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        基于多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高程質(zhì)量檢查方法研究

        2024-01-08 10:42:22陳遠(yuǎn)鴻張子康楊志敏
        城市勘測(cè) 2023年6期
        關(guān)鍵詞:匝道車(chē)載投影

        陳遠(yuǎn)鴻,張子康 ,楊志敏

        (1.深圳市勘察研究院有限公司,廣東 深圳 518000; 2.南京工業(yè)大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 211800;3.武漢市測(cè)繪研究院,湖北 武漢 430022 )

        0 引 言

        近年來(lái),隨著測(cè)繪技術(shù)的快速發(fā)展,大規(guī)模空間數(shù)據(jù)的獲取變得更加高效[1-2]。但由于地形復(fù)雜性以及采集方法的局限性,通過(guò)單一來(lái)源獲得完整、高精度數(shù)據(jù)是困難的。因此,需要整合多個(gè)數(shù)據(jù)源來(lái)提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性[3]。

        本文介紹了一種基于多源激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)比對(duì)的道路檢查方法,數(shù)據(jù)來(lái)源包括車(chē)載點(diǎn)云、機(jī)載點(diǎn)云和人工實(shí)測(cè)坐標(biāo),檢查對(duì)象為主道、匝道和邊坡斷面。本研究采用車(chē)載點(diǎn)云和機(jī)載點(diǎn)云來(lái)完成主道點(diǎn)云和匝道點(diǎn)云的檢查,而對(duì)于邊坡斷面點(diǎn)云,主要采用機(jī)載點(diǎn)云,并通過(guò)人工實(shí)測(cè)的方式進(jìn)行補(bǔ)充。

        1 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)獲取

        深圳市機(jī)荷高速起于寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng),終于龍崗荷坳,全長(zhǎng) 44 km,是粵港澳大灣區(qū)東西向的交通中軸線,也是市域范圍原二線關(guān)外南北約 30 km范圍內(nèi)唯一一條東西方向貫通性良好的干線道路。本文采用車(chē)載和機(jī)載兩種激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),并結(jié)合人工實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)機(jī)荷高速道路特征點(diǎn)進(jìn)行質(zhì)量檢查,為建立實(shí)景三維模型、DEM模型提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),測(cè)區(qū)范圍如圖1所示。

        圖1 測(cè)區(qū)范圍圖

        車(chē)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)是通過(guò)SSW車(chē)載激光建模測(cè)量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的,掃描過(guò)程中車(chē)速控制在60~70 km/h內(nèi),采用的是中測(cè)瑞格Rigel VUX-1HA激光掃描儀。

        點(diǎn)云精度校正用的是四維遠(yuǎn)見(jiàn)公司的SWDY軟件,經(jīng)濾波處理后得到地面點(diǎn)數(shù)據(jù)。由于點(diǎn)云密度過(guò)大,對(duì)后續(xù)點(diǎn)云的使用不利,因此經(jīng)過(guò)抽稀處理,路面點(diǎn)云密度轉(zhuǎn)為約25個(gè)/m2,平均點(diǎn)間距為 20 cm。機(jī)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)則是通過(guò)SE-J500C機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的,飛行速度控制在5~12 m/h內(nèi)。采用芬蘭Oy公司的TerraSolid軟件進(jìn)行點(diǎn)云精度校正,無(wú)須進(jìn)行點(diǎn)云抽稀處理。路面點(diǎn)云密度為約22個(gè)/m2,平均點(diǎn)間距為 21 cm。兩種點(diǎn)云的平面坐標(biāo)系統(tǒng)相同,均采用深圳獨(dú)立坐標(biāo)系,高程系統(tǒng)均采用1956年黃海高程系。

