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  1. 基于AutoCAD的LIDAR点云数据可视化

  2. 基于AutoCAD的LIDAR点云数据可视化
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-03
    • 文件大小:727040
    • 提供者:rainbow70626
  1. 基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

  2. 基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取,对点云数据提取具有指导意义
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-12-18
    • 文件大小:276480
    • 提供者:suosuo723
  1. 城区LiDAR点云数据的树木提取

  2. 城区LiDAR点云数据的树木提取
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2013-03-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:yuan00008
  1. 处理机载点云的小工具

  2. 一款小型的处理机载LiDAR点云的软件,C++源码以及可执行文件
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-05-09
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:nnqq1989
  1. 读取、显示、计算Lidar点云及dat数据文件

  2. 一款非常灵巧的读取、显示、计算Lidar点云及dat数据文件的源代码公开的工具软件,采用VC++6.0开发完成。可同步显示已读取多少个点。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-11-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:u012390973
  1. lidar点云边缘线提取

  2. 基于坡度和聚类的算法,提取lidar点云的地物边缘线。最终得到地物的轮廓
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-04-15
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:qiuserudan
  1. Lidar点云原始数据

  2. 机载Lidar点云数据包含影像等
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-05-03
    • 文件大小:32505856
    • 提供者:qq_26906835
  1. 车载LiDAR点云中建筑物立面自动分割

  2. 车载LiDAR点云中建筑物立面自动分割 论文,希望对大家有所帮助
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-10-19
    • 文件大小:431104
    • 提供者:qq_32019913
  1. 一种机载LiDAR和车载LiDAR点云的自动配准方法

  2. 一种机载LiDAR和车载LiDAR点云的自动配准方法,张靖,沈欣,机载激光扫描(ALS)和车载激光扫描(MLS)是目前采集城区三维数据的重要手段。由于两者工作方式的局限性,都不能完整获取目标顶面
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-13
    • 文件大小:536576
    • 提供者:weixin_38724229
  1. 机载LiDAR点云冗余数据辨识及消除

  2. 机载LiDAR点云冗余数据辨识及消除 ,王丽英,夏玉红,多回波激光雷达点云的冗余数据或源于航带重叠区的重复观测,或源于多次回波间的重复记录。两者均将增加数据量、降低数据处理效率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-13
    • 文件大小:701440
    • 提供者:weixin_38686542
  1. LiDAR点云辅助的高分辨率卫星影像建筑物地面阴影提取研究

  2. LiDAR点云辅助的高分辨率卫星影像建筑物地面阴影提取研究,颜宇阳,乔刚,随着遥感影像分辨率的提高,城市建筑物阴影对遥感影像的处理与分析产生很大的影响。本文研究基于LiDAR点云数据及高分辨率卫星遥感�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-09
    • 文件大小:928768
    • 提供者:weixin_38563176
  1. 使用Adaboost的LiDAR点云中的地面目标检测

  2. 使用Adaboost的LiDAR点云中的地面目标检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38725119
  1. 利用机载LiDAR点云数据分割建筑物屋顶的新方法

  2. 利用机载LiDAR点云数据分割建筑物屋顶的新方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38722944
  1. 基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法

  2. 针对复杂场景下激光雷达测量(LiDAR)点云数据的地物分类问题,提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型,该方法改进了PointNet提取局部特征的能力,实现了复杂场景下LiDAR点云的自动分类。在PointNet网络基础上添加多尺度网络提取点的局部特征,将不同尺度点的局部特征通过全连接层组成一个多维特征,并与PointNet提取的全局特征相结合,返回每个点类的分数以完成点云分类标签。利用Semantic 三维数据集和ISPRS提供的Vaihingen数据集,验证了所提深度神
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38617436
  1. 一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法

