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Velodyne Lidar宣布与波士顿动力合作 开展激光雷达传感器研究
Velodyne Lidar 波士顿动力 激光雷达传感器
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2022/10/17
近期，Velodyne Lidar宣布与波士顿动力（Boston Dynamics）签署一份多年协议，双方将在激光雷达传感器领域开展合作。波士顿动力选择采用 Velodyne 激光雷达传感器为其高级移动机器人提供感知与导航功能，使机器人能够充分应对行业应用中最严格的挑战。
2022年4月12日，由山东科技大学校研究生会学术部主办，测绘与空间信息学院研究生会承办的第1055期研究生讲坛在线上成功举办。测绘与空间信息学院研究生郭娇娇作了题为“高密度复杂地形区机载LiDAR数据滤波算法”的专题讲座，学院相关专业老师和同学参会。
本文以实现移动小型智能化系统的实时自主定位为目标,针对激光里程计误差累计大,旋转估计不稳定,以及观测信息利用不充分等问题,提出一种LiDAR/IMU紧耦合的实时定位方法—Inertial-LOAM.数据预处理部分,对IMU数据预积分,降低优化变量维度,并为点云畸变校正提供参考.提出一种基于角度图像的快速点云分割方法,筛选结构性显著的点作为特征点,降低点云规模,保证激光里程计的效率。
获取堤防中心线、堤顶堤坡和断面等特征信息对于堤防破损检测和安全评估具有重要意义。LiDAR技术为堤防检测工作提供了便利，LiDAR生成的DTM是一种连续化的地表数据，用于堤防特征信息提取具有工作量小、数据精度高的极大优势。本文提出了一种使用机载LiDAR生成的DTM数据开展堤防特征信息提取方法，采用圆环探测实现堤防中心线生成，与常规方法相比可以很好地规避堤防因侵蚀、垮塌等原因造成中心线数据变形、截...
结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割
屋顶面分割 迭代区域增长 RANSAC 机载LiDAR点云
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2021/6/30
建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点，以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性，对屋顶面的准确分割造成了很大干扰，因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高。针对上述问题，本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割方法。首先，引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量，利用提出的迭代区域增长策略和RANSAC提取多个可靠屋顶面片；然后，基于...
针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况，提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点，再根据杆状地物的形态特征，使用纵向格网模板初步提取杆状地物，然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点，最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型，对提取的杆状地物进行分类。试验表明，本文方法能够在数据质量欠佳的情况下...
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型，提高点云分类精度，并降低训练时间和对训练样本数量的要求，本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。
基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准
LiDAR 图像配准 面特征提取 SIFT特征
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2019/4/17
针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题，提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法，首先由LiDAR点云生成深度影像，对深度影像和航空影像提取面特征，在此基础上采用SIFT算子提取点特征，完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略，减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验，实验结果表明该方法能有效减...
ROAD NETWORK MAPPING USING AIRBORNE LiDAR DATA
Road Airborne Laser Scanning (ALS) Intensity
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2019/2/28
The accurate, detailed and up-to-date road information is highly essential geo-spatial databases for transportation, smart city and other related applications. Thus, the main objective of this researc...
3D CITYGML BUILDING MODELLING FROM LIDAR POINT CLOUD DATA
LiDAR point cloud, CityGML LoD1 LoD Smart Cities D building model
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2019/2/27
With recent government initiatives for smart cities, 3D virtual city models are in demand for managing and monitoring the urban infrastructure. 3D building models forms an important component of 3D vi...
AUTOMATED BUILDING DETECTION USING RANSAC FROM CLASSIFIED LIDAR POINT CLOUD DATA
LiDAR RANSAC Building Detection Plane Detection Python LAS Point Cloud
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2018/11/8
For the past 10 years, the Philippines has seen and experienced the growing force of different natural disasters and because of this the Philippine governement started an initiative to use LiDAR techn...
MULTIGRID CELL SHAPE EVALUATION IN DTM FILTERING OF MOBILE LIDAR POINT CLOUDS
Point cloud Mobile LiDAR Digital terrain models Filtering Delaunay triangulation
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2018/11/9
The georeferenced information acquisition for large scales digital terrain models generation is usually a rather time-consuming and costly process. The use of point clouds gathered by mobile LiDAR sys...
ON VOLUME DATA REDUCTION FOR LIDAR DATASETS
LiDAR Redundancy Q-tree Big Data Problem Topography DTM
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2018/11/9
This paper discusses a current issue for several experimental science disciplines, which is the Big Data Problem (BDP). This research study focused on light intensity and ranging (LiDAR) datasets, whi...
INTEGRATION OF TREE DATABASE DERIVED FROM SATELLITE IMAGERY AND LIDAR POINT CLOUD DATA
Tree Crown Identification and Delineation Canopy Height Model Lidar Point Cloud Camera Model
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2018/11/9
3D tree database provides essential information of tree species abundance, spatial distribution and tree height for forest mapping, sustainable urban planning and 3D city modelling. Fusion of passive ...
A SLIDING WINDOW METHOD FOR DETECTING CORNERS OF OPENINGS FROM TERRESTRIAL LIDAR DATA
Sliding Window Corners Detection Openings Detection LiDAR Point Clouds LoD3 Modelling
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2018/11/9
Architectural building models (LoD3) consist of detailed wall and roof structures including openings, such as doors and windows. Openings are usually identified through corner and edge detection, base...