基于机器学习的机载激光雷达点云数据快速分类研究.docx

基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究.docx 基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类研究 一、引言随着城市化的快速发展，城市管理、规划与监测的需求日益增长。机载激光雷达（LiDAR）技术以其高精度、高效率的点云数据获取能力，在城市测绘、地形分析、建筑物识别等领域得到了广泛应用。然而，由于城区场景的复杂性，如何有效地对机载激光雷达点云数据进行分类成为了一个重要的研究课题。本文旨在探讨基于深度学习的城区场景机载激光雷达点云分类方法，以期为城市空间信息提取与处理提供新的思路。二、相关技术及文献综述 2.1机载激光雷达技术 机载激光雷达技术是一种通过激光扫描仪获取地面及建筑物等三维空间信息的技术。其工作原理是利用激光束对地面进行扫描，通过

2025-04-11 约4.43千字 9页立即下载

基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究.docx PAGE 1- 基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究第一章机载激光雷达点云概述第一章机载激光雷达点云概述 (1)机载激光雷达技术作为一种先进的地理信息系统获取数据的方法，具有高精度、大范围、全天候等优点，广泛应用于地形测绘、林业资源调查、城市规划和灾害监测等领域。在点云数据中，每个点代表地球表面上的一个三维坐标位置，这些点云数据能够精确地反映出地表的细微变化，为各种应用提供宝贵的信息。随着无人机技术的发展，机载激光雷达技术逐渐成为遥感领域的研究热点，其在航空摄影测量、地形测绘以及城市规划中的应用越来越广泛。 (2)机载激光雷达点云数据获取过程中，激光脉冲以高速从飞机上发射出去，遇到

2025-01-21 约2.32千字 5页立即下载

基于机载激光雷达数据的树冠提取研究.docx PAGE2 摘要森林是地球上最重要的生态系统之一，具有涵养水源、维护生态平衡等作用，有着非常高的生态价值与经济效益。树冠作为树木光合作用的主要场所，在估测树木生物量、监测树木长势等方面具有重要的作用，精确地提取树冠也是后续林木参数提取、树种分类的重要基础。机载激光雷达对森林植被有较强的穿透能力,能够直接、快速获取大面积、高精度的植被三维信息，现阶段被广泛应用于单木尺度的树冠提取研究中。冠层高度模型（Canopy HeightModel，CHM）是林业应用的一个重要模型，该表面模型用来表示植被距离地面的高度，能够提供冠层的水平及垂直分布情况。基于冠层高度模型，可以进行树

2024-12-22 约2.58万字 38页立即下载

条纹阵列机载激光雷达点云数据精化算法研究.docx 条纹阵列机载激光雷达点云数据精化算法研究一、引言随着遥感技术的不断发展，机载激光雷达（LiDAR）技术在地理信息获取、城市规划、环境监测等领域得到了广泛应用。其中，条纹阵列激光雷达作为一种新型的激光扫描技术，具有高精度、高效率的优点，在获取地面及建筑物等复杂环境的三维点云数据方面表现出色。然而，由于各种因素的影响，如大气干扰、设备误差等，所获取的点云数据往往存在噪声和误差，需要进行精化处理以提高数据的精度和可靠性。因此，本文旨在研究条纹阵列机载激光雷达点云数据的精化算法，以提高点云数据的处理效率和精度。二、点云数据精化的重要性 点云数据精化是激光雷达数据处理的关键环节，其重要性主要体现在

2025-03-05 约4.64千字 9页立即下载

GB/T 36100-2018机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法.pdf ICS07.040 A77 中华人民共和国国家标准 / — GBT36100 2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法 Indicesandcom utationmethodofualitassessmentforairborneLiDAR

2021-06-04 约4.5千字 16页立即下载

GB/T 36100-2018机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法.pdf ICS07.040 A77 中华人民共和国国家标准 / — GBT36100 2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法 Indicesandcom utationmethodofualitassessmentforairborneLiDAR

2021-06-07 约4.5千字 16页立即下载

GB/T 36100-2018机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法.pdf ICS07.040 A77 中华人民共和国国家标准 / — GBT36100 2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法 Indicesandcom utationmethodofualitassessmentforairborneLiDAR

2021-05-30 约4.5千字 16页立即下载

唐秦廊地区航空影像与机载激光雷达点云数据获取.doc 全省航空摄影遥感资料获取与处理招标文件招标编号：BOAOZ采购人：河北省基础地理信息中心代理机构：河北博鳌招标代理有限公司二〇一七年月目录第一章招标公告 1 第二章投标资料表 2 第三章投标人须知 4 第四章合同基本条款 10 第五章投标文件格式 16 第六章技术规范及要求 25 第七章评标办法 28 第一章招标公告采购人名称：河北省基础地理信息中心采购人地址：石家庄市中山东路495号采购人联系方式：宣洁电话：0311 采购代理机构全称：河北博鳌招标代理有限公司采购代理机构地址：石家庄市友谊南大

