基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统

面对当前使用的人巡和机巡方法缺少对光伏电站周围环境分析,使电力线巡检数据评估结果与实际结果不一致,导致智能巡检结果不精准的问题,设计了基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统。利用倾斜摄影相机可以转换视觉模式,确保不会发生不同视角下的摄影重叠问题。设计环境和设备信息采集模块,集中处理环境参数,并将处理结果存入存储模块。采用激光雷达,实现测距。利用激光脉冲对点云数据进行采集和处理,对雷达参数进行调整。通过计算激光源到被测点的距离,得到光伏电站周围的环境信息。建立三维曲面模型拟合电力线,获得最佳参数。设计输电线路巡检航线自动规划流程,完成光伏电站智能巡检。由实验结果可知,该系统水平距离和垂直距离均与实际数据一致,具有精准的巡检结果。     

基于激光雷达点云数据的树种识别系统设计

针对传统树种识别系统存在的识别精度不高,借助雷达技术获取的地物三维点云数据与传统意义上的遥感技术获取的影像数据融合,仍存在特征不连续等缺陷,使地物智能化分类和识别等处理难度加大,提出基于激光雷达点云数据的树种识别系统设计.根据激光雷达点云数据识别的基本工作原理,设计系统硬件结构框图,选择K6多光谱摄像机输出影像信号,再...     

中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用

为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。     

自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波研究

由于自主移动机器人微型激光雷达点云数据采集过程存在多种外界因素的干扰,导致采集到的点云数据中含有大量噪声,为此设计提出自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波方法。采集自主移动机器人微型激光雷达采集点云数据,利用噪声分离算法和改进的三维中值修复对点云数据进行优化。根据精简移动最小二乘法构建微型激光雷达点云数据滤波模型,将经过优化的点云数据输入该模型中,实现微型激光雷达点云数据滤波。实验结果表明,所提方法的点云数据滤波误差低,实际应用效果更好。     

激光雷达视场角的研究

在激光雷达的研究中,接收机视场角是一个非常重要的参数.作者利用一种改进的半解析Monte Carlo方法对激光雷达接收信号进行了模拟.在作者的模拟中,采用Henyey-Grenstein函数的修正公式、加入权值以及放宽判决门限等方法来增进光子的利用效率.由计算结果可以看出,不同的接收机视场角使得接收信号波形有很大的差异.通过分析,我们认为接收机视场角FOV=20～30mrad时能够获得较佳的接收信号.     

激光雷达应用技术研究进展

随着激光成像雷达技术的快速发展,激光雷达三维点云数据在多个领域展现出良好的应用前景。本文首先概述了激光雷达的基本原理和性能优势,进而重点阐述了激光雷达在调查监测、建模测绘、探测测量、医疗、军事等各方面的实际应用。     

网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法研究

针对当前多源数据融合点云分类算法的激光雷达点云数据分类精度较低,分类时间较长的问题,提出网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法.利用加权航迹关联法,计算各激光雷达目标航迹号,并打散已关联航迹,通过泰勒级数将非线性问题转化成近似线性问题,求解线性状态,融合多源数据.使用主成分分析法,求解点云法线与曲率,分割段协方差矩阵...     

车载激光雷达三维点云重构与漫游方法

针对车载激光雷达系统,建立了由激光扫描仪数据、载车GPS数据、载车姿态数据进行激光点云解算与重构的数学模型,得到道路及两侧景物的三维点云场景。根据载车行进轨迹,用OpenGL三维引擎技术,实现对道路两侧景物的三维漫游。研究将激光雷达应用于车辆和飞行器的防撞预警,此技术具有快速、主动获取障碍物的高精确度三维坐标,探测距离远,受天气影响小的优势。为能见度低、障碍物较多情况下的车辆和飞行器的防撞提供了一个可行的技术途径。     

基于激光雷达点云应用的通信勘察技术研究

文中探讨了激光雷达在通信勘察中的应用。首先,介绍了激光雷达在通信勘察中的工作原理和优势。然后,阐述了激光雷达在通信勘察中的实际应用场景,并结合国内外相关研究成果,对激光雷达在通信勘察中的应用进行了深入分析。最后,对未来激光雷达在通信勘察中的未来发展进行了展望。     

激光雷达扫描数据的快速三角剖分及局部优化

为了研究维激光雷达测量所得点云数据的三角构网,根据激光雷达逐行扫描特点,采用了改进的三角剖分方法,对点云数据进行不规则三角网格划分.基于激光雷达点云数据位置拓扑信息,分析了相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,利用几何关系进行初步配对构网;并结合经典法则对初始网格进行局部优化,得到最终三角网;同时,对优化前后的三角网,提出一种新的评价法则进行剖分效果对比.结果表明,充分利用点云特点进行三角剖分可改进算法.所提出的剖分效果评价法可帮助检验构网质量.     

