CN116934705A - 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法 - Google Patents

一种基于三维激光扫描的平整度检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116934705A
CN116934705A CN202310886483.9A CN202310886483A CN116934705A CN 116934705 A CN116934705 A CN 116934705A CN 202310886483 A CN202310886483 A CN 202310886483A CN 116934705 A CN116934705 A CN 116934705A
Authority
CN
China
Prior art keywords
scanning
point
detected
wall surface
points
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.)
Withdrawn
Application number
CN202310886483.9A
Other languages
English (en)
Inventor
俞家勇
吴国强
马巍
林鹏
陈洪根
刘远杰
吴钱娇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Jianzhu University
Original Assignee
Anhui Jianzhu University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Jianzhu University filed Critical Anhui Jianzhu University
Priority to CN202310886483.9A priority Critical patent/CN116934705A/zh
Publication of CN116934705A publication Critical patent/CN116934705A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及三维激光扫描技术领域，公开了一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，包括以下步骤：获取待检测墙面的基础点云数据；基于基础点云数据建立扫描线索引；基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度；本发明引入三维激光扫描技术应用于施工建筑平整度检测中，解决三维激光扫描数据冗余问题，提升数据处理效率，在结合平整度检测规范的基础上，提出了一种基于扫描线索引的非均匀抽稀方法，使得三维点云数据轻量化并能够无损保留检测墙面凹凸特征。