        2 研究方法及數(shù)據(jù)預(yù)處理

        2.1 車(chē)載與機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程對(duì)比方法

        在對(duì)車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云進(jìn)行高程差異比較時(shí),理論上需要保證對(duì)比點(diǎn)之間的平面位置相同,然后再進(jìn)行高程的比較。但是點(diǎn)云在空間中呈散亂分布,幾乎不存在這樣的對(duì)比點(diǎn)[4]。本文提出了一種高程對(duì)比方法,通過(guò)對(duì)車(chē)載點(diǎn)云進(jìn)行局部平面擬合或構(gòu)建三角網(wǎng),獲得與機(jī)載點(diǎn)云在平面位置上相同的車(chē)載點(diǎn)云上的點(diǎn)(插值出的點(diǎn))。對(duì)于路面局部近似水平或存在一定的坡度(路面坡度最大不超過(guò)3%)的情況,機(jī)載點(diǎn)云與其平面位置相同的車(chē)載點(diǎn)云之間的高程差可以近似為該機(jī)載點(diǎn)云到平面[5](通過(guò)局部平面擬合或構(gòu)建三角網(wǎng)得到的)的距離。即在圖2縱剖視圖中,點(diǎn)A和點(diǎn)B為車(chē)載點(diǎn)云中的點(diǎn),點(diǎn)D為機(jī)載點(diǎn)云中的點(diǎn),點(diǎn)C為點(diǎn)D的斜面投影點(diǎn),點(diǎn)E為點(diǎn)D的豎直投影點(diǎn)。由于θ角足夠小,CD之間的距離可近似于DE之間的距離。當(dāng)θ角為0時(shí),CD之間的距離等于DE之間的距離。通過(guò)上述方法,可實(shí)現(xiàn)高程差異的精確比較。

        圖2 點(diǎn)云投影縱剖面圖

        車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云之間的檢查利用3Dreshaper軟件進(jìn)行點(diǎn)云之間比對(duì)檢查。主要是路面車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云之間的差異情況。因此,在檢查之前,需要將路面以外的點(diǎn)以及非重疊區(qū)域的點(diǎn)進(jìn)行刪除。以車(chē)載點(diǎn)云為參考對(duì)象(精度較高的點(diǎn)云),以機(jī)載點(diǎn)云為投射對(duì)象(精度較低的點(diǎn)云),將機(jī)載點(diǎn)云的每一個(gè)點(diǎn)投影到其附近的車(chē)載點(diǎn)云所構(gòu)成的最近的那個(gè)平面,機(jī)載點(diǎn)到投影點(diǎn)的距離作為兩者之間的差異值[6],如圖3所示,紅色點(diǎn)為參考點(diǎn)云,藍(lán)色點(diǎn)投射點(diǎn)。此檢查方法可以將大部分的機(jī)載點(diǎn)云與車(chē)載點(diǎn)云進(jìn)行比對(duì),并得到差異值分布情況[7-8]。

        圖3 車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云之間對(duì)比圖

        2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)點(diǎn)高程對(duì)比方法

        點(diǎn)云與實(shí)測(cè)點(diǎn)之間主要檢查的是外業(yè)實(shí)測(cè)點(diǎn)與臨近點(diǎn)云中的點(diǎn)高程差異情況。對(duì)于較為稀疏的機(jī)載點(diǎn)云,可先對(duì)點(diǎn)云構(gòu)建網(wǎng)格后,再將實(shí)測(cè)點(diǎn)與最近投影點(diǎn)進(jìn)行高程差異比較。

        2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波處理

        為了提高地面點(diǎn)云的提取效果,在地面點(diǎn)云濾波前,先去除點(diǎn)云中的噪聲點(diǎn)。去噪后,再利用點(diǎn)云濾波算法提取地面點(diǎn)云數(shù)據(jù),將異常情況進(jìn)行人工檢查并改正,以保證所有的地面點(diǎn)提取完整。濾波前后對(duì)比如圖4所示。

        圖4 點(diǎn)云濾波前后對(duì)比圖

        3 處理結(jié)果與分析

        3.1 車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云高程對(duì)比檢查

        受外界條件的影響,車(chē)載主道點(diǎn)云與車(chē)載匝道點(diǎn)云在精度上有所差異,而機(jī)載點(diǎn)云不受路面曲折的影響。分別將部分主道、匝道的點(diǎn)云進(jìn)行比對(duì)檢查,以便更準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況。

        (1)主道部分對(duì)比檢查

        以主道高程中誤差0.02 m進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,部分車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云的主道高程比對(duì)結(jié)果如表1所示。

