基于一面两孔特征的点云配准方法

为了提高零件在扫描检测过程中点云与设计模型的配准精度,提出了一种基于一面两孔特征的点云配准方法.该方法粗配准以零件的平面/圆柱孔特征为对象,使设计模型和点云的局部坐标系重合,并通过改进ICP算法求解点云与设计模型最近点的距离最小平方和实现精配准.由于配准区域和最近点的计算方法不同,精配准进一步分为全域和特征域配准两种类型.全域精配准以距点云最近的设计模型三角网格点或投影点为最近点,适合于毛坯件;特征域精配准则通过求解点云在平面/圆柱孔特征上的投影点为最近点,适合于成品件.试验及计算结果表明:全域配准的配准精度随表面离散点距离的减小而提高, 当离散点距离达到1.50 mm时,其配准精度已经达到0.15 mm,基本满足工程应用要求.当配准精度相同时,配准效率较其它方法提高10%~20%.      

基于贝叶斯决策的航空影像自动配准

为消除像点投影差对航空影像目标监测中影像配准的影响,提出了一种基于贝叶斯决策理论的像点投影差消除方法.该方法通过推导分析像点投影差的分布规律及其对影像配准的影响,设置训练样本区,提取大量特征匹配对,计算得到投影差分布参数,并基于贝叶斯决策理论构建了像点投影差消除准则.为验证其有效性,选用KIT AIS影像数据进行了实验,比较分析了投影差消除前后的配准影像结果.分析结果显示,消除后差分视觉效果得到改善,信息熵减小10%,表明本文方法可有效提高航空影像配准的精度.      

基于LiDAR点云的船载砂石体积自动测算系统

针对现有船舶运输砂石体积计算主要依赖人工方式称重和纸质运单流转、精度不高且效率很低的难题，采用基于八叉树的点云精简和聚类分析进行复杂环境下船舶点云的自动识别和提取；采用基于改进SK-4PCS （semantic-keypoint-based 4-points congruent sets）的粗配准和基于Point-to-Plane ICP （iterative closest point）的精配准进行空载和满载两期点云由粗到精的高效配准，设计实现了一种利用LiDAR （light detection and ranging）点云数据进行船载砂石自动测算的系统. 采集了江西南昌赣江运砂船数据进行实验验证，从扫描到出结果一艘船的砂石体积自动测算时间少于2 min，同船多次测算结果最大相对误差小于1.00%，砂石体积与实际真值相比的最大误差小于2.00%，满足实际业务需求.      

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

基于多层B样条插值的干涉合成孔径声纳配准偏移量插值算法

针对干涉合成孔径声纳对配准精度要求较高而局部配准偏移量相差比较大的问题,提出采用多层B样条曲面插值实现配准偏移量的插值,既保证配准偏移量的插值精度,又能保证拟合曲面的光滑性。采用仿真数据和实际干涉合成孔径声纳数据验证了算法的性能,结果表明,提出的插值算法能有效提高插值精度和图像的相干系数,且能达到实时处理要求。     

基于共轭梯度的大尺度医学图像非刚性配准算法

人体胸腹腔中大量非刚性软组织器官由于呼吸、脏器蠕动和体位变动等会产生大尺度非线性形变,粘性流体配准将图像的形变模拟为流体的流动过程而适宜于大的形变.针对粘性流体配准算法应用超松驰迭代求解离散化偏微分方程组耗时量大,且其最优松驰参数难以获得的问题,使用基于不需要预先估计参数的共轭梯度迭代求解形变参数,实现粘性流体配准.该方法所需存储量小,且具有步收敛性、稳定性高的优点,实验证明该方法在不损失配准精度的前提下提高了配准速度.     

基于Harris特征与NDT-ICP算法的钢箱拱预制件尺寸智检方法

针对桥梁建造时传统人工尺寸检测在面对海量桥梁预制件时效率低、成本高的难题,使采用地面激光扫描(TLS)技术的智能尺寸检测突破现有数据处理算法的精度与效率瓶颈,建立了基于建筑信息模型(BIM)-TLS的桥梁钢预制件尺寸智检框架,包含构件几何尺寸检测与数字预拼装2个环节;二次开发了BIM点云化处理技术,构建了参照点云模型,采用直通滤波、统计去噪(SOR)滤波、体素化网格(VG)处理等算法预处理点云数据,实现了基于k近邻(kNN)算法的尺寸检测指标评价;通过3D-Harris特征点检测、正态分布变换(NDT)粗配准与迭代最近点(ICP)精配准提出了基于Harris特征与NDT-ICP算法的快速配准尺寸智检策略,并结合工程需求应用于某大跨拱梁组合结构钢箱拱预制件尺寸智检中。研究结果表明：采用提出的智检方法对2个相邻节段钢箱拱进行尺寸检测的最大偏差分别为1.689和1.571 mm,均满足制造偏差(小于2 mm)要求;与传统NDT-ICP算法相比,该方法将点云整体配准精度提高了35.3%,效率提高了61.88%,可见该方法表现高效且结果准确,促进了钢预制件几何尺寸检测智能化;基于该方法的拱肋数字...     

