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        基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測量方法

        2022-07-20 01:16:38蘇順謙杜立杰
        經緯天地 2022年3期
        關鍵詞:尺度激光特征

        蘇順謙 李 帥 杜立杰 張 杰

        (1.北京華城工程管理咨詢有限公司,北京 100083;2.北京速測信息科技有限公司,北京 100080)

        0.引言

        隨著城市測繪技術的發(fā)展,人們對城市地理信息測繪的精度要求越來越高。利用激光雷達(light detection and ranging,LiDAR)、慣性測量單元(inertial measurement unit,IMU)等技術構建城市測繪和地理模型,實現(xiàn)對城市建筑高樓、橋梁、隧道、行道樹等城市地物遮擋和干擾環(huán)境下的精準測試,提高城市位置尺度信息測量能力,研究城市位置尺度信息測量方法,在復雜城市場景下厘米級的高精度制圖方面具有重要意義[1]。

        對城市位置尺度信息測量是通過激光雷達增量式掃描實現(xiàn)的,利用移動測量平臺,通過激光和IMU融合的方法,獲取城市位置尺度信息測度模型。傳統(tǒng)方法中,對城市位置尺度信息測量方法主要有基于激光同時定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的測量方法、基于GNSS/IMU組合導航移動測量的城市地理位置信息測量方法、基于GNSS因子和閉環(huán)因子聯(lián)合控制的城市位置尺度信息測量方法等[2,3]。文獻[4]中提出面向高精度城市測繪的激光耦合SLAM方法,引入桿狀和面狀特征進行點云配準,通過激光慣導的緊耦合控制,實現(xiàn)城市位置尺度信息測量,但該方法進行城市位置尺度信息測量的全局優(yōu)化能力不強,抗高層建筑以及城市綠化的干擾能力不強。文獻[5]中提出融合點云和多視圖的車載激光點云路側多目標識別方法,通過多視角圖像和激光點云數(shù)據(jù)掃描的方法和中高級全局特征分析,提升路側、行道樹、車輛和桿狀設施的分類精度,該方法進行高精度地圖要素構建中存在信息干擾度大的問題。

        針對上述問題,本文提出基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測量方法。首先采用三維激光耦合掃描的方法構建城市位置尺度分布的網(wǎng)格結構模型,然后進行三維激光掃描的圖像特征分析,通過單幀點云稀疏性的場景融合方法,實現(xiàn)城市位置尺度信息測量,最后進行仿真測試,從而展示了本文方法在提高城市位置尺度信息測量精度方面的優(yōu)越性能。

        1.總體設計框架及預處理

        1.1 總體設計框架結構模型

        在進行基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測量設計中,需要首先通過三維激光掃描的方法進行城市位置分布的點云數(shù)據(jù)標記和圖像樣本數(shù)據(jù)采集,對采集的城市位置三維激光掃描圖像進行視圖信息融合,提取圖像中的目標全局特征點和點云局部特征點,利用不同模態(tài)下的城市位置三維激光掃描圖像數(shù)據(jù)層次分布,構建激光點云的多視覺城市圖像深度預測模型。城市位置尺度信息的3個模塊分別是:(1)城市位置目標點的云特征檢測模塊。該模塊實現(xiàn)對城市道路及交通位置信息的離散特征采樣;(2)城市位置信息的地物結構標記模塊。通過對相同類別的地物形狀特征分析和標記,建立以路側地物原始點云的信息數(shù)據(jù)庫,通過SLAM算法進行地圖模型設計,提取路測目標參數(shù),實現(xiàn)局部集合信息特征檢測;(3)城市位置尺度信息的點云多視圖特征融合模型。由于路側地物形態(tài)各異、復雜多樣,通過點云數(shù)據(jù)融合,采用激光掃描系統(tǒng)獲得城市場景點云數(shù)據(jù)。由此,得到系統(tǒng)的框架結構(如圖1所示):

