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  • Aiming at multi-source measure data fusion process of low earth orbit (LEO) combined orbit determination (COD) based on bi-satellite positioning system (BPS), two sorts of multi-source data ...
  • 本文内容来源于《测绘通报》2020年第8期,审图号:GS(2020)3611号多源点云数据融合的建筑物精细化建模王树臻1, 郑国强1, 王光生1, 胡玉民2, 张德怀2, 亓伟3 ...

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    本文内容来源于《测绘通报》2020年第8期,审图号:GS(2020)3611号

    多源点云数据融合的建筑物精细化建模  

    王树臻1, 郑国强1, 王光生1, 胡玉民2, 张德怀2, 亓伟3                                                                                                                

    1. 山东建筑大学测绘地理信息学院, 山东 济南 250102;
    2. 山东智维测绘科技有限公司, 山东 济南 250014;
    3. 山东正维勘察测绘有限公司, 山东 济南 250100

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    摘要:

    三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档,在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题,本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备,利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑,通过ICP算法完成点云精细匹配,实现多源点云数据融合建模;对比单一建模方法模型,从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明,融合建模模型纹理清晰,几何结构完整,模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值,接近三维激光扫描模型。

    关键词倾斜摄影测量  三维激光扫描  ICP算法  点云匹配  融合建模  ae3f6c29dccd7516c7d20d9917878567.png5ea97b5156ef0ff0d2ed12af6a3764fb.png引文格式:王树臻, 郑国强, 王光生, 胡玉民, 张德怀, 亓伟. 多源点云数据融合的建筑物精细化建模[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 28-32,38.5ea97b5156ef0ff0d2ed12af6a3764fb.png基金项目:国家自然科学基金青年基金(51808320);山东省研究生创新计划(SDYY16031)参考文献[1] 田野,向宇,高峰,等.利用Pictometry倾斜摄影技术进行全自动快速三维实景城市生产——以常州市三维实景城市生产为例[J].测绘通报,2013(2):59-62,66.
    [2] 尹玉廷.地面3维激光扫描技术在古建筑保护中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2013,36(2):91-93.
    [3] 杨国东,王民水.倾斜摄影测量技术应用及展望[J].测绘与空间地理信息,2016,39(1):13-15,18.
    [4] 顾斌.数字图像与激光点云配准及在建筑物三维建模中的应用[D].徐州:中国矿业大学,2014.
    [5] 朱庆伟,马宇佼.基于三维激光扫描仪的建筑物建模应用研究[J].地理与地理信息科学,2014,30(6),31-35.
    [6] 黄帆,李维涛,侯阳飞,等.激光点云的隧道数据处理及形变分析[J].测绘科学,2019,44(5):132-137.
    [7] 杜超,赵进,任宪友,等.TLS技术在环境地质灾害监测中的应用进展[J].测绘科学,2018,43(6):65-71,105.
    [8] 王庆闪,张军,刘元盛,等.基于NDT与ICP结合的点云配准算法[J].计算机工程与应用, 2020,56(7):88-95.
    [9] BESL P J, MCKAY N D. A method for registration of 3D shapes[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1992,14(2):239-256.
    [10] 朱琛琛.基于ICP算法的点云配准研究[D].郑州:郑州大学,2019.
    [11] 赵晓娜.建筑物的三维点云配准研究[D].西安:西安电子科技大学,2018.
    [12] 侯彬,金尚忠,王赟,等.点云配准方法在粗配准中的比较[J].激光与光电子学进展, 2020,57(8):081502.
    [13] 索俊锋,刘勇,蒋志勇,等.基于三维激光扫描点云数据的古建筑建模[J].测绘科学,2017,42(3):179-185.
    [14] 李天.基于环绕式倾斜摄影的塔式建筑精细三维建模[J].测绘通报,2019(S1):318-321.
    [15] 桑文刚,李娜,韩峰,等.小区域消费级无人机倾斜摄影像控点布设及建模精度研究[J].测绘通报,2019(10):93-96.

