共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
对于复杂异形锻造产品的设计,现有设计方法在局部几何端面的细节表达方面效果不佳,整体设计耗时长,模型的总体精度也不能满足设计要求。提出一种基于3D激光表达的机动车底盘控制系统羊角连接设计方法,构建3D激光表达模型,利用激光束对产品进行空间扫描,提取产品表面的3D激光点云数据集合;基于融合阴影恢复技术对产品表面阴影区域梯度变化较大的特征点进行精确测量,按照提取的三维空间坐标对羊角连接的空间标定点进行精确配准,提高产品的设计精度。实验表明基于3D激光表达控制产品设计对比传统设计方法,可以大幅提高产品精度、减少设计耗时、产品的整体性更好。 相似文献
2.
为了维持良好的车辆生产和交通运输发展,有必要对车辆的非法改装以及超载超限行为进行有力的遏制,车辆外廓尺寸测量则是一种重要识别车辆非法改装的方法。通过提取车辆的激光点云数据,按一定的规则形成对应的点云鸟瞰图,运用深度学习中的卷积神经网络对点云鸟瞰图进行模型训练,使模型对车辆具有快速、准确的识别效果。识别得到的包围框通过坐标像素的转换可求得车辆的长、宽、高,达到车辆外廓尺寸的测量结果,并可转换为3D检测效果。通过试验表明,提出的基于激光点云3D检测的车辆外廓尺寸测量方法测量精度损失较小,检测效率高于传统测量方法。 相似文献
3.
《内蒙古科技与经济》2017,(6)
基于EyesMap平板扫描系统获取的3D图像数据,自动提取点云数据,并进行点云建模。对点云数据进行选择性切片,得到建筑物的轮廓线。同时,用实例介绍了整体方法的实现过程和效果。实践效果表明,利用平板扫描系统获取的点云数据,可以快速建立结构复杂、不规则的场景的三维可视化模型,相比较传统的三维激光扫描仪获取的海量点云数据及后期复杂繁琐的处理工作,平板扫描仪只需获取较少点云数据,且能利用系统的点云处理软件做到实时处理的能力,这样可以节省大量的时间和工作量。这种能力是现行的三维激光扫描仪所不能比拟的。 相似文献
4.
基于机载LiDAR数据的建筑屋顶点云提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段,而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键.为有效剔除植被和墙面点云,以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响,提出一种层进式屋顶点云提取方法.首先对Li DAR点云进行滤波,在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点,然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点,最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云.试验结果表明,本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云,有效率可达85%以上. 相似文献
5.
《科技通报》2015,(12)
随着Web数据库技术的发展,需要对云数据进行索引管理,提高Web数据库访问能力。传统方法采用高斯边缘化路径控制方法进行索引,在无法及时获知Web云数据的先验语义特征信息时,索引精度不高。提出一种基于自适应特征映射的云数据管理索引算法。构建云数据管理模型,提取云数据自适应特征,采用语义相似度特征分析方法实现特征映射,采用一维搜索方法进行峰值搜索,初始化数据库索引起始时间点,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,对本层链路和跨层链路进行均衡处理,达到云数据管理和优化索引的目的。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云数据管理索引精度,提高云数据的准确调度和访问能力。 相似文献
6.
《中国科技信息》2020,(14)
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。 相似文献
7.
《黑龙江科技信息》2020,(16)
目前,可视化技术、AR技术和多媒体技术日新月异,三维打印技术也得到了前所未有的巨大进步,并快速渗透到传统的制造业、医疗、数字娱乐等行业。这一背景下,对快速有效生成三维模型提出了更高要求。在工业应用中,通常要求模型多边形数量经过优化,顶点稀疏,结构清晰,传统上通过使用3D建模软件可以达到这一要求,但是效率很低,在需要生成大量三维模型的应用场景,传统方法已经无法适应。使用单张以及多张图像进行三维重建是经过广泛成熟研究的方法,这些方法可以从图像中提取出深度信息,但其生成的图像并不包含顶点、模型等信息,仅仅具有三维的观感,无法广泛运用在3D打印,游戏建模等场合,缺乏实用价值。目前快速发展的点云技术,为生成网格模型带来新方法。激光扫描仪是较早用来获取点云数据的设备,但价格昂贵。其后,人们开始使用Kinect获取点云数据,其价格低廉。本文旨在通过实验,利用Kinect,提出简单可行的基于点云的三维网格模型生成流程,并且成本低廉,精度能够满足使用要求。 相似文献
8.
为了更加有效地解决智能车在结构化道路中的边界识别问题,基于32线激光雷达采集的道路边界三维点云数据中z坐标值的单调特性,提出了一种新的道路边界识别算法。该算法首先基于雷达坐标系原点将智能车感兴趣区域划分四个区域:右前方,右后方,左后方,左前方,并利用数据梯度分析分层提取具有单调特征的道路边界点云数据。然后基于多阈值滤波对粗提取的道路边界点滤波。最后利用最小二乘法拟合道路边界点数据。实验结果表明,尽管引入障碍物、道路曲率和坡度变化等多种影响因素,该算法仍可以准确识别结构化道路边界,准确性和鲁棒性较好,能够满足智能车道路边界检测任务的要求。 相似文献
9.
10.
针对柔性再制造系统中对工件的缺损部分进行测量的问题,提出一种应用结构光传感器进行检测和定位的方法。该方法采用结构光传感器获得破损工件的三维点云数据,将点云数据与原始工件CAD模型进行配准．通过设定误差阀值提取缺损区域数据。配准过程分为初始配准和精确配准两步,采用主元分析法计算点云数据的主方向,与已知CAD模型的主方向对齐,实现初始配准;采用ICP算法实现点云数据与CAD模型的精确配准。通过计算特定方向上点云到CAD模型的误差获得工件缺损区域的数据。实验表明,该方法能有效的获得破损工件缺损部分的三维信息。 相似文献
11.
12.
13.
利用激光点云数据构建实体三维几何模型过程包括数据预处理和模型重建。本文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注道路两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量。 相似文献
14.
15.
16.
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
17.
基于DTW距离的时序相似性方法提取水稻遥感信息——以泰国为例简 总被引：3，自引：0，他引：3
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
18.
三维激光扫描技术是最近几年在测量方面发展起来的一个热点,分析了国内外点云数据处理中压缩方法的研究现状,针对点云数据在采集过程中密度过大,单一的压缩方法存在不足的情况。提出了利用组合算法对点云数据进行精简,将最小距离法与三角形网格法结合在一起进行点云精简。通过编程实现了所提出的算法研究。将精简完的点云数据重新构建三角网,同时对精简完的点云数据进行建模,与原始模型对比,新方法的压缩效果比较理想。 相似文献
19.
20.
地面激光扫描技术能快速、准确的获取到被扫描对象的三维点云数据,很多GIS工作中都需要对点云数据进行构建不规则三角网(TIN)和进行点云加密处理,本文基于地面激光点云数据建TIN及固定值内插加密其中一种方法进行了探讨。 相似文献