CN112147619A - 基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 - Google Patents
基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112147619A CN112147619A CN202011014906.0A CN202011014906A CN112147619A CN 112147619 A CN112147619 A CN 112147619A CN 202011014906 A CN202011014906 A CN 202011014906A CN 112147619 A CN112147619 A CN 112147619A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point cloud
- distance
- pile
- cloud data
- piles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000009417 prefabrication Methods 0.000 abstract description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
- G01S15/06—Systems determining the position data of a target
- G01S15/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
一种基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，该方法采用声呐点云，通过迭代拟合等算法研究，实现厘米级桩体间距离确定，提高了桩间距确定精度，具体过程为，先通过输入读取测线点云数据，再对桩体及周围的点云数据进行滤波、裁剪，然后确定桩体顶面圆心三维坐标，进行桩间距计算，最后，精度评价及顾及桩体间几何不变性的桩间距确定。该方法能够用于确定水下桩体间空间关系和桩体间距离，解决海上风电站三基座预制和安装问题，相比传统方法，具有高精度、高效率、低成本、低风险和实施方便等优点。
Description
技术领域
本发明涉及水下桩体定位技术领域，特别是一种基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法。
背景技术
海上风电、海上桥梁等海洋工程建设中，首先需要在海底打入柱桩，组成基础的工程支撑结构，在较深水域下还须在水下连接三个桩体构成的三基座套桩。所以三个桩体间几何距离的确定精度直接关系到三基座套装预制的准确性和工程实施及其安全性；水下桩体施工所在地离陆地较远，桩体顶面的水深值仍较大，桩体大部分被海水掩埋，难以借助常规地面上的光学测量方法或GNSS测量方法来确定其位置。
目前，对水下桩体间距离主要采用GNSS RTK(Real-time Kinematics)或全站仪测距技术来实现；在桩体尚未打击到水面下前，借助GNSS RTK技术确定桩体的中心坐标，进而根据各个桩体的绝对坐标，在地理坐标系下计算桩体间的距离。这种方法虽能得到桩体的绝对坐标，但需要架设基准台站和需要无线电数传，在远岸海域和雾气较大的海域施工，严重影响RTK无线电数传的距离，进而严重影响桩体定位的精度和桩体间距离的确定；全站仪测距为相对定位，通过测量桩体间的几何距离，确定将要建立的三基座套装；但由于为相对测量，无法给出桩体间连线确定的三角形形状。
因而，无论是GNSS RTK测量还是全站仪桩间距相对测量，均测量的是桩体未被打入水面时的距离，但若不同桩体在打入水面到预设深度过程中存在桩体歪斜、桩面到水面水都不一致等问题，基于在水面上测量的结果将无法确保三基座桩套预制形状能够按照到水下桩体上，将会带来较大的成本风险、安装风险，进而给施工在费用和时间上带来较大的损失。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种采用声呐点云，通过迭代拟合等算法研究，实现厘米级桩体间距离确定，提高了桩间距确定精度，降低了实施难度、风险和成本，提高了效率，对于高精度海上风电站安装具有重要的现实意义的基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法。
本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，其特征在于：该方法步骤如下：
(1)输入读取测线点云数据；
(2)对桩体及周围的点云数据进行滤波、裁剪，采用k-means算法把柱体点云数据分割为柱顶面点云数据和柱侧面点云数据，具体过程为：
首先，选取一个合适的阈值s，将该阈值以0.01m的长度在z坐标步进，通过比较区间内点云数量的变化，选取点云数量最大化时区间内的点云作为柱顶面点云进行桩体点云的分割；
(3)确定桩体顶面圆心三维坐标：
首先，采用中心法对桩体顶面圆心三维坐标进行求解：
建立如下公式：
式中，(x0，y0，z0)表示所求圆心坐标；
(xi，yi，zi)为顶面点云坐标；
n为柱顶面点云个数；
再以前面得到的(x0，y0，z0)为圆心初始值，改变半径r，分别寻找距离该初始圆心的半径满足下式的测深点：
R＝r+δ
式中，r为给定的半径；
R为欲寻找的点(xi，yi，zi)到初始圆心(x0，y0，z0)的距离；
δ为一个小的偏差；
然后，根据得到的测深点，构建如下方程：
(xi-x0)2+(yi-y0)2＝r2
不断改变r值，会得到一系列方程，并对得到的方程线性化，得到线性化方程组：
l＝BX
待求参数只有2个(x0，y0)，借助最小二乘方法，解算方程组，得到最终的桩体顶面圆心坐标：
X＝(BTB)-BTl
上式中，X＝(x0，y0)
