几何特征,归纳计算了点云对象的新特征,最终构建了由17个特征组成的点云特征向量。采用支持向量机和人工神经网络模型对行道树分类识别进行实验,在支持向量机分类过程中,为了提高模型的泛化能力,分别采用粒子群优化算法和遗传算法对模型参数进行寻优,分析了不同算法的学习曲线特征,最终采用粒子群优化算法,针对不同训练样本、不同特征向量进行了点云分类识别的系列实验。论文选取支持向量机最优分类结果所对应的实验条件,采用人工神经网络的方法对点云分类进行实验对比验证,两种方法均取得整体较为满意的实验结果,表明了机器学习方法在车载激光点云自动分类中的适用性,为提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平提供了新的思路。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 高恩阳;郑昊鸿;;点云数据滤波方法综述[J];科技资讯;2012年33期
2 龚书林;;三维激光点云处理软件的若干关键技术[J];测绘通报;2014年06期
3 赵强;彭国华;王锋;;点云精简的一种方法[J];西南民族大学学报(自然科学版);2006年05期
4 李德江;张延波;于曼竹;姜丽丽;曲雪光;;基于扫描模式的点云修复技术研究[J];测绘与空间地理信息;2011年06期
5 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[J];测绘通报;2012年S1期
6 詹庆明;张海涛;喻亮;;古建筑激光点云-模型多层次一体化数据模型[J];地理信息世界;2010年04期
7 曾敬文;朱照荣;丁锐;;基于立方体网格的数据点云约简和体积计算方法[J];测绘科学;2008年06期
8 杨欣;姚海燕;;平面点云边界参数识别[J];中国西部科技;2009年27期
9 孙瑞;张彩霞;;点云数据压缩算法综述[J];科技信息;2010年32期
10 张毅;闫利;;地面激光点云强度噪声的三维扩散滤波方法[J];测绘学报;2013年04期
11 盛业华;张凯;张卡;;多站拼接后三维激光扫描点云的消冗处理[J];测绘通报;2010年03期
12 程效军;李伟英;张小虎;;基于自适应八叉树的点云数据压缩方法研究[J];河南科学;2010年10期
13 吴胜浩;钟若飞;;基于移动平台的激光点云与数字影像融合方法[J];首都师范大学学报(自然科学版);2011年04期
14 张巧英;陈浩;朱爽;;密度聚类算法在连续分布点云去噪中的应用[J];地理空间信息;2011年06期
15 秦高德;曾煌兴;徐兵;;交互式点云建模系统[J];数学的实践与认识;2013年03期
16 朱林华;蔡勇;;一种节省内存的点云中K最近邻算法[J];兵工自动化;2008年07期
17 施晓磊;赵翠莲;荣坚;范志坚;;基于平面层结构勘察的点云快速分割[J];现代机械;2010年05期
18 李德江;殷福忠;孙利民;;基于特征点的点云压缩方法研究[J];测绘通报;2012年01期
19 宋杨;;基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究[J];广东科技;2012年17期
20 闫利;谢洪;胡晓斌;鲍秀武;;一种新的点云平面混合分割方法[J];武汉大学学报(信息科学版);2013年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李文涛;韦群;杨海龙;;基于图像的点云生成和预处理[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
2 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年
3 马国庆;陶萍萍;杨周旺;;点云空间曲线的微分信息计算及匹配方法[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年
4 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
5 解辉;张爱武;孟宪刚;;机载激光点云快速绘制方法[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年
6 李凯;张爱武;;基于激光点云的粮仓储粮数量测量方法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
7 朱晓强;余烨;刘晓平;袁晓辉;Bill P.Buckles;;基于航拍图像和LiDAR点云的城市道路提取[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2008年
8 刘虎;;基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究[A];促进科技经济结合,服务创新驱动发展——蚌埠市科协2012年度学术年会论文集[C];2012年
9 李滨;王佳;;基于点云的建筑测绘信息提取[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年
10 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭检贵;融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究[D];武汉大学;2012年
2 刘涌;基于连续序列自动快速拼接的全方位三维测量技术研究[D];西南交通大学;2013年
3 赖祖龙;基于LiDAR点云与影像的海岸线提取和地物分类研究[D];武汉大学;2013年
4 王瑞岩;计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D];西安电子科技大学;2015年
5 段敏燕;机载激光雷达点云电力线三维重建方法研究[D];武汉大学;2015年
6 李艳红;车载移动测量系统数据配准与分类识别关键技术研究[D];武汉大学;2014年
7 韩峰;基于点云信息的既有铁路状态检测与评估技术研究[D];西南交通大学;2015年
8 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年
9 李扬彦;基于点云的三维重建与形变事件分析[D];中国科学院深圳先进技术研究院;2013年
10 杨德贺;面向虚拟测方系统的点云聚类与拟合理论[D];中国矿业大学(北京);2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 龚硕然;基于Delaunay三角剖分的点云三维网格重构[D];河北大学;2015年
2 杨红粉;频域技术应用于点云配准研究[D];北京建筑大学;2015年
3 段红娟;点云图像交互式曲线骨架提取技术及其应用[D];西南交通大学;2015年
4 张永恒;散乱点云数据配准方法研究[D];长安大学;2015年
5 吴爱;面向特征拟合的点云简化方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年
6 薛广顺;基于立体视觉的牛体点云获取方法研究与实现[D];西北农林科技大学;2015年
7 胡诚;精度约束下地表LiDAR点云抽稀方法研究[D];西南交通大学;2015年
8 余明;三维离散点云数据处理技术研究[D];南京理工大学;2015年
9 陈星宇;基于三维彩色点云的地形分类方法研究[D];南京理工大学;2015年
10 朱东方;基于复杂拓扑结构点云的曲线拟合研究与应用[D];山东大学;2015年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 曹裕华 高化猛 江鸿宾;激光点云 亦真亦幻[N];解放军报;2013年
2 中国工程院院士 刘先林;四维远见的装备创新[N];中国测绘报;2012年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978