    作 者 简 介: 王树臻(1994-),男,硕士生,研究方向为倾斜摄影测量与遥感。E-mail:1095751340@qq.com

    通 信 作 者: 郑国强。E-mail:gqzheng@sdjzu.edu.cn

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    《测绘通报》杂志社

    编辑部电话:010-68531192(金老师)

    E-mail:chtb@chinajournal.net.cn

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  • 从自然语言表述,从信号中提取的特征,从知识库中提取的规则等数据建模与处理更为混乱。为了解决此类问题研究人员提出了许多专家系统方法,无论是是在数量上还是多样性方面,都引发了更多的混乱。 如DS证据理论,...

    3.1本章简介

    信息形式高度迥异而且模糊,这是信息融合最具挑战性的一个方面。许多类型可以描述为统计形式:如跟踪雷达提供的数据。从自然语言表述,从信号中提取的特征,从知识库中提取的规则等数据的建模与处理更为混乱。为了解决此类问题研究人员提出了许多专家系统方法,无论是是在数量上还是多样性方面,都引发了更多的混乱。

    如DS证据理论,有严重的的缺陷,主要是源自“扎德悖论”,加速了备选方法和广义Dempster规则的滋生。

    不只是DS理论,模糊规则,基于规则的推理都存在相同的问题。

    Haenni R:如果不能将证据表示与融合框架可靠地绑定到一些经过仔细设计,明确而具体的模型上,那么混乱将在所难免。

    造成混乱的原因没有使用正确的形式化建模,而采用专家系统。

    本章主要介绍两种类型的数据和四种类型的观测:

    两种类型的数据:状态估计  观测

    四种类型的观测:UGU  UGA  AGU  AGA

    UGU精确观测

    AGU包含常规观测,合成孔径雷达,高距离分辨雷达数据,因现实世界中存在统计学无法描述的多样性,因而其似然定义有一定的模糊性。

    UGA观测与状态之间关系都是精确已知的,实际观测对象有一定模糊性。如数字信号处理器中提取,自然语言表述以及规则。

    AGA观测本身与目标状态的关系都是模糊的。其传感器模型通常是根据人工知识库构建的。

    3.1.1要点概述

    如果不确定性表示不是基于具体而系统的实际物理模型,那么混乱将在所难免。

    传统建模忽视了系统性建模中四个步骤中的三个,或者认为他们理所当然。

    随机性,不精确性,不确定性之间的区别及其基本建模方法。

    通用形式化贝叶斯建模

    完全通用的递归贝叶斯滤波器

    贝叶斯组合算子-等价于贝叶斯规则的观测融合方法

    不确定性表示的贝叶斯不变转换

    广义观测概念

    UGA概念 AGA概念 AGU概念

    3.1.2本章结构

    3.2不确定性建模中的问题

    证据冲突及其造成的不确定性有着多方面的原因,每种都有内在的机理

    产生证据冲突的内在机理是什么

    在尚未深入理解内在机理如何应对建模

    基于这些模型可以采用什么技术

    主要是以下情形:

    多目标引入的不确定性:假定实际中存在两个目标,但我们却当成一个目标来处理。

    虚警点引入的不确定性:非目标的产生的证据,如虚警或者杂波观测,同样会产生很大的不确定性。

    不可信引入的不确定性:数据源可能是不可信的,从而产生有偏的证据。

    诱骗引入的不确定性:诱骗干扰源建模 与诱骗干扰下常规传感器处理过程类似,应对诱骗机理建模。

    逃避动作引入的不确定性:快速机动目标产生的冲突证据可导致很大的不确定性。

    未知相关引入的不确定性:如果将空间和时间相关的信源视作独立信源来处理,则会产生一定的不确定性和混乱。

    影响数据建模尤其是观测建模的不确定性:

    不精确性(Imprecision)

    模糊性(vaguenss,不精确的描述不精确性)

    不确定性(Uncertainty,不精确的描述模糊性)

    偶然性(Contingency,与规则相伴)

    3.3数据不确定性建模中的问题

    数据‘Z’实际上是一种数学抽象用来表述现实世界中一种叫做‘数据’的实体。

    常遇到的数据实例有:,电压,射频强度信号,射频政教信号,数字信号......实数,矢量,特征矢量。

    再为这些观测构造数学抽象之前,他们没有任何数学意义。不能对其进行数学运算。对于这类数据模型给出数据几乎没有什么模糊性,唯一的不确定便是观测生成过程中的随机性。可用似然函数表示。实际中通常把Z视为数据,而将近似的似然函数视作Z的不确定性模型的完全表示。