B为系数矩阵；
l为初始值下的观测量；
(4)桩间距计算：
先分别利用第一种方法和第二种方法计算桩间距，然后选取两种定位方法的最优定位结果：
第一种方法是以单个桩体的定位信息作为观测值：用多条测线分别确定两个桩体的位置信息，分别对其定位精度进行评价，进而计算桩间距：
第二种方法是以单条测线测得的桩间距为观测值：单条测线测量的两个桩体定位后计算桩间距，然后通过多条测线的桩间距观测值优化桩间距，再进行精度评定；
(5)精度评价及顾及桩体间几何不变性的桩间距确定；
根据步骤(1)-(4)得到i、j两个桩体间的多个距离Sij1、Sij1、Sij2、Sij3…Sijn，对这些结果进行精度评估：
借助如下原则，对于大于3σ的边长删除：
再利用剩余的边长开展上述精度评估，直到所有的边长均小于3σ且不再删除边长，然后对剩余的m个边长求平均即得到了ij边的边长；
对所有边开展上述方法精化，最终通过迭代运算确定最终的水下桩体距离。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，步骤(2)中，阀值s取值为0.1m。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现，对于以上所述的基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，在步骤(3)前，需要对步骤(2)中获取的柱体顶面点云数据进行一定的范围，具体操作为先设定圆周半径范围，对粗差进行剔除：
采用如下公式对圆的半径进行限定：
k＜r+ks
式中，k为点云(xi，yi，zi)与(x0，y0，z0)的距离；
r为已知先验柱体半径；
ks为较小的常数，与点云测量误差有关。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、可实现水下桩体间距离的声学非接触遥感测量，提高了桩体间距离确定的精度；
2、使用方便快捷，减少实施耗时，提升工作效率；
3、准确性更高，提高了桩体加距离的确定精度；
4、实施更方便，提高了作业效率，降低了作业成本；
5、无需顾及大气环境和作业区到岸边距离，非接触确定桩体间距离，方法适用性非常强。
附图说明
图1为本发明的一种流程示意图；
图2为本发明k-means算法聚类示意图；
图3为本发明局部法向量分割桩体确定桩体顶面点云示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1-3，一种基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法的使用方法，是用于确定水下桩体间空间关系和桩体间距离，解决海上风电站三基座预制和安装问题，相比传统方法，具有高精度、高效率、低成本、低风险和实施方便等优点，具体方案如下：
(1)输入读取测线点云数据；
(2)对桩体及周围的点云数据进行滤波、裁剪；
为了剔除异常测定点，获取桩体点云，提高基于点云数据的桩体形态参数恢复精度，需要对原始的多波束测深点云数据进行聚类裁剪和分割；k-means(k-meansclustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其基本思想和实施过程如附图2所示意；
将柱体单独裁剪出来后，把柱体点云数据分割为柱顶面点云数据和柱侧面点云数据，进而作为拟合建模方法的数据源进行处理；
考虑到柱子基本垂直于海底矗立，柱顶面点云的z坐标会集中分布在一个较小的区间内，故而根据点云数据中z坐标的分布规律将柱面及柱顶的点云数据分割出来：首先选取一个合适的阈值s，将该阈值以0.01m的长度在z坐标步进，通过比较区间内点云数量的变化，选取点云数量最大化时区间内的点云作为柱顶面点云进行桩体点云的分割，理论上来说，该方法会使得柱顶面点云中混入少部分柱侧面点云，通过实测数据对比，对柱顶面拟合建模影响不大；实测数据中，区间s多取为0.1m；
研究也对比了实测点云局部法向量法的分割效果，该方法首先在点云的邻域范围内构建点云的局部法向量，通过柱顶面与柱侧面点云法向量的垂直特性进行柱体点云的分割；该方法与点云的测量精度和点云邻域范围的大小有关，可能会出现如图3所示的柱侧面点云分割为柱顶面的错误结果，故而在实测数据的处理上选用了第一种区间步进的方式进行柱体点云的分割；
(3)确定桩体顶面圆心三维坐标；
在多波束实测数据中，当测线从柱体的正上方经过，用中央波束扫测柱体时，获得的点云数据基本在柱顶面上；此时获得的柱顶面点云分布均匀，形状为圆，可直接采取中心法进行求解定位；
中心法即是充分考虑每一个柱顶面点云数据，采用均值法等权对柱体顶面中心进行拟合定位；因此建立如下公式：
式中，(x0，y0，z0)表示所求圆心坐标；
(xi，yi，zi)为顶面点云坐标；
n为柱顶面点云个数；
拟合定位须进一步对柱体顶面点云数据进行一定的范围选择，如设定圆周半径范围，对粗差进行剔除等；
如附图1所示，对圆的半径进行限定，可采用如下公式；
k＜r+ks (2)
式中，k为点云(xi，yi，zi)与(x0，y0，z0)的距离；
r为已知先验柱体半径；
ks为较小的常数，与点云测量误差有关；
获得了所以满足质量要求的多波束测深点后，在借助式(1)获得中心坐标(x0，y0，z0)作为中心概略值，并取经过z0的平面作为水平顶面；优于确定的每个测深点(xi，yi，zi)在经过z0的平面上的投影点水平坐标(xi，yi)具有不变性，因此以前面得到的(x0，y0，z0)为圆心初始值，改变半径r，分别寻找距离该初始圆心的、半径满足下式的测深点(如附图2所示)；
R＝r+δ (3)
式中，r为给定的半径，
R为欲寻找的点(xi，yi，zi)到初始圆心(x0，y0，z0)的距离，
δ为一个小的偏差；
根据搜寻的点，构建如下方程：
(xi-x0)2+(yi-y0)2＝r2 (4)
不断改变r值，会得到一系列式(4)方程；
对式(4)线性化，得到线性化方程组；