        圖1 城市位置尺度信息測量的框架結構

        結合圖1的結構模型,采用局部地圖構建及優(yōu)化控制,結合激光幀序列補償和配置的方法,獲取城市位置尺度信息的激光幀傳感數(shù)據(jù)及深度圖像數(shù)據(jù)信息,在桿狀點和面狀點標記初始地面,并利用廣度優(yōu)先算法(breadth first search,BFS)在角度圖像上實現(xiàn)對城市位置尺度信息的激光序列幀標記,搜索與地面像素間角度差值小于5°的像素,通過地物特征檢測,進行特征點配置,城市位置尺度標記的學習模型(如圖2所示):

        圖2 城市位置尺度標記的學習模型

        根據(jù)上述構建的城市位置尺度標記及學習模型,結合圖像分析的方法,建立地物參數(shù)解析和三維激光掃描的圖像分析模型,通過位置因子構造的方法,進行全局的地圖參數(shù)分析,利用聯(lián)合局部的地圖位置參數(shù)分析,提取出城市尺度的GNSS角點構成GNSS位置,采用基于特征點的配準方法,實現(xiàn)激光序列幀融合和鄰域特征點匹配。

        1.2 城市位置尺度分布特征點匹配

        通過建立基于三維激光掃描和序列幀結構的特征點匹配模型,基于原始激光點數(shù)據(jù)位姿匹配和配準的方法,進行城市位置尺度分布特征點匹配,處理流程描述如下:

        (1)采用原始激光幀序列檢測的方法,獲取城市位置尺度標記信息的激光點集描述為ρt={ρ1,ρ2,…,ρn},生成的三維激光城市掃描圖像描述為(c,r),城市位置三維激光掃描圖像的單幀點ρi對應的一個城市位置信息分布像素,c、r分別為城市位置信息標記點的列數(shù)和行數(shù),三維激光掃描的深度值為ρi到初始點云數(shù)據(jù)之間的歐式距離。

        (2)采用城市位置三維激光掃描圖像幀掃描和空間位置匹配的方法,將圖像的相鄰行像素間的傾斜值進行自適應匹配和濾波處理,得到每一列位置點標記c對應的城市場景像移測量值為ar,基于鄰居節(jié)點匹配的方法,分析城市位置地r-1,c面像素分布模型,采用角度圖像匹配,結合對原始激光點數(shù)據(jù)配置以和激光序列的幀變換分析,得到城市位置的相對關系。

        (3)通過不同幀間特征點的匹配,用u(n)(x,y;d)表示位置因子約束參數(shù),其中,x,y,d分別為全局地圖構建以局部地圖特征點的分布參數(shù)集,通過位置因子匹配和深度學習,得到像素分布序列,采用位姿估計和增量式控制,得到城市位置特征點分布的有向圖G′=(V,E′),其中E′是E的非空子集,此時特征點對視為同名特征點。

        (4)利用三維激光掃描方法求解獲取相鄰幀,結合特征變換,構建一幅M×N的P bit二值圖像,表示城市位置尺度信息分布圖,通過序列幀配準和IMU測量,進行尺度信息測量。

        2.城市位置尺度信息測量的算法優(yōu)化

        2.1 城市位置尺度信息幀變換

        結合對原始激光點數(shù)據(jù)配置以及激光序列的幀變換分析,采用單幀點云稀疏性的場景融合方法,得到城市場景移動測量的仿射特征參數(shù),在L個位平面中,獲取角度圖像分布集,求解激光序列幀間狀態(tài)方程,描述如式(1)所示:

        式(1)中,Ct為對應的點云標記系數(shù);Ce為地面點的鄰域搜索參數(shù);||xi||為像素點之間的距離;h(xi)為三維激光掃描的灰度值;bint和bine分別為基于原始激光點數(shù)據(jù)的邊緣特征點;vxi為角度圖像上搜索分量;δ為單幀掃描獲取激光點的測試函數(shù);hisxi為激光三維掃描初始的轉換關系系數(shù);聯(lián)合點到線距離和點到面距離為G,如式(2)所示:

