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基于TLS的边坡变形信息提取研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 三维激光扫描技术研究现状与发展趋势第13-17页
        1.2.1 三维激光扫描技术点云配准与精度分析的研究现状第13-15页
        1.2.2 三维激光扫描技术在变形监测中的应用研究现状第15-16页
        1.2.3 三维激光扫描技术应用发展趋势第16-17页
    1.3 三维激光扫描技术在变形监测中存在的主要问题第17-18页
    1.4 研究目的及意义第18页
    1.5 主要的研究内容及技术路线第18-20页
        1.5.1 主要的研究内容第18-19页
        1.5.2 技术路线图第19-20页
    1.6 论文的创新点第20-21页
第2章 三维激光扫描仪在变形监测中的误差源分析第21-32页
    2.1 三维激光扫描仪的工作原理第21-22页
    2.2 三维激光扫描误差第22页
    2.3 测距误差第22-28页
        2.3.1 随机误差第23-24页
        2.3.2 系统误差第24-28页
    2.4 测角误差第28-29页
    2.5 光斑误差第29-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于四参数-ICP点云配准第32-48页
    3.1 平面标靶中心提取模型第32-35页
        3.1.1 传统的均值方法第32页
        3.1.2 基于回光强度的平面标靶自动识别方法第32-33页
        3.1.3 模糊c-均值聚类标靶中心提取模型第33-34页
        3.1.4 平面标靶中心提取验证第34-35页
    3.2 球型标靶中心提取模型第35-39页
        3.2.1 传统最小二乘法第35-36页
        3.2.2 整体最小二乘法第36-38页
        3.2.3 球型标靶中心提取验证第38-39页
    3.3 基于四参数-ICP点云配准模型第39-42页
        3.3.1 四参数坐标转换模型第39-40页
        3.3.2 改进的ICP算法第40-41页
        3.3.3 基于四参数-ICP点云配准第41-42页
    3.4 实例验证第42-46页
        3.4.1 实验数据第43页
        3.4.2 标靶中心提取第43-44页
        3.4.3 配准结果比较第44-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第4章 变形可监测性指标的确定第48-58页
    4.1 误差椭球和点云误差模型第48-52页
        4.1.1 点位误差模型第48-49页
        4.1.2 基于光斑影响的点位误差第49-50页
        4.1.3 点位误差椭球第50-51页
        4.1.4 点云误差椭球第51-52页
    4.2 变形监测的指标的测定第52-53页
    4.3 实例分析第53-57页
        4.3.1 数值计算第54-55页
        4.3.2 实验验证第55-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 边坡形变信息提取分析第58-70页
    5.1 基于TLS的边坡形变信息提取第58-59页
        5.1.1 离散点云变形提取第58页
        5.1.2 DEM对比求差第58-59页
    5.2 试验场概况及仪器介绍第59-60页
        5.2.1 试验场概况第59页
        5.2.2 仪器介绍第59-60页
    5.3 监测方案及实验设计第60-61页
    5.4 数据采集与处理第61-65页
        5.4.1 数据采集第61-62页
        5.4.2 点对象处理第62-64页
        5.4.3 三角网模型构建第64-65页
    5.5 边坡变形信息提取第65-69页
        5.5.1 边坡变形监测扫描重合度误差影响第65页
        5.5.2 基于KNNS的边坡变形信息提取第65-67页
        5.5.3 基于三角网模型重建的边坡变形信息提取第67-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第6章 结论与展望第70-72页
    6.1 结论第70-71页
    6.2 展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文第78页

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