点云数据下的矿山巷道三维建模

点云数据下的矿山巷道三维建模

论文摘要

基于三维激光扫描技术获取数据点云,对煤矿巷道进行精细三维建模。研究了狭长型海量巷道点云数据精细建模问题,使用Delaunay生长算法引入边、角等约束条件,设置不同三角网边长阈值对点云数据分析处理,在保证模型细节前提下选取合适的边长阈值完成巷道整体构网,实现了巷道实体对象的全景建模并对模型精度进行了分析。借助某煤矿点云数据验证了三维激光技术在巷道建模的可行性,为数字化矿山建设提供准确精细的数字化模型。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 传统Delaunay生长算法
  • 2 附加约束的Delaunay生长算法
  •   2.1 约束条件
  •   2.2 评价函数
  •   2.3 算法流程
  • 3 实验与分析
  •   3.1 测区概况
  •   3.2 数据采集和预处理
  •   3.3 巷道三维建模
  •   3.4 模型分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 石信肖,王健,王磊,李志远,付洪磊

    关键词: 点云,矿山,巷道,三角网,三维建模

    来源: 遥感信息 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 物理学,矿业工程,无线电电子学,自动化技术

    单位: 山东科技大学测绘学院,兖州煤业股份有限公司兴隆庄煤矿

    分类号: TD67;TN249

    页码: 99-104

    总页数: 6

    文件大小: 550K

    下载量: 206

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