  2. 不同地形条件下,不同的特征组合、特征维数对点云的分类效率及分类结果有不同的影响。提出了一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法,该方法依据地形起伏情况对整体点云数据进行区域划分,自适应选择适宜该区域LiDAR点云分类的特征集合。为了验证这种特征选择方法的有效性,利用优选后的特征集合,分别采用随机森林和支持向量机算法进行分类实验验证,实验结果表明,在不同地形条件的区域里,适合LiDAR点云分类的特征集合不同。该方法可以有效地降低特征维数,缩短运算时间,且分类精度较高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:weixin_38529436
  1. 平面特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准算法

  2. 系统探讨基于平面特征约束的地面LiDAR点云的高精度融合问题,引入单位四元数作为空间旋转变换的描述算子,给出了三维空间中平面特征的四参数表达方法,在确保数学表达形式唯一的基础上实现对基于平面特征约束的空间相似变换模型的构建。以配准后同名平面特征的参数对等作为约束条件,基于最小二乘准则构建了三维空间相似变换的目标函数,并通过函数的极值化分析实现了平面特征约束下相邻测站LiDAR点云配准参数的迭代求解。最后,分别通过两组实测LiDAR点云数据对算法的正确性与有效性进行验证。结果表明:在求解空间相似变
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38592502
  1. 基于区域预测的LiDAR点云数据形态学滤波算法

  2. 点云数据滤波是机载激光雷达(LiDAR)数据处理研究中很重要的问题之一。提出了一种基于区域预测的LiDAR 点云数据形态学滤波算法,该算法由点云数据建立规则格网、去除粗差点,对实验区域进行分块,然后使用各个分块区域的高程标准差预测地形坡度参数s 从而进行渐进式形态学滤波,最终确定地面点。文中算法优点在于可以根据区域地形起伏情况自适应地得到阈值进行滤波。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据进行实验,实验结果表明,提出的算法能够有效去除地物点和保留地面点,并且能有效降低总误差。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38515897
  1. 基于强度与颜色信息的地面LiDAR点云联合分类方法

  2. 提出了一种地面LiDAR点云强度分类的新方法, 即利用点云的色彩信息, 对强度分类进行约束。与现有的单一利用强度分类方法比较, 该方法利用颜色对强度进行补充, 建立了对激光强度纠正结果的容错机制, 改善了强度纠正模型无法得到最优纠正结果而导致的分类效果不佳的问题。采用Faro Focus 3D 120地面扫描仪采集的强度和颜色数据进行实验, 结果表明该方法可以提高基于激光强度的三维点云分类精度, 在激光强度纠正结果不理想的情况下, 也可得到可信度较高的分类结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38727798
  1. 机载LiDAR点云滤波综述

  2. 机载LiDAR点云滤波是点云数据处理中的关键步骤, 大量国内外专家学者对点云滤波算法进行了针对性的研究。近年来滤波算法发展迅速, 不断提出各种具有新的理论背景的滤波算法。因此, 急需对现有的各种滤波算法进行更为系统的总结。在前人研究的基础上, 将点云滤波算法归纳为六类, 详细阐述各类滤波算法的原理、实现方法以及所存在的问题。采用国际摄影测量与遥感学会提供的标准数据对各类代表性算法的滤波精度进行了横向比较, 总结各类算法的优缺点。最后, 对如何进一步提高点云滤波算法的精度以及稳健性进行了展望。该综
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38614268
  1. 基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类

  2. 点云分类是机载LiDAR点云应用于城市建模、道路提取等的重要阶段。虽然点云分类的方法有很多,但依然存在如多维特征向量信息冗余、复杂场景下点云分类精度不高等问题。针对这些问题,提出一种基于多基元特征向量融合的点云分类方法。该方法分别基于点基元和对象基元提取特征向量,并结合色彩信息,利用随机森林对点云数据进行分类。实验结果表明,所提的多基元分类方法相较于单基元分类方法能够获得更高的分类精度。为了进一步分析随机森林用于点云分类的有效性,分别使用支持向量机(SVM)以及反向传播(BP)神经网络进行对比分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_38556205
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