2018-06-02 约1.52万字 34页立即下载

基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用.docx 基于深度学习的激光雷达点云语义分割研究及应用一、引言随着科技的飞速发展，激光雷达技术在自动驾驶、智慧城市、地形测绘等众多领域得到了广泛应用。激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来获取目标物体的三维坐标信息，生成的点云数据能够精确地描述物体的形状和位置。然而，原始的点云数据量巨大且缺乏语义信息，难以直接被有效利用。语义分割作为一项关键技术，旨在为点云中的每个点分配一个语义类别标签，从而实现对场景的理解和目标的识别。深度学习的兴起为激光雷达点云语义分割带来了新的突破，其强大的特征学习能力能够自动从海量数据中提取有效的特征，显著提高语义分割的精度和效率。深入研究基于深度学习的激光雷达点云语义

2025-03-24 约6.4千字 7页立即下载

《基于数据驱动的自动驾驶激光雷达点云仿真技术研究》.docx 《基于数据驱动的自动驾驶激光雷达点云仿真技术研究》一、引言在自动驾驶技术迅速发展的今天，激光雷达作为自动驾驶车辆感知环境的重要传感器之一，其性能的优劣直接影响到自动驾驶系统的安全性和可靠性。因此，对激光雷达点云仿真技术的研究显得尤为重要。本文将重点探讨基于数据驱动的自动驾驶激光雷达点云仿真技术，旨在提高自动驾驶系统的感知能力和安全性。二、激光雷达点云仿真技术概述 激光雷达通过发射激光并接收反射回来的光信号，可以获取周围环境的三维点云数据。这些点云数据包含了丰富的环境信息，如物体的形状、位置、距离等。激光雷达点云仿真技术则是通过模拟激光雷达的扫描过程，生成与真实环境相似的点云数据，为自动驾

2024-12-15 约8.65千字 17页立即下载

基于谱聚类算法的激光点云数据快速分类研究.docx 基于谱聚类算法的激光点云数据快速分类研究 PAGE2 PAGE2 目录TOC\o1-3\h\z\u 摘要 III ABSTRACT IV 第1章绪论 1 1.1研究背景与意义 1 1.1.1研究背景 1 1.1.2研究意义 1 1.2国内外研究现状 2 1.2.1国外研究状况 2 1.2.2国内研究状况 3 1.3研究内容与技术路线 3 1.3.1研究的主要内容 3 1.3.2研究的技术路线 4 第2章三维激光扫描技术介绍 6 2.1三维激光扫描仪

2024-12-15 约2.89万字 51页立即下载

《 机载激光雷达点云滤波算法与DEM内插方法研究》范文.docx 《机载激光雷达点云滤波算法与DEM内插方法研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，机载激光雷达（LightDetectionandRanging，简称LiDAR）技术已成为地形测量、城市规划、环境监测等领域的重要工具。机载激光雷达点云数据具有高密度、高精度和三维空间信息丰富的特点，为地形模型构建提供了宝贵的数据资源。然而，由于各种因素的影响，如大气干扰、地表植被覆盖等，点云数据中往往存在大量的噪声，需要进行滤波处理。同时，数字高程模型（DigitalElevationModel，简称DEM）的构建需要精确的内插方法。因此，对机载激光雷达点云滤波算法与DEM内插方法的研究具有重要

2024-10-24 约1.39千字 3页立即下载

机载激光雷达.ppt LiDAR原理,技术与应用武汉大学李德仁院士 2010年7月23日, 青岛主要内容一、机载LiDAR原理,技术与应用二、机载LiDAR与光学影像的联合处理三、基于光学成像和激光雷达技术的移动测量系统四、地面LiDAR及在文物保护中的应用五、结束语一、机载LiDAR原理机载LiDAR扫描原理上述激光测距系统，只能测量单点的三维空间坐标。要进行面状测量，必须要加入扫描装置主要由三种类型的扫描原理摇摆扫描镜（oscillating mirror) ，为Leica ，Optech采用旋转多棱镜（rotating polygon) ，为Riegl 和I

2019-01-14 约1.14万字 111页立即下载

chapter08_地面三维激光雷达点云分割及分类.pdf 8 地面三维激光雷达点云分割与分类海量空间数据的快速、可靠、自动化处理是当前测绘领域研究的前沿。融合了空间信息、激光强度信息和物体色彩信息的三维激光点云数据，可以真实描述目标的空间结构、形态特性和光谱特征，三维激光点云为测量目标的识别分析提供了丰富信息，但由于其数据量大以及受到当前计算机硬件的限制，其快速、可靠、自动化的数据处理仍难难以实现，其中点云数据的自动分割是其中的一个难点，也是进行特征提取和曲面重建的前提和关键。正确进行点云分割和识别点云特征不仅有助于点云数据的管理，提高数据处理效率，还能对目标的三维重建提供可靠信息。在点云数据挖掘技术的研

2017-05-27 约1.46万字 9页立即下载

一种基于梯度攻击的三维激光雷达点云数据扩增方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114581727 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202111471857.8 (22)申请日 2022.02.19 (71)申请人南京大学地址 210093 江苏

2023-05-10 约1.44万字 11页立即下载