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利用三维激光扫描技术、精确定位技术、三维建模技术等方法,实现干散货码头卸船机、堆取料机及装船机等大型设备的全自动和生产作业流程的全自动,以及港口生产、设备等信息化,从而提高港口物流效率和智能化水平,推进智慧港口的建设。 相似文献
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针对水路运输中传统沙方量测量方法精度差、耗时多的问题,提出基于三维激光扫描技术的动态沙方量测量方法。采用静态标定实验得到三维激光扫描系统在沙方测量试验中相对误差为2.46%,满足现场测量要求,然而在动态测量实验中由于扰动误差的存在,使得测量误差超过允许范围,因此需对点云进行修正,降低扰动误差的影响。选取曲面拟合法对静态测量所得点云进行分析,实验数据与拟合数据吻合度为99.8%,从而验证了曲面拟合在修正点云中的适用性。动态扫面点云修正结果显示,动态测量相对误差由修正前的5.37%减小至2.97%,处于现场允许误差3%以内,从而进一步验证了三维激光扫描技术用于沙方量的动态测量的可行性。该方法充分发挥了三维激光扫描技术高精度、高效率和高速等特点,不仅在行船过程中可快速获取沙方量,同时可获取扫描对象三维空间内的详细信息进行数字化建档。 相似文献
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大型舱容标定对于不同货物密度、船体强度和倾斜度等配载情况下的容积修正和及时的容积表更新都具有重要意义。为实现大型复杂船舱的精确、快速容积标定,利用三维激光扫描技术获取船舱内外完整的点云数据,经过点云配准、点云滤波、点云空洞修补等预处理后,对点云进行自动、半自动分割,再利用NURBS曲面重建方法构造出完整的船舱整体结构三维模型。设计出一套船舱构件模型库和基于NURBS曲面的曲面求交、曲面三角剖分和容积计算方法,并利用ObjectARX开发出一套基于AutoCAD平台的船舱模型重建和容积计算系统。提出的方法和系统在实船实验中的结果表明,数据处理效率高,相对误差小于0.2%。 相似文献
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[目的]为准确、快速地重建船体板架非结构面三维形状,便于船体结构变形的高精度高效率测量,设计一种基于RGB-D深度图像的模型重建方法。[方法]首先通过随机抽样一致性算法与最小二乘法相结合的方式剔除点云集中的异常数据,再利用RGB彩色图像棋盘格标靶位置信息对结构多视角点云进行配准;其次将结构物面进行区域网格划分并对点云进行聚类,运用最小二乘法原理对每个网格点云子集进行空间曲面拟合,实现点云融合,在此基础上采用高阶面元实现船体结构外板表面的三维重建;最后,通过试件重构模型与激光扫描点云进行对比,验证模型重建方法的精确性。[结果]结果显示,试件三维重构模型较激光扫描点云随机点的均方根误差为1.02 mm,建模精度满足船舶建造工程需求,同时结构RGB-D深度图像数据获取时间相比于激光扫描可忽略不计。[结论]研究表明,提出的模型重建方法能够准确高效地完成船体板架非结构面三维重构,为船体结构变形测量提供了有力的数据支撑。 相似文献
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码头、航道等水运工程的三维设计、BIM设计需要更精细的、直观的、全覆盖的三维地面模型。利用多波束测深技术、无人机航测技术和三维激光扫描技术采集高精度的测量点云数据,基于AutoCAD、Civil 3D等软件平台,建立高精度、直观的三维地面模型的技术方案,结合工程实例进行论证分析。结果表明,从陆域到水域再到局部重点建构筑物三维测量内外业技术解决方案合理、效果显著,能较好地满足三维设计、BIM设计等要求,具有较高的应用和参考价值。 相似文献
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针对现有堆取料机无人化系统解决方案中存在的问题,提出一种基于3D主动激光扫描技术的堆取料机无人化控制系统。3D主动激光扫描技术可独立于堆取料机设备的运动状态,主动感知周边作业环境。作业前和作业过程中通过激光扫描系统采集数据构建并实时更新作业对象料堆三维模型。构建基于三维模型分析作业控制策略决策算法系统,实现堆取料机的无人化全自动控制。同时构建人机友好的可视化交互系统。此系统成功用于大型煤炭港口的储煤料场,通过系统应用有效降低人力成本,改善操作人员工作环境,提高设备作业过程的安全可靠性,提升堆取作业效率和料场利用率,技术和经济效益显著。 相似文献
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在对港口航道建设行业信息化管理系统现状调研基础上,结合业务特点,分析了港口航道建设企业对大数据云应用在企业管理和业务发展的需求,提出了港口航道建设企业大数据云应用平台建设原则,探讨了港口航道建设企业大数据时代云技术应用的设想。 相似文献
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海量点云数据管理方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出使用八叉树数据结构,高效实现激光扫描测量海量点云数据管理的方法.详细讨论了点云数据管理过程中的动态更新、索引数据的存储、动态调度与绘制、领域的查询等,这为测量点云数据后处理打下了良好的基础. 相似文献
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由于点云数据匹配数量不足,导致重构的三维图像与实际图像之间存在较大位置误差。针对上述问题,进行基于VR技术的舰船航行环境快速重构研究。研究以VR技术为依托,利用VR技术中的核心计算机完成4个步骤。首先对前端VR成像设备采集到的二维点云图像进行预处理,包括点云去噪和精简;然后进行摄像机标定,确定摄像机数学模型,从而得出三维空间中物体的几何信息;再以得到的几何信息为基础,进行点云特征点检测与点云匹配;最后利用VR技术中的VTK软件实现自动重构。结果表明,与2种传统重构方法相比,本方法应用后,点云匹配数量更多,重构的三维图像与实际图像之间的位置误差更小,证明了本方法的重构性能。 相似文献
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