基于铁路复测点云数据的分类方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外三维激光扫描仪状况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外对激光点云数据分类研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及论文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 车载三维激光扫描技术 | 第14-27页 |
| 2.1 车载三维激光扫描系统的组成及工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 点云数据处理 | 第15-23页 |
| 2.2.1 POS差分解算 | 第15-16页 |
| 2.2.2 POS解算精度分析 | 第16-19页 |
| 2.2.3 三维点云坐标转换 | 第19-23页 |
| 2.3 LiDAR技术总结 | 第23页 |
| 2.3.1 LiDAR技术优势 | 第23页 |
| 2.3.2 LiDAR技术缺陷 | 第23页 |
| 2.4 LiDAR的应用领域 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 点云数据的分割方法研究 | 第27-42页 |
| 3.1 滤波与分割的区别 | 第27-28页 |
| 3.2 车载LiDAR点云分割研究进展 | 第28-31页 |
| 3.2.1 点云分割的定义 | 第28页 |
| 3.2.2 常用点云分割方法 | 第28-31页 |
| 3.3 分割方法改进 | 第31-41页 |
| 3.3.1 电线杆、钢轨的分割 | 第32-38页 |
| 3.3.2 基于有效采样点率的隧道分割 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 点云数据分类 | 第42-56页 |
| 4.1 点云数据几何特征提取 | 第42-45页 |
| 4.1.1 法向量、高程的计算 | 第43页 |
| 4.1.2 XOY平面投影面积与密度 | 第43-44页 |
| 4.1.3 铁路地物知识规则归纳 | 第44-45页 |
| 4.2 基于PCA的分类方法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 PCA的相关概念 | 第45-46页 |
| 4.2.2 PCA特征值分析及计算 | 第46-47页 |
| 4.2.3 目标点云的分类法则 | 第47-49页 |
| 4.3 实验结果验证与分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第50-54页 |
| 4.3.2 分类质量评价 | 第54-55页 |
| 4.4 本章总结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