    除随机性外上述表达外,存在两种额外的模糊性。

    ①知识的局限性引入的模糊

    ②数据建模引入的模糊

    总而言之,综合数据建模需要一种具有坚实理论基础,统一化的系统性程序来完成一下4个步骤。

    ①创建可以表示自然界中单个观测的数学抽象。

    ②建模上述抽象过程中任何固有的模糊性。

    ③通过选择可能的数学抽象,进而创建可以表示数据生成过程的随机变量。

    ④建模因对实际数据产生机理缺乏足够的知识而引入的任何模糊性。

    其中第①②④常被视作理所当然的事。仅保留③并将其视作完备的数据模型。然而要处理不限于常规,更为通用的一般信源就必须引入其他三个步骤。

    至此尚未完全解决数据建模的问题。前面分析中隐含了信息的表现形式宗伟观测何以家丁,一般而言观测是:

    由信源(传感器,专家)发表的有关其观测(观测到或未观测到)内容的一种观点。

    如雷达并不直接提供观测,而是将这些观测馈入卡尔曼滤波器并输出状态估计不想常规观测那样通常假定时间上统计独立性,这些信息常具有固定的时间相关性。另一个例子是观察员基于目击证据(但未与其他人分享信息)发表的有关目标状态的后验观点。

    随机集是一个更为通用的抽象建模工具

    3.4例子

    3.5贝叶斯方法的核心

    2.5.1通用的形式化贝叶斯建模

    形式化的贝叶斯滤波器基于动态空间模型,本书所谓的形式化贝叶斯建模由以下7个步骤组成。

    状态空间:定义状态空间X,使之唯一完备的描述物理系统可能的状态。

    观测空间:对于每个传感器,定于观测空间,使之能够唯一详尽的描述传感器观察信息的每个片段。

    积分:分别定义状态变量实值函数积分和观测变量实值函数积分。

    状态转移模型:构造一个状态转移模型用以描述k时刻状态到k+1时刻状态的变化。

    状态转移密度:根据系统状态转移模型构造归一化状态转移密度,用以描述k时刻状态【易普希龙】',前k步观测为Zk下条件下,在k+1时刻状态为【易普希龙】的可能性

    观测模型:构造观测模型【艺圃】<-【易普希龙】,用以描述目标状态【易普希龙】如何产生观测【艺圃】的

    似然函数:格局系统观测模型构造的归一化似然函数,用以描述先前观测序列Zk,目标当前状态为【易普希龙】的条件下观测为【艺圃】的概率

    一些贝叶斯建模的实例:

    单目标多源融合;

    多目标多元融合;

    非常规数据;




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  • 多源多目标统计信息融合-预览

    千次阅读 2017-04-10 10:56:44
    第一部分:统一化的单目标多源融合 第二章单目标滤波:单目标跟踪框架下介绍了形式化统计建模和递归贝叶斯非线性滤波器两个基本概念。 第三章通用数据建模:主要讨论不确定性建模,特别是数据中的不确定性建模问题...

    章节预览

    第一章绪论:对本书主题、信息融合面临的问题,引入FISST(随机集)的原因以及信息融合中随机集研究情况进行了必要的介绍。随后介绍了全书主要内容及章节关系。

    第一部分:统一化的单目标多源融合

    第二章单目标滤波:单目标跟踪框架下介绍了形式化统计建模和递归贝叶斯非线性滤波器两个基本概念。

    第三章通用数据建模:主要讨论不确定性建模,特别是数据中的不确定性建模问题。他是综合数据建模的一个相对非正式、直观的讨论。通过5个例子介绍数据建模的基本方法,以及UGU UGA AGA AGU观测的概念。

    第四章基于随机集的不确定性表示。这一章是随机集数据建模方法的核心。主要介绍了模糊逻辑,广义模糊逻辑,DS理论,模糊DS理论,一阶二阶那模糊规则等不确定性建模体系的随机集表示。

    第五章UGA观测:

    第六章AGA观测:

    第七章AGU观测:

    第八章广义状态估计:主要讨论另一种数据类型(目标状态估计)的建模问题。包括广义状态估计的基本概念、随机集模型、似然函数、广义状态估计下的后验分布、贝叶斯统一化状态融合以及贝叶斯不变转换等。