l＝BX (5)
待求参数只有2个(x0，y0)，借助最小二乘方法，解算方程组，得到最终的桩体顶面圆心坐标；
X＝BTB-BTl (6)
上式中，X＝(x0，y0)
B为系数矩阵；
L为初始值下的观测量；
(4)桩间距计算：
在工程中，桩间距信息关系着套桩模具的结构，故而在获得桩体定位信息后，须进一步获得桩间距信息满足工程生产的需求；桩间距可以通过两种方式进行计算：
第一种是以单个桩体的定位信息作为观测值：用多条测线分别确定两个桩体的位置信息，分别对其定位精度进行评价，进而计算桩间距；
另一种方法就是以单条测线测得的桩间距为观测值：单条测线测量的两个桩体定位后计算桩间距，然后通过多条测线的桩间距观测值优化桩间距，再进行精度评定，最后选取两种定位方式的最优定位结果；
两种方式都应尽量选取用中央波束测量的测线，降低边缘波束带来的不利影响；
(5)精度评价及顾及桩体间几何不变性的桩间距确定。
根据(1)-(4)，可以得到i、j两个桩体间的多个距离Sij1、Sij1、Sij2、Sij3…Sijn，对这些结果进行精度评估：
借助如下原则，对于大于3σ的边长删除：
再利用剩余的边长开展上述精度评估，直到所有的边长均小于3σ且不再删除边长，然后对剩余的m个边长求平均即得到了ij边的边长；
对所有边开展上述方法精化，最终通过迭代运算确定最终的水下桩体距离。
本申请的优点在于：
1、可实现水下桩体间距离的声学非接触遥感测量，提高了桩体间距离确定的精度；
2、使用方便快捷，减少实施耗时，提升工作效率；
3、准确性更高，提高了桩体加距离的确定精度；
4、实施更方便，提高了作业效率，降低了作业成本；
5、无需顾及大气环境和作业区到岸边距离，非接触确定桩体间距离，方法适用性非常强。
Claims (3)
1.一种基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，其特征在于：该方法步骤如下：
(1)输入读取测线点云数据；
(2)对桩体及周围的点云数据进行滤波、裁剪，采用k-means算法把柱体点云数据分割为柱顶面点云数据和柱侧面点云数据，具体过程为：
首先，选取一个合适的阈值s，将该阈值以0.01m的长度在z坐标步进，通过比较区间内点云数量的变化，选取点云数量最大化时区间内的点云作为柱顶面点云进行桩体点云的分割；
(3)确定桩体顶面圆心三维坐标：
首先，采用中心法对桩体顶面圆心三维坐标进行求解：
建立如下公式：
式中，(x0，y0，z0)表示所求圆心坐标；
(xi，yi，zi)为顶面点云坐标；
n为柱顶面点云个数；
再以前面得到的(x0，y0，z0)为圆心初始值，改变半径r，分别寻找距离该初始圆心的半径满足下式的测深点：
R＝r+δ
式中，r为给定的半径；
R为欲寻找的点(xi，yi，zi)到初始圆心(x0，y0，z0)的距离；
δ为一个小的偏差；
然后，根据得到的测深点，构建如下方程：
(xi-x0)2+(yi-y0）2＝r2
不断改变r值，会得到一系列方程，并对得到的方程线性化，得到线性化方程组：
l＝BX
待求参数只有2个(x0，y0)，借助最小二乘方法，解算方程组，得到最终的桩体顶面圆心坐标：
X＝(BTB)-BTl
上式中，X＝(x0，y0)
B为系数矩阵；
l为初始值下的观测量；
(4)桩间距计算：
先分别利用第一种方法和第二种方法计算桩间距，然后选取两种定位方法的最优定位结果：
第一种方法是以单个桩体的定位信息作为观测值：用多条测线分别确定两个桩体的位置信息，分别对其定位精度进行评价，进而计算桩间距：
第二种方法是以单条测线测得的桩间距为观测值：单条测线测量的两个桩体定位后计算桩间距，然后通过多条测线的桩间距观测值优化桩间距，再进行精度评定；
(5)精度评价及顾及桩体间几何不变性的桩间距确定；
根据步骤(1)-(4)得到i、j两个桩体间的多个距离Sij1、Sij1、Sij2、Sij3…Sijn，对这些结果进行精度评估：
借助如下原则，对于大于3σ的边长删除：
再利用剩余的边长开展上述精度评估，直到所有的边长均小于3σ且不再删除边长，然后对剩余的m个边长求平均即得到了ij边的边长；
对所有边开展上述方法精化，最终通过迭代运算确定最终的水下桩体距离。
2.根据权利要求1所述的基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，其特征在于：步骤(2)中，阀值s取值为0.1m。
3.根据权利要求1所述的基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法，其特征在于：在步骤(3)前，需要对步骤(2)中获取的柱体顶面点云数据进行一定的范围，具体操作为先设定圆周半径范围，对粗差进行剔除：
采用如下公式对圆的半径进行限定：
k＜r+ks
式中，k为点云(xi，yi，zi)与(x0，y0，z0)的距离；
r为已知先验柱体半径；
ks为较小的常数，与点云测量误差有关。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011014906.0A CN112147619B (zh) | 2020-09-24 | 2020-09-24 | 基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011014906.0A CN112147619B (zh) | 2020-09-24 | 2020-09-24 | 基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112147619A true CN112147619A (zh) | 2020-12-29 |
| CN112147619B CN112147619B (zh) | 2021-12-10 |
Family
ID=73896816