        采用單幀點云稀疏檢測的方法,得到激光序列幀測量參數(shù)序列,如式(3)、式(4)所示:

        式(3)、式(4)中,I為軌跡數(shù)據(jù)柵格化分割參數(shù);G(x,y,σi)為成像位置在x處的二值化模板匹配參數(shù);stdfilt(x,y,wi)為標準顏色特征;σi為激光序列幀系數(shù);(x,y)為測量坐標系分布,計算局部地圖集合的像素中心(xc,yc),并記錄于arraypd中,得到城市位置尺度信息幀變換表達式,如式(5)所示:

        式(5)中,Modelw,Modelh分別為GNSS位置因子;xd和yd為GNSS位置信息和激光慣導檢測信息;xo和yo為初始的城市位置尺度參數(shù);s(x,y)為面狀點分布數(shù)據(jù);M為點到線距離參數(shù)。

        2.2 城市位置尺度信息測量輸出

        通過三維激光掃描,構建高程、強度、法向量等特征向量,其變換關系,如式(6)所示:

        式(6)中,σi為激光掃描的空間分布位姿結構參數(shù);ei為基于位姿圖優(yōu)化獲取最終的圖模型參數(shù);μ為地面點對于垂直方向的閾值,μ>0,由此在激光掃描的三維圖像I(x,y)中,單幀點云稀疏性Retinex角點分布矩陣為H,如式(7)所示:

        式(7)中,Lxx(x,σ) 為高斯二階偏導在X處與圖像I的卷積,Lxy(x,σ)、Lyy(x,σ)具有相似含義。通過構建高程、強度、法向量等特征向量的分布參數(shù),根據(jù)城市位置尺度的激光點云數(shù)據(jù)分布實現(xiàn)精準測量,在測量點P(x,y)的測量矩陣,如式(8)所示:

        式(8)中,H為激光點云數(shù)據(jù)精準測量在測量點P(x,y)的測量矩陣;f(σ)為城市位置尺度信息測量函數(shù)。綜上分析,根據(jù)城市位置尺度的激光點云數(shù)據(jù)分布實現(xiàn)精準測量。

        3.實驗測試

        為了驗證本文方法的有效性,進行實驗測試分析。實驗測試數(shù)據(jù)采用的激光掃描儀為Velodyne VLP-16 LiDAR型激光掃描儀,數(shù)據(jù)的場景來自于城市街區(qū)道路、城市公園、移動車輛以及開放園區(qū)等,數(shù)據(jù)集分布概況(如表1所示):

        表1 城市位置尺度信息采集參數(shù)

        根據(jù)上述參數(shù)設定,進行不同場景下的城市位置尺度信息測量,得到三維激光掃描測量結果(如圖3所示):

        圖3 三維激光掃描測量結果

        分析圖3可知:本文方法實現(xiàn)了不同場景下的城市位置尺度信息檢測和測量,以其中一組場景為例,對比位置尺度信息測量的準確性,對比結果(如圖4所示):測試測量的精準度,得到對比結果(如表2所示),分析表2可知:使用本文方法進行城市位置尺度信息測量的精準度更高。

        圖4 測量準確性對比測試結果

        表2 測量精準度對比

        4.結束語

        本文提出基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測量方法。構建激光點云的多視覺城市圖像深度預測模型,建立以路側地物原始點云的信息數(shù)據(jù)庫,通過SLAM算法進行地圖模型設計。通過位置因子構造的方法,進行全局的地圖參數(shù)分析,利用聯(lián)合局部的地圖位置參數(shù)分析,提取出城市尺度的GNSS角點構成GNSS位置測量模型,實現(xiàn)位置尺度測量。研究得出,本文方法的測量精度較高,性能可靠穩(wěn)定。

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