    第九章有限集观测:介绍常规观测的有限集。

    第二部分:统一化的多目标多源融合

    第十章传统多目标滤波:回顾了传统多目标跟踪中的一些重要概念:观测航迹关联、单/多假设跟踪、联合概率数据关联(JPDA);之后以问题的形式支出了传统滤波理论的局限性。

    第十一章多目标微积分。这一章是FISST方法的数学核心,系统介绍了多目标密度函数、信任质量函数、概率生成泛函这三种非常重要的基本统计描述符,同事介绍了泛函导数和集导数的概念及其运算法则,为第12,13章似然函数和马尔科夫密度的推导以及第三部分近似技术的设计提供了必要的数学基础。

    第十二章多目标马尔科夫密度:首先定义了多目标状态空间、多传感器状态空间、多目标多传感器观测空间等基本概念;然后针对“标准”多目标运动模型推到了似然函数的具体表达式,并在传输涨落、状态相关虚警、扩展目标、为分辨目标等条件下对标准型做了适当扩展,得到了相应情形下的似然函数;最后以纯角度传感器和“软”数据聚类为例,介绍了“非标准”模型的建模问题。

    第十三章多目标马尔科夫密度:与12章类似重点介绍形式化多目标运动模型及“真实”多目标马尔科夫转移密度函数的构造问题。提出了一种“标准”多目标运动模型,可有效描述目标运动、目标出现、目标衍生及目标消亡等情形。并将该模型扩展应用于扩展目标和未分辨目标。最后以引导-随从(Leader-Follower)协同群目标运动模型为例。13章与12章一起构成所有多源多目标检测、跟踪与分类问题的理论基础。

    第十四章多目标贝叶斯滤波器:这一章是本书理论大成,详细的介绍了滤波过程的初始化、预测器、校正器、装填估计及误差估计等步骤,提出了边缘多目标(MaM)和联合多目标(JoM)两个具体的多目标状态估计器;并针对一种特殊情形得到了一种名为JoTT的滤波器,在低信噪比下凝视跟踪系统的目标检测与跟踪中具有重要应用价值。此外本章还介绍了多目标贝叶斯滤波器和目标优先级估计等问题。

    第三部分:多目标滤波器的近似方法

    第十五章多目标粒子近似:这一章讨论多目标滤波器实现技术讨论。首先描述了与多目标贝叶斯滤波器有关的机损问题,随后介绍了多目标贯序蒙特卡洛(也称为“粒子”)近似。

    第十六章多目标矩近似:介绍了多目标一阶矩近似概念及他的两个直接结果:概率假设密度滤波器(PHD)和集势概率假设密度滤波器(CPHD),同时对应用情况也做了介绍。

    第十七章多伯努利近似:主要介绍多目标多伯努利近似这一更为理论化的实现技术。采用该近似后,多目标贝叶斯滤波器中的两个集积分能够以解析形式求解。多伯努利近似与高斯混合技术结合后会产生一种极具潜力易于计算的多目标滤波器。




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    • 交互式数据分析和探索的强大平台
    • 可导入各种类型数据,如.txt,.xlsx,数据库管理文件等
    • 可运行于多种平台

    3.包的处理

    3.1 什么是包?

    • 一种集合:R函数,数据,预编译代码以一种定义完善的格式组成
    • 库(library):存储包的目录
    • 显示位置:函数.libPaths(),library()显示库中的包

    3.2包的安装

    • 首次安装,使用install.packages()
    • 知道包名,直接将包名作为参数提供给该函数install.packages("gclus")

    3.3包的载入与使用

    • library(gclus),载入
    • help(package = "gclus")

    3.4常用错误

    1. 大小写
    2. 忘记引号
    3. 忘记括号
    4. 使用未载入包名

    3.5实例

    help.start()
    install.packages("vcd")
    help(packages= "vcd")
    library(vcd)
    help(Arthritis)
    example(Arthritis)
    1. help.start() ,打开R官网首页,并查找“Introduction on to R”
    2. install.packages("vcd"),来安装包,数据可视化
    3. help(packages= "vcd"),列出包中可用函数与相应数据集, install.packages("package_name","dir"),dir路径,默认为library
    4. library(vcd),阅读包中数据集Arthritis描述
    5. help(Arthritis),显示Arthritis内容
    6. example(Arthritis),显示一个Arthritis自带示例

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    4.R相关学习资源

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