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011014906.0A Active CN112147619B (zh) | 2020-09-24 | 2020-09-24 | 基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112147619B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113688451A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-23 | 中铁三局集团有限公司 | 一种自动批量检测基桩间距是否满足规范要求的方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103590400A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-19 | 中交第三航务工程局有限公司江苏分公司 | 一种外海精确定位沉桩作业方法 |
| US20140180629A1 (en) * | 2012-12-22 | 2014-06-26 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne Epfl | Method and a system for determining the geometry and/or the localization of an object |
| CN106918812A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-04 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于超声测距和三维重构技术的水下桥墩检测装置及方法 |
| CN108413926A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-08-17 | 上海荟蔚信息科技有限公司 | 用于海上风电场群桩桩基水下地形高程高精度测量的方法 |
| CN108663029A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-10-16 | 深圳市建设综合勘察设计院有限公司 | 一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端 |
| CN110517193A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-29 | 西安理工大学 | 一种海底声呐点云数据处理方法 |
| CN110706264A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-17 | 刘雨希 | 一种基于声呐点云数据的水下施工控制事件自动获取方法 |
| CN111350214A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-30 | 中交第三航务工程局有限公司江苏分公司 | 多波束水下钢管桩桩位测量方法 |
-
2020
- 2020-09-24 CN CN202011014906.0A patent/CN112147619B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140180629A1 (en) * | 2012-12-22 | 2014-06-26 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne Epfl | Method and a system for determining the geometry and/or the localization of an object |
| CN103590400A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-19 | 中交第三航务工程局有限公司江苏分公司 | 一种外海精确定位沉桩作业方法 |
| CN106918812A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-07-04 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于超声测距和三维重构技术的水下桥墩检测装置及方法 |
| CN108413926A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-08-17 | 上海荟蔚信息科技有限公司 | 用于海上风电场群桩桩基水下地形高程高精度测量的方法 |
| CN108663029A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-10-16 | 深圳市建设综合勘察设计院有限公司 | 一种获取水下圆柱形基桩信息的方法、存储介质及终端 |
| CN110517193A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-29 | 西安理工大学 | 一种海底声呐点云数据处理方法 |
| CN110706264A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-17 | 刘雨希 | 一种基于声呐点云数据的水下施工控制事件自动获取方法 |
| CN111350214A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-30 | 中交第三航务工程局有限公司江苏分公司 | 多波束水下钢管桩桩位测量方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 刘哲 等: "海底管道检测与三维点云重建算法", 《海洋测绘》 * |
