基于点云数据的岩体结构面识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 结构面信息采集研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 结构面识别方法研究现状 | 第13页 |
| 1.3 研究内容与研究思路 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第14-16页 |
| 第2章 三维激光测量原理及点云特征 | 第16-20页 |
| 2.1 三维激光测量原理 | 第16-17页 |
| 2.2 三维激光测量系统分类 | 第17-18页 |
| 2.3 点云数据特征及分类 | 第18-20页 |
| 2.3.1 点云数据特征 | 第18页 |
| 2.3.2 点云数据分类 | 第18-20页 |
| 第3章 点云精简滤波 | 第20-28页 |
| 3.1 点云数据噪声来源 | 第20页 |
| 3.2 点云精简滤波方法 | 第20-24页 |
| 3.2.1 点云精简 | 第21页 |
| 3.2.2 体素化滤波 | 第21-23页 |
| 3.2.3 离群点移除 | 第23-24页 |
| 3.3 滤波效果分析 | 第24-27页 |
| 3.3.1 定性分析 | 第25-27页 |
| 3.3.2 定量分析 | 第27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 岩体结构面识别统计方法 | 第28-44页 |
| 4.1 识别统计结构面的基本思路 | 第28页 |
| 4.2 拓扑关系的建立 | 第28-34页 |
| 4.2.1 kd-tree | 第29-30页 |
| 4.2.2 基于kd-tree的k近邻搜索 | 第30-34页 |
| 4.3 改进的区域生长算法 | 第34-40页 |
| 4.3.1 点云特征值的计算 | 第35-36页 |
| 4.3.2 法向一致性 | 第36-37页 |
| 4.3.3 初始生长区域选择 | 第37页 |
| 4.3.4 生长准则的确定 | 第37-38页 |
| 4.3.5 生长阈值的选取 | 第38-39页 |
| 4.3.6 算法具体过程及伪代码 | 第39-40页 |
| 4.4 结构面产状统计 | 第40-43页 |
| 4.4.1 结构面产状计算 | 第41页 |
| 4.4.2 绘制结构面产状统计图 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 岩体点云数据分析系统设计与实现 | 第44-65页 |
| 5.1 系统总体设计方案 | 第44-47页 |
| 5.1.1 设计思路 | 第44-45页 |
| 5.1.2 开发工具 | 第45页 |
| 5.1.3 系统功能模块设计 | 第45-47页 |
| 5.2 主要的数据结构 | 第47-48页 |
| 5.2.1 点云数据结构 | 第47页 |
| 5.2.2 点云数据格式 | 第47-48页 |
| 5.3 系统主要功能的实现 | 第48-51页 |
| 5.3.1 点云精简滤波模块 | 第48-49页 |
| 5.3.2 结构面识别模块 | 第49-50页 |
| 5.3.3 产状统计模块 | 第50-51页 |
| 5.4 系统运行实例 | 第51-59页 |
| 5.4.1 点云数据的获取 | 第51-52页 |
| 5.4.2 点云预处理 | 第52-53页 |
| 5.4.3 识别结构面 | 第53-57页 |
| 5.4.4 绘制统计图 | 第57-59页 |
| 5.5 系统运行实例二 | 第59-64页 |
| 5.5.1 点云数据的获取及预处理 | 第60-61页 |
| 5.5.2 结构面识别及统计 | 第61-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 不足与展望 | 第65-67页 |
| 6.2.1 存在的不足 | 第65-66页 |
| 6.2.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
