模板引导的分层多视图注册框架无序桥的地面激光扫描数据数据
Guikai Xiong1,2,3,4, Na Cui1,2, Jiepeng Liu1,2
1Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area (Ministry of Education), Chongqing University, Chongqing 400045, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
本研究引入了一种新的模板导向方法,用于高效的桥点云数据 (PCD) 多视图注册. 该方法准确地将无序扫描与全球系统对齐,改进了桥梁建模和健康监测.
科学领域:
- 地理学工程 工程地质学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 桥点云数据 (PCD) 登记对于建模,变形检测和健康监测至关重要.
- 现有的多视图注册方法由于广泛的对照和图形构造而低效.
- 需要改进的方法来有效处理无序的多重扫描.
研究的目的:
- 提出一种无标记,以模板为指导的方法,将多个无序的桥梁PCD与全球坐标系统对齐.
- 为了提高多视图桥梁PCD注册的效率和准确性.
- 为了恢复扫描重叠,并建立一个合并顺序,而不是广泛的配对匹配.
主要方法:
- 以模板为导向的方法将单个扫描与注册模板对齐,恢复重叠.
- 一个图形分区算法从重叠和扫描位置构建扫描块.
- 区块内的粗到细的注册和全球区块对区块的注册实现了统一的对齐.
主要成果:
- 提出的方法成功地将多个无序的桥梁PCD与全球坐标系统对齐.
- 从悬挂和连续刚性框架桥梁的数据集上证明了高准确性.
- 该框架有效地恢复重叠,并建立了扫描的合并顺序.
结论:
- 无标记模板引导方法为多视图桥梁PCD注册提供了一个高度准确和高效的解决方案.
- 这种方法解决了现有的对联注册技术的局限性.
- 该方法适用于各种桥梁类型,支持先进的结构分析和监测.


