作为一位测绘小白当看到眼前这些密密麻麻的是否让你感到眼前一黑呢?你能获取哪些有用的测绘信息呢? 我们都知道“一沙一世界,一叶一菩提”,但不一定知道的是,还有“一一方位空间”。 这些可大有来头,用处可大了! 且听笔者详细道来吧~ 原来,这些都是激光雷达(LiDAR数据,每一个都包含了三维坐标信息,也是我们常说的X、Y、Z三个元素,有时还包含颜色信
转载 2023-09-08 08:46:29
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LiDAR技术给空间数据世界带来了一些我们所见过的最大的数据量。我曾在FME中做过的有数千兆字节大小的数据。如果十年前,我想没有超过5千兆字节的存储空间……这是一个令人印象相当深刻的统计数据。大小在继续增长。在2007年,我们的用户在机载数据上看到每平米上一个表达的数据。在2013年,同样的数据每平方米差不多是8个。所以对于你的优势,如何利用这些庞大的数据?下面是我们已经看到的人们对这
开山之作-PointNet1 数据处理共性问题1.1 数据的无序性1.2 数据的旋转性与平移性2 PointNet2.1 针对无序性2.2 针对旋转性和平移性3 总结 1 数据处理共性问题传统深度学习模式(处理二维图像数据),使用序列化的卷积核处理序列化的二维图像数据,但是一种不规则数据,在空间上和数量上可以任意分布,因此传统的深度学习模式无法处理数据。1.1 数据
实验目的通过PCL处理数据,从数据中提取出待装货货车的数据并将其可视化。所处理的原始可视化图像及最终效果图原始图: 原始图 处理后: 处理处理过程概述首先由于数据中点的数量很大,做一些处理时耗时较多,所以第一步是使用体素滤波,实现下采样,即在保留点原有形状的基础上减少点的数量 减少点数据,以提高后面对处理的速度。通过随机采样一致性(前面多出用到)
内容摘要:稠密的无人机LiDAR在测绘、土地利用/地表覆盖、智慧城市、电力巡线、林业资源调查等领域具有广泛的应用,主要体现在能生成更高的分辨率的产品、更精细的目标识别和三维重建效果。04 稠密无人机LiDAR的行业应用3.1、滤波 在处理和信息提取领域,滤波指区分点云中的地面点和非地面点的过程,它是生成数字高程模型(DEM)、分类、目标识别和三维重建的基础和必经的步骤。高密度滤波之
转载 2024-08-26 09:50:44
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PointCloud 处理方法总结(代码案例版)本文将自己在处理过程中,遇到的一些常用的具体方法进行总结,不介绍数据处理的基本概念,主要是处理过程中的代码总结,以及参考案例。1. 数据类型转换:ROS msg, PCLPointCloud2, PointXYZ三种数据类型之间的转换。ROS msg to PCLPointCloud2const sensor_msgs::PointC
转载 2023-09-15 17:29:56
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作用:绘制高精地图、定位、 避障。工作原理:向目标物体发射一束激光,根据接收-反射的时间间隔确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度,通过简单几何变化推导出物体的位置信息。检测距离一般在100m以上。由于波长短,所以在测量物体距离和表面形状时精度高,可达厘米级。LiDAR的构成:一般是3个部分,①激光发射器,发出波长600-1000nm的激光射线;②扫描与光学部件,收集反射距离与该
# Java 实现数据处理的入门指南 数据处理是计算机视觉和三维建模领域的重要任务。数据本质上是由有限数量的组成的集合,每个都有三维坐标(x, y, z),可能还包括颜色或强度等其他信息。在这篇文章中,我们将向刚入行的小白介绍如何在 Java 中实现数据处理的基本流程。 ## 处理流程概述 下面是处理数据的基本流程: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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一、简介        对于在复杂环境下工作的机器人而言,它们需要能够感知这个世界。在过去的20年里,我们已经走过了很长的一段路:从声纳上的几个简单的距离传感器或是只能提供几个字节的环境信息的红外传感器,到深度相机与激光扫描器。在过去的几年间,诸如用于DARPA的城市挑战赛的Velodyne激光旋转雷达和用在PR2上的倾斜激光雷达,为我们提供了非常多高质量的
1.TerraSolid系列软件简介TerraSolid系列软件是第一套商业化LiDAR数据处理软件,基于Microstation开发的,运行于Micorstation系统之上,因此需要熟悉Microstation操作的用户才能很好的使用它。它包括:TerraMatch、TerraScan、TerraModeler、TerraPhoto等四个重要模块。2.功能和性能简介2.1载入