        表1 主道各區(qū)域點(diǎn)云比對(duì)

        (2)匝道部分對(duì)比檢查

        對(duì)于較為復(fù)雜的匝道,為準(zhǔn)確比對(duì)匝道中,車(chē)載點(diǎn)云與機(jī)載點(diǎn)云差異情況,選擇兩者重疊區(qū)域較多的位置進(jìn)行比對(duì)。以匝道高程中誤差 0.03 m進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,清湖、秀峰、白泥坑三個(gè)匝道對(duì)比如表2所示。

        表2 匝道各區(qū)域點(diǎn)云比對(duì)

        3.2 車(chē)載點(diǎn)云主道與匝道對(duì)比檢查

        (1)重疊區(qū)域?qū)Ρ葯z查

        在車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,有部分匝道數(shù)據(jù)與主道數(shù)據(jù)重疊。對(duì)該重疊區(qū)域的檢查,能夠反映主道點(diǎn)云與匝道點(diǎn)云銜接的精度情況。以主道高程中誤差 0.02 m進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,各重疊區(qū)域的比對(duì)情況如表3所示。

        表3 主道與各匝道重疊區(qū)域比對(duì)

        (2)重疊特征線對(duì)比檢查

        對(duì)于特征線的檢查,在車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用自動(dòng)和手工的方式進(jìn)行提取,結(jié)果如圖5所示。為核實(shí)主道特征線與匝道特征線的連接情況,對(duì)主道和匝道重疊區(qū)域進(jìn)行特征線提取,檢查特征線的間距,結(jié)果如表4所示。

        表4 主道和匝道重疊特征線比對(duì)(單位/m)

        圖5 特征線提取結(jié)果

        3.3 機(jī)載點(diǎn)云與人工實(shí)測(cè)斷面點(diǎn)對(duì)比檢查

        受邊坡植被的遮擋,以及機(jī)載點(diǎn)云密度的影響,人工實(shí)測(cè)坐標(biāo)往往距離機(jī)載點(diǎn)云較遠(yuǎn)。本文對(duì)機(jī)載點(diǎn)云進(jìn)行網(wǎng)格化處理,將實(shí)測(cè)點(diǎn)與最近網(wǎng)格投影點(diǎn)進(jìn)行比對(duì),以此來(lái)反映實(shí)測(cè)坐標(biāo)與點(diǎn)云坐標(biāo)的高程差異情況(圖6)。

        圖6 網(wǎng)格與實(shí)測(cè)斷面示意圖

        點(diǎn)云高程中誤差的技術(shù)指標(biāo)為平地、植被稀疏覆蓋區(qū)優(yōu)于 0.10 m;山地、植被茂密覆蓋區(qū)優(yōu)于 0.20 m。本文將實(shí)測(cè)斷面點(diǎn)分為兩類,一類是平地、植被稀疏區(qū)域的;另一類為山地、植被茂密區(qū)域的。在機(jī)載點(diǎn)云密集區(qū)域中,共比對(duì)318個(gè)人工實(shí)測(cè)斷面點(diǎn),點(diǎn)云高程中誤差為 ±8.0 cm;在機(jī)載點(diǎn)云稀疏區(qū)域中,共比對(duì)309個(gè)人工實(shí)測(cè)斷面點(diǎn),點(diǎn)云高程中誤差為 ±17.1 cm。結(jié)果如圖7、圖8所示,滿足限差要求。

        圖7 點(diǎn)云密集區(qū)域?qū)崪y(cè)點(diǎn)對(duì)比圖

        圖8 點(diǎn)云稀疏區(qū)域?qū)崪y(cè)點(diǎn)對(duì)比圖

        4 結(jié) 語(yǔ)

        本文以機(jī)荷高速公路為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,提出了一種投影方法,將車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)、機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)與人工實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合,來(lái)實(shí)現(xiàn)該路段主道、匝道、邊坡斷面等路面類型的高程對(duì)比,結(jié)果表明精度滿足要求,驗(yàn)證了該方法的可行性,為全要素道路高程質(zhì)量檢查提供了參考。

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