| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 建筑物变形监测方法的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 三维激光点云数据特征提取的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 三维激光扫描技术在建筑物变形监测中应用的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 三维激光扫描技术在变形监测中存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 三维激光扫描点云数据处理方法 | 第18-29页 |
| 2.1 三维激光扫描系统的测量原理 | 第18-20页 |
| 2.2 三维激光点云数据的预处理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 点云数据的去噪 | 第20-21页 |
| 2.2.2 点云数据的配准 | 第21-23页 |
| 2.2.3 点云数据的精简与分割 | 第23-24页 |
| 2.3 三维激光扫描数据误差分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 测距的误差 | 第24-25页 |
| 2.3.2 测角的误差 | 第25-26页 |
| 2.3.3 目标物反射面相关误差 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 点云数据特征提取 | 第29-44页 |
| 3.1 基于法向量的特征提取算法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于曲率值的特征提取算法 | 第30-31页 |
| 3.3 改进的特征提取算法 | 第31-37页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第32-35页 |
| 3.3.2 k-d树法 | 第35-37页 |
| 3.4 实例与对比分析 | 第37-40页 |
| 3.5 特征线拟合与倾斜度计算 | 第40-42页 |
| 3.5.1 二维平面线性最小二乘拟合 | 第41页 |
| 3.5.2 三维空间线性最小二乘拟合 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 建筑物变形监测分析 | 第44-61页 |
| 4.1 建筑物概况及仪器介绍 | 第44-46页 |
| 4.1.1 建筑物概况 | 第44-45页 |
| 4.1.2 扫描仪器及软件介绍 | 第45-46页 |
| 4.2 监测方案及数据误差分析 | 第46-48页 |
| 4.2.1 监测方案布局 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于点云误差的变化阈值的确定 | 第48页 |
| 4.3 建筑物变形特征线的提取 | 第48-51页 |
| 4.4 基于建筑物特征线的变形分析 | 第51-58页 |
| 4.4.1 基于斜拉索线性目标物的变形分析 | 第51-54页 |
| 4.4.2 基于索塔主体特征线的变形分析 | 第54-57页 |
| 4.4.3 基于索塔主体特征线的倾斜度分析 | 第57-58页 |
| 4.5 整体变形信息比对 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第68页 |