 最近帮公司做的模型,之前一直做的是3dmax或者bim的,第一次弄,也遇到了一些问题,最终还是解决了。也感谢在这个过程中耐心帮我解疑的朋友。处理工具:cesiumlab2。数据格式:las。数据处理步骤: a)、打开cesiumlab,选择切片 b)、全选添加点数据 c)、设置相关参数 设置epsg坐标系,由模型设计人员提供,并且设置最大级别。 注:此处最大级别的确定,可
作者:姜尔 目录一、数据简介二、数据格式三、数据处理1.iDesktop 加载1)导入2)缓存3)加载4)分层设色2.WebGL加载1)发布服务2)WebGL加载四、可能遇到的报错及解决方案问题一:生成缓存桌面看是全白色的,而iserver预览和webgl中加载都会出现黑边怎么去除问题二:las软件中黑白灰颜色,导入桌面全白问题三:生成缓
转载 2023-10-27 06:07:23
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摘  要 在计算机视觉和虚拟现实技术的发展过程中,数据已成为主要的三维数据表达形式。将数据转换成灰值图时,测算每一个像素周边领域的,但是其效率精密度比较低。文中探讨了点数据的多视图拼凑和滤波处理,明确提出利用三角形面片法解决数据,将文件头和三角形面片信息分为两个存放,明确提出掌握坐标原点位置和方向两个核心平面反向值,部位转换优化算法。针对数据处理的相关技术研
目录数据集增强仿射变换平移变换旋转变换尺度变换仿射变换添加噪声高斯噪声随机噪声下采样指定体素指定点数数据标准化 数据集增强仿射变换平移变换import numpy as np import random #文件名 old_file=r"rabbit.txt" new_file=r"rabbit_change.txt" #平移参数 x_offset=random.uniform(-10, 10
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三维计算视觉研究内容包括:  1)三维匹配:两帧或者多帧数据之间的匹配,因为激光扫描光束受物体遮挡的原因,不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法,常用的算法有最近迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。       2)多视图三维重建:计算机视觉中多
转载 2023-11-29 14:58:50
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一、功能描述本项目主要为计算机视觉方面的应用,可以实现障碍物或目标物体的检测、提取或识别,文章为项目基础步骤的描述,希望能够帮到一些不知从何下手的同学,也算是为了以后自己的复习吧。(因为项目不是自己一个人的,任然还在进行中,所以代码和部分图片不方便提供,请见谅)二、环境描述硬件平台:笔记本一台、微软kinect2.0设备一台。软件平台三、1、自行百度进行pcl1.8.0、openni、vs2013
数据处理-数据标注三维数据标注一.标注工具二.标签三.标注步骤3.1 导入数据3.2 框选标注区域3.3 对框选数据添加标签3.4 合并标注数据3.5 数据保存与重新打开四.错误解决五.注意事项六.可视化效果 三维数据标注应该有很多刚开始接触三维深度学习的同学,都被安排过标注数据的工作,找到合适的标注方式是一个很困难的事情,博主在找标注工具的时候,几乎尝试过目前所有的标注工具,
研究数据时,感觉无从下手?看看这十大数据处理技术,换个思路学点 · 定义 简言之,在获取物体表面每个采样的空间坐标后,得到的是一个的集合,称之为“”。包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity)和颜色信息(RGB)。·数据处理技术目前,处理涉及的技术主要为以下十个:滤波(数据处理关键特征和特征描述配准点分割与分类SLAM图优化目标识
内容摘要:粗差剔除是机载LiDAR数据处理中的关键步骤之一,它对后续的滤波操作具有重要的影响。但已有的粗差剔除方法存在需要大量人工干预或者普适性差的缺点。本文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差基础上,利用KD-树组织机载LiDAR数据,通过判断当前与其k个最邻近的平均距离的大小来自适应的识别粗差点。01前言机载激光雷达(LiDAR)技术是一项能够直接、快速获取地球表面三维空间信
滤波分割功能滤波直通滤波条件滤波提取索引滤波下采样类滤波体素滤波均匀采样滤波去除噪声类滤波统计滤波半径滤波高斯滤波双边滤波随机采样一致滤波投影滤波 本文介绍了各种滤波算法的原理以及给出了相关实现方法。分割功能滤波分割功能滤波是一种常用的处理方法,可以将数据分割为不同的部分,以便对每个部分进行独立处理。直通滤波直通滤波(PassthroughFilter)是一种常用的滤波方法,其
转载 2024-01-03 10:50:36
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