基于激光雷达扫描的输电空间三维数据智能监测系统

为解决传统输电空间三维数据监测系统存在监测精度低、耗时长等问题,设计了基于激光雷达扫描的输电空间三维数据智能监测系统.以传感器设备作为核心处置元件,按照三维数据的层级化处理标准,连接输电数据采集终端与监测处理器,完成监测系统硬件设计.在此基础上,对输电空间三维输电信号进行预处理;通过初始化监测信号,获取具体电量存储空间...     

群像素激光雷达多级分辨率三维点云成像技术的研究

激光三维成像雷达系统单帧获取的数据量越来越大,数据处理效率已成为亟待解决的重点问题之一.研究了群像素激光三维成像雷达的编解码数据特性,对激光三维点云回波数据进行多级分层分割处理,提高群像素激光三维点云成像雷达数据处理效率.实验结果表明,多级分层分割的成像方法可将群像素成像速度提高6倍,该方法有效地解决了群像素激光三维成...     

基于激光雷达的点云数据处理研究

激光雷达技术目前已经在商业中得到了广泛的运用,通过激光雷达技术对点云数据处理系统的研究也有了长足的发展。由于激光雷达数据扫描所获取的是大量的离散化三维数据信息,这些以坐标来记录的数据被称为点云数据。点云是表示实际物体三维信息的统计无序数集,包含物体的三维坐标值、颜色值和灰度值。使用激光雷达的信息采集处理系统采集数据时,由于会受到外界的干扰因素（如光线反射、阴影环境）、扫描精度、物品机械振动的负面影响,采集到的点云数据存在着很大的噪声和孔洞。这些点云空间密度相差较大,使得分析结果不能直接描绘实际物体的模型。对于上述存在的漏洞,设计了一种基于激光雷达的点云数据的处理算法,实现对点云数据处理的简化、过滤、检索以及可视化。     

激光测距前沿回波大数据点云压缩方法

点云数据压缩时,外边界点易丢失,影响后续点云压缩品质。为此,提出激光测距前沿回波大数据点云压缩方法。首先通过主回波匹配、回波信号识别、多项式拟合滤波、时间误差修正等操作预处理激光测距前沿回波大数据;然后采用主成分分析法获取数据法矢,再分别提取边界特征点和尖锐特征点,保留点云模型完整边界;最后利用SIFT算法压缩点云数据并保存,完成激光测距前沿回波大数据的点云压缩。实验结果表明,所提方法能够提高压缩率、缩短压缩时间、降低压缩前后表面积比。     

使用显著性划分的机载激光雷达点云滤波

点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的一个关键步骤。针对目前已有算法存在的单一方法在特定地形的点云滤波效果较好,而对于复杂或混合地形滤波效果不理想的现状,提出了一种基于点云网格地面显著性的点云滤波方法。该方法在点云以虚拟网格组织的基础上,使用扫描线高程分割的方式,计算各网格单元的地面显著性指标,依据地面显著性值对网格内的点云进行地形类别划分,对不同类别的网格单元,使用不同的滤波处理手段。该方法与其他经典方法相比,避免了迭代加密过程,在起伏区域使用曲面而非平面来代替局部地形,在不显著增加计算量的情况下,对于复杂和混合地形具有更好的适应性,能够生成可靠性较高的地面点集合。     

主被动结合的云激光雷达测量系统数据融合分析

云高、云量的自动化仪器定量观测对于气象业务非常重要,不同数据的有效融合分析对于气象业务来说意义重大。云测量系统硬件上集成了激光云高仪、全天空成像仪探测模块,使得云高、云量的观测数据在时间、地点上高度统一,结合激光云高仪的剖面数据和全天空成像仪的云二维分布数据做了初步融合分析,进行精确的云高判别、云量反演与云种分类研究。通过数据融合,利用全天空图像可以消除了云高仪在雾霾天气下对云底的误判,同时利用云高数据可以估计全天空云的空间分布而对云进行了更精确的分类。实际上,将云高、云量数据融合分析是气象业务观测的发展方向。     

基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述

在自动驾驶场景中,需要感知周围环境中的目标类型、大小、距离及方向等信息,因此3D目标检测技术对于自动驾驶汽车而言尤为重要.为获取周围环境信息,如激光雷达等传感器被应用在自动驾驶汽车上.为此,介绍自动驾驶领域基于激光雷达的3D目标检测现有方法,涵盖最新的模型,并对现有模型进行系统的分类,详细介绍具有代表性和开创性的方法,...