基于点特征的图像数据配准方法研究

数据配准是数据融合过程中最重要的一个环节,通过感兴趣点检测算子提取点特征,利用点特征中的控制点或特殊点来定义松弛算法中的基本点对,并对松弛算法中点特征的匹配度进行改进,从而完成基于点特征的图像配准过程.实验表明,在仅存点特征位置偏移和存在比例、旋转与平移变化2种情况下的点特征匹配中,文中所提出的匹配算法有很高的匹配正确率.     

基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法

图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像,进行比较找到该组图像中的共有景物,或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。利用遥感图像进行目标监测需要进行图像配准处理。匹配算法如何达到高精度、高匹配正确率和实时性成为人们追求的目标。文章在传统匹配算法的基础上,提出两点改进:一是通过PCA-圆形SIFT算法提取图像特征角点,降低维数,优化计算;二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹配的基本像素点,利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。最后进行实验仿真,结果表明,改进后的算法使得配准速度进一步提高,能够满足遥感图像配准实时性的要求。     

基于激光点云的桥梁变形分析方法研究

目的、反映桥梁运营后在横桥向和顺桥向的不均匀沉降、梁体以及墩身表面形态变化以及应用,依据最近点的距离值确定变形阈值可以提取表面变形量。方法、根据激光点云配准算法,对桥梁曲面拟合变形进行分析,主要研究了桥梁平面以及二次曲面拟合,通过试验的方法对该分析进行了验证,通过对现有桥梁的ICP配准算法的桥梁变形提取,确定了ICP配准精度指标,分析了变形量距离阈值判定.得出了该方法可以反映桥梁运营后在横桥向和顺桥向的不均匀沉降、梁体以及墩身表面形态变化以及应用ICP配准算法对桥梁两期数据进行配准,依据最近点的距离值确定变形阈值可以提取表面变形量。结果、桥梁经过震动发生了沉降以及变形。结论次方法可以用于相同销量变性分析的监测     

基于机载LiDAR和Mean Shift算法提取森林密度

为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0%以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现, Mean Shift方法获得的精度为92.5%,比分水岭方法70.0%高出22.5%,且避免了分水岭方法导致的过分割现象.      

Mean shift registration algorithm for dissimilar sensors

The mean shift registration (MSR) algorithm is proposed to accurately estimate the biases for multiple dissimilar sensors. The new algorithm is a batch optimization procedure. The maximum likelihood estimator is used to estimate the target states, and then the mean shift algorithm is implemented to estimate the sensor biases. Monte Carlo simulations show that the MSR algorithm has significant improvement in performance with reducing the standard deviation and mean of sensor biased estimation error compared with the maximum likelihood registration algorithm. The quantitative analysis and the qualitative analysis show that the MSR algorithm has less computation than the maximum likelihood registration method.     

基于三维模型重构技术的公路预制构件尺寸检验评价方法

为使公路工程异形混凝土预制构件的制造尺寸检验评价适应工业化建造要求，应用三维模型重构技术检验评价了异形混凝土预制构件尺寸，提出了高精度、自动化异形混凝土预制构件尺寸检验评价方法，包括三维模型重构、点云数据处理和检验评价体系3个环节；总结了基于三维摄影的点云模型重构技术的原理和关键环节，研究了基于坐标转换和包围盒的无关点云自动剔除算法，并通过2个实例验证了该算法的效果；研究了点云整体配准和3类局部配准方法，针对不同形状的构件和不同位置的细部构造，结合工程需求进行对照；考虑工程需求并与配准方法对应，提出了基于彩色误差云图和数理统计方法进行构件尺寸检验评价的3种判异原则，包括误差均值和标准差判异原则、误差极值判异原则、综合判异原则；综合分析彩色误差云图和误差分布，利用判异原则对箱型涵洞侧墙和管型涵洞侧墙实例的尺寸进行了检验评价。研究结果表明:3种判异原则分别适合对预制构件进行整体宏观、局部单项和先整体后局部的检验评价；采用三维模型重构技术建立的异形混凝土预制构件点云模型，与实际构件相比其长度和宽度的误差均值约为1.5 mm，三维模型重构技术可以替代人工测量；能够自动化剔除无关点云，并执行更为严格且符合工程需求的构件尺寸检验评价。      

基于K近邻和法向精度的点云精简算法

针对传统点云简化算法在精简散乱点云数据时经常丢失过多特征点的不足,提出了基于K近邻和法向精度的点云精简算法.该算法首先对输入的散乱点云数据建立K近邻索引,并剔除集群点及离群点,从而完成点云数据的预处理,然后对预处理后的数据进行Delaunay三角化,并重构三角网格面,最后依据法向精度进行非特征点剔除.仿真实验表明,该算法既能较大程度地精简点云数据,又能较好地保持原有模型的基本特征.     

基于目的层预约的改进型粒子群电梯群控调度策略

针对单一粒子群算法的派梯策略优化运算过程中容易陷入局部极值点的状况,结合模拟退火理论,提出一种改进型的粒子群电梯群控派梯策略,应用到目的层预约的电梯群控系统中.通过仿真和对比试验可知,基于目的层预约的电梯群控系统能有效地提高服务的各项指标,改进型的粒子群电梯群控调度策略可有效减小乘客候梯时间和电梯启停次数,改善电梯运行性能.     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究

研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。