| 杨志 等: "三维全景成像声呐系统在水下细部结构检测中的应用", 《水电能源科学》 * |
| 赵江洪: "古建筑散乱点云基准面的提取与拟合", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113688451A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-23 | 中铁三局集团有限公司 | 一种自动批量检测基桩间距是否满足规范要求的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112147619B (zh) | 2021-12-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110780307B (zh) | 基于电瓶车车载式激光点云移动测量系统获取道路横断面的方法 | |
| CN113570527B (zh) | 水上水下三维点云的融合方法 | |
| CN104019765A (zh) | 基于激光束法区域网平差的多站点云整体定向方法 | |
| CN102620721A (zh) | 一种基于精细数字地面模型的公路测设方法 | |
| Sacchetti et al. | Geomorphology of the Irish Rockall Trough, North Atlantic Ocean, mapped from multibeam bathymetric and backscatter data | |
| KR100657870B1 (ko) | 항공 레이저 측량 데이터를 이용한 지반고 추출 방법 | |
| CN112147619B (zh) | 基于声呐点云数据的桩体间距离迭代确定方法 | |
| CN112857315B (zh) | 基于三维激光扫描的钢管柱垂直度测量方法 | |
| CN103116183B (zh) | 一种石油地震采集面元覆盖次数属性体切片成图方法 | |
| CN117574627A (zh) | 一种多波束测深系统测线长度计算模型的构建方法 | |
| WO2018145334A1 (en) | Method, device and system for localizing a moving object | |
| CN114674277A (zh) | 全场测线联合的深部开采地表沉陷监测及土地复垦适宜性评价方法 | |
| CN107554719B (zh) | 一种基于声呐系统的船舶载重测量方法 | |
| CN104898106B (zh) | 面向复杂地形机载激光雷达数据的地面点提取方法 | |
| CN117036452A (zh) | 一种基于体素模型的复杂异形建筑分割方法 | |
| CN115375872B (zh) | 一种gnss测量线状地物自动勾绘方法 | |
| CN109974680A (zh) | 海洋工程装备制造现场大尺寸原位测量方法 | |
| CN113674256B (zh) | 基于三维激光扫描技术的地质露头裂缝识别方法 | |
| CN105205817A (zh) | 一种基于声呐图像边缘角点直方图的水下地形匹配方法 | |
| CN112147618B (zh) | 基于点云数据的桩体顶面中心三维坐标高精度确定方法 | |
| Raymond et al. | Geometry and stratigraphy of Siple Dome, Antarctica. | |
| Tu et al. | Methods and experiments for collecting information and constructing models of bottom-layer contours in paddy fields | |
| Ma | Real Terrain Simulation based on Point Cloud of Water Area and Land Area | |
| CN117723120B (zh) | 获取和监测长序列连续自然河流流量的遥感水文站方法 | |
| Gao et al. | Accuracy comparison and analysis of interpolation methods in DEM generation with 3D laser point cloud data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20231031 Address after: No. 147, Zhongshan Middle Road, Lianyun District, Lianyungang City, Jiangsu Province Patentee after: JIANGSU BRANCH OF CCCC SHANGHAI PORT ENGINEERING Co.,Ltd. Patentee after: CCCC THIRD HARBOR ENGINEERING Co.,Ltd. Address before: No. 147, Zhongshan Middle Road, Lianyun District, Lianyungang City, Jiangsu Province Patentee before: JIANGSU BRANCH OF CCCC SHANGHAI PORT ENGINEERING Co.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |