›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (S1): 211-218.doi: 10.16285/j.rsm.2017.S1.025

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

两期点云直接计算变形方法及其在渠坡变形监测中的应用

王海城1, 3,徐进军1, 2,郭鑫伟1   

  1. 1. 武汉大学 测绘学院,湖北 武汉 430079;2. 武汉大学 地球空间信息技术协同创新中心,湖北 武汉 430079; 3. 河北水利水电勘察设计研究院,天津 300250
  • 收稿日期:2016-07-07 出版日期:2017-06-22 发布日期:2018-06-05
  • 通讯作者: 徐进军,男,1966年生,博士,教授,主要研究方向为精密工程测量与变形分析。E-mail:jjxu@sgg.whu.edu.cn E-mail:13831121780@126.com
  • 作者简介:王海城,男,1966年生,硕士,高级工程师,主要从事精密工程测量与变形监测的研究与生产
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(No. 41274021)

Direct deformation calculation method based on two point clouds and its application to channel slope deformation monitoring

WANG Hai–cheng1, 3, XU Jin–jun1, 2, GUO Xin–wei1   

  1. 1. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430079, China; 2. Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, , Wuhan University, Wuhan, Hubei 430079, China; 3. Hebei Water Resources and Hydropower Design and Investigation Institute, Tianjin 300250, China
  • Received:2016-07-07 Online:2017-06-22 Published:2018-06-05
  • Supported by:

    This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (41274021).

摘要: 两次扫描间扫描单点具有不能重叠和不可辨识的特点,目前同名变形点的获取一般会针对监测对象的点云特点采用不同的方法,如重心法、靶标拟合法和模型求差法等,具体应用时受到很多限制,或得到的同名变形点数太少或要求监测表面较连续光滑。文中提出一种基于两期点云直接计算变形的新方法,即通过对扫描点云进行特征分割、坐标变换与投影、格网划分、最短坐标距离计算与排序、中位值段取平均以及逆变换等一系列处理过程后,最终得到整个变形体高密度监测点的变形值。室内外实验的结果表明,该方法采用无接触测量,不需要对原始点云进行预处理,具有很强的抗噪声能力,能形成密集的同名变形监测点,适合于任意表面,在野外150 m范围可达到mm级变形监测精度。

关键词: 点云, 分割, 格网划分, 最短距离, 中位值, 变形监测

Abstract: The points in two scanned point clouds are not repeated and unrecognizable; all monitoring points must be computed by some methods that consider the point cloud characteristics, such as the gravity center method, fitting method, model difference method and so on. These existent methods are sometimes limited in practical applications because they either get very few deformation points or require continuous and smooth surface. This paper proposes a new method that can directly calculate the deformation based on scanned point clouds during two periods through following processing: segment point clouds of deformable object; transforming coordinates and projection, dividing the point clouds into grids; computing and sorting the shortest distance; averaging median of sorted distance; inversing transformation deformation. Simulated and field experiments show that the proposed method possesses following characteristics: non–contact measurement, no need for data preprocessing, strong anti–noise, monitoring point pairs with high–density, surface–independent and mm–level monitoring accuracy within 150 meters.

Key words: point cloud, segmentation, grid division, shortest distance, median, deformation monitoring

中图分类号: 

  • TB 115

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