機(jī)載激光雷達(dá)lidar激光點(diǎn)云相關(guān)技術(shù)

發(fā)布日期：2025-03-02 13:14 瀏覽量：3511

　　通過激光探測(cè)與測(cè)量（LiDAR）獲取的數(shù)據(jù)就是激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。LiDAR 獲取數(shù)據(jù)的方式主要分為三大類：星載、機(jī)載和地面。星載 LiDAR 采用衛(wèi)星平臺(tái)，運(yùn)行軌道高、觀測(cè)視野廣，基本可以測(cè)量到地球的每一個(gè)角落。機(jī)載主要借助無人機(jī)（UAV/UAS）進(jìn)行大規(guī)模的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集。地面分為三種：地上三維激光掃描、車載 MMS、手持激光掃描。激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用于測(cè)繪數(shù)據(jù)生產(chǎn)、三維建模、地物分類、規(guī)劃設(shè)計(jì)、自動(dòng)駕駛、電力巡線、文物保護(hù)等。其中涉及到的相關(guān)技術(shù)包括：DEM 提取技術(shù)、點(diǎn)云分類技術(shù)、點(diǎn)云擬合曲面建模技術(shù)、點(diǎn)云矢量化模型重建技術(shù)等。

　　點(diǎn)云智能矢量化技術(shù)

　　點(diǎn)云智能矢量化技術(shù)。近年來，點(diǎn)云智能矢量化技術(shù)的成熟發(fā)展讓高效三維地理信息獲取與建模成為可能。由于場(chǎng)景中相鄰目標(biāo)之間存在不同程度的遮擋、目標(biāo)之間存在著形態(tài)上的差異及數(shù)據(jù)的不完整性等實(shí)際情況，常規(guī)基于特征的點(diǎn)云提取方法不能得到很好的效果，因此提出基于深度學(xué)習(xí)和后處理算法相結(jié)合的點(diǎn)云智能矢量化技術(shù)。點(diǎn)云智能矢量化技術(shù)主要包括：點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理、地面及非地面點(diǎn)云分割、點(diǎn)云多尺度體素生成投影圖像、基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)、基于多規(guī)則目標(biāo)最佳選擇等。結(jié)合地面目標(biāo)空間特征、反射強(qiáng)度、法向量等綜合特性，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行篩選優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)地面目標(biāo)的自動(dòng)化提取。

　　點(diǎn)云矢量化模型重建技術(shù)。

　　點(diǎn)云矢量化模型重建技術(shù)基于泛化的抽象模板結(jié)構(gòu)，結(jié)合擬合算法和數(shù)字圖像處理算法，對(duì)分類后的特定行業(yè)設(shè)施點(diǎn)云（如電力線路、電力桿塔點(diǎn)云）進(jìn)行點(diǎn)云骨架矢量提取，然后根據(jù)矢量進(jìn)行結(jié)構(gòu)件組合和紋理貼圖實(shí)現(xiàn)實(shí)體模型重建。