Description

一种基于三维激光扫描的平整度检测方法
技术领域
本发明涉及三维激光扫描技术领域，更具体地说，它涉及一种基于三维激光扫描的平整度检测方法。
背景技术
传统平整度指标检测主要基于人工测量和视觉判断，这种方式费时费力，且受人为主观因素影响较大，导致测量结果不够精确、全面，甚至出现错误结果，通过使用三维激光扫描技术获取建筑结构表面的点云数据，生成三维点云模型，可对建筑结构的施工质量进行确定和分析，但由于扫描点无序、数据量巨大等问题，导致平整度计算的效率低下。
发明内容
本发明提供一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，解决相关技术中通过使用三维激光扫描技术获取建筑结构表面的扫描点存在无序、数据量巨大问题，导致平整度计算的效率低下的技术问题。
本发明提供了一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，包括以下步骤：
步骤S101，获取待检测墙面的基础点云数据；
步骤S102，基于基础点云数据建立扫描线索引；
生成若干个扫描线，扫描线上的扫描点的水平角相同；按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；
步骤S103，基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；
非均匀抽稀的方法包括：
步骤S401，初始化扫描窗口，扫描窗口内包括三个扫描点，将扫描窗口移动覆盖未被抽稀的一个扫描线上的最上方的三个扫描点；
步骤S402，扫描窗口内的中间位置的扫描点为待抽稀点，计算待抽稀点的凹凸特征相似值，如果凹凸特征相似值等于2，则删除窗口内的待抽稀点；
步骤S403，如果当前扫描窗口并未覆盖当前的扫描线的最底部的三个扫描点，则将扫描窗口向下滑动返回步骤S402，滑动的步长为1个扫描点，否则进入下一步骤；
步骤S404，如果存在扫描线未被抽稀，则返回步骤S401，否则结束步骤；
凹凸特征相似值计算公式如下：
其中，SCF表示凹凸特征相似值，θ1和θ2分别表示待抽稀点与同一扫描窗口的两个扫描点构成的夹角值；
步骤S104，基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度。
进一步地，步骤S101包括以下步骤：
步骤S201，点云数据采集，在进行三维激光扫描数据采集之前，首先根据待检测墙面结构的位置，提前制定数据采集方案，规划三维激光扫描仪的设站点，保证快速、高精度获取检测墙面的三维点云数据；
步骤S202，点云数据配准，对各测站的三维数据进行坐标转换。
进一步地，步骤S202包括：转换过程中将各参考标靶在扫描仪坐标系下的三维坐标以及在统一坐标系下的三维坐标一一对应，求解出各测站的坐标转换参数，并依据坐标转换参数对相应测站的三维点云数据中的各数据点进行坐标转换，将其从相应的扫描仪坐标系转换至统一坐标系，从而形成统一坐标系下的三维点云数据。
进一步地，步骤S102包括以下步骤：
步骤S301，计算扫描点信息，扫描点信息包括扫描点的水平角；
扫描点的水平角的计算公式如下：
其中，hor表示基础点云数据中的任意一个扫描点的水平角，x、y分别表示一个扫描点在统一坐标系中的X轴和Y轴的坐标值；
步骤S302，创建扫描线索引；
将水平角相同的扫描点布置在同一个扫描线上，按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引。
进一步地，待抽稀点与扫描点构成的夹角值θ的计算公式如下：
其中，和/>分别表示待抽稀点和同一扫描窗口的一个扫描点的向量表示，扫描点的向量表示包括三个维度，三个维度的维度值分别等于扫描点的三维坐标值。
进一步地，步骤S104包括以下步骤：
步骤S501，平面拟合，利用最小二乘拟合法获得待检测平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0，其中，A、B、C、D为平面方程参数；
步骤S502，参数计算，设待检测墙面内点坐标为：(mi,pi,qi)，计算待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离与各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的计算公式如下：
其中，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，A、B、C、D为平面方程参数；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值计算公式如下：
其中，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，n表示待检测墙面扫描点的总数；
步骤S503，计算平整度，平整度计算公式如下：
其中，S表示待检测墙面的平整度，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，n表示待检测墙面扫描点的总数。
本发明的有益效果在于：本发明引入三维激光扫描技术应用于施工建筑平整度检测中，解决三维激光扫描数据冗余问题，提升数据处理效率，在结合平整度检测规范的基础上，提出了一种基于扫描线索引的非均匀抽稀方法，使得三维点云数据轻量化并能够无损保留检测墙面凹凸特征。
附图说明
图1是本发明的一种基于三维激光扫描的平整度检测方的步骤图；
图2是本发明的待抽稀点的凹凸特征相似值判断原理图；
图3是本发明的平面拟合法计算平整度示意图；
图4是本发明的建筑点云三维模型；
图5是本发明的获取目标建筑的基础点云数据的步骤图；
图6是本发明的基于基础点云数据建立扫描线索引的步骤图；
图7是本发明的非均匀抽稀的方法步骤图；
图8是本发明的基于第一点云数据计算墙面平整度的步骤图。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
如图1～图8所示，一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，包括以下步骤：
步骤S101，获取待检测墙面的基础点云数据；
通过三维激光扫描仪对待检测墙面进行多测站三维数据采集，并将各测站三维数据配准，作为基础点云数据；
如图5所示，步骤S101包括以下步骤：
步骤S201，点云数据采集，在进行三维激光扫描数据采集之前，首先根据待检测墙面结构的位置，提前制定数据采集方案，规划三维激光扫描仪的设站点，保证快速、高精度获取检测墙面的三维点云数据；
步骤S202，点云数据配准，对各测站的三维数据进行坐标转换；转换过程中将各参考标靶在扫描仪坐标系下的三维坐标以及在统一坐标系下的三维坐标一一对应，求解出各测站的坐标转换参数，并依据坐标转换参数对相应测站的三维点云数据中的各数据点进行坐标转换，将其从相应的扫描仪坐标系转换至统一坐标系，从而形成统一坐标系下的三维点云数据；
步骤S102，基于基础点云数据建立扫描线索引；
生成若干个扫描线，扫描线上的扫描点的水平角相同；按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；
如图6所示，步骤S102包括以下步骤：
步骤S301，计算扫描点信息，扫描点信息包括扫描点的水平角；
扫描点的水平角的计算公式如下：
其中，hor表示基础点云数据中的任意一个扫描点的水平角，x、y分别表示一个扫描点在统一坐标系中的X轴和Y轴的坐标值；一般来说X指向激光发射方向，沿发射方向向外为正，Z轴沿铅垂线方向向上为正。原点O为扫描仪发射中心。XYZ构成右手坐标系。
步骤S302，创建扫描线索引；
将水平角相同的扫描点布置在同一个扫描线上，按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；
步骤S103，基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；
如图7所示，非均匀抽稀的方法包括：
步骤S401，初始化扫描窗口，扫描窗口内包括三个扫描点，将扫描窗口移动覆盖未被抽稀的一个扫描线上的最上方的三个扫描点；
步骤S402，扫描窗口内的中间位置的扫描点为待抽稀点，计算待抽稀点的凹凸特征相似值，如果凹凸特征相似值等于2，则删除窗口内的待抽稀点；
凹凸特征相似值计算公式如下：
其中，SCF表示更新之后的凹凸特征相似值，表示更新之前的凹凸特征相似值，凹凸特征相似值的初始值为0，θ表示待抽稀点与扫描点构成的夹角值；根据建筑物平整度检测规范要求，确定控制误差为±1mm，求出夹角范围为±6.12°，当符合条件θ＝180°±6.12°，则SCF值增加1；如图2所示，当SCF＝2时，待抽稀点可抽稀，当SCF<2时，待抽稀点保留；
待抽稀点与扫描点构成的夹角值θ的计算公式如下：
其中，和/>分别表示待抽稀点和同一扫描窗口的一个扫描点的向量表示，扫描点的向量表示包括三个维度，三个维度的维度值分别等于扫描点的三维坐标值；
步骤S403，如果当前扫描窗口并未覆盖当前的扫描线的最底部的三个扫描点，则将扫描窗口向下滑动返回步骤S402，滑动的步长为1个扫描点，否则进入下一步骤；
步骤S404，如果存在扫描线未被抽稀，则返回步骤S401，否则结束步骤；
步骤S104，基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度；
如图8所示，步骤S104包括以下步骤：
步骤S501，平面拟合，利用最小二乘拟合法获得待检测平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0，其中，A、B、C、D为平面方程参数；
步骤S502，参数计算，设待检测墙面内点坐标为：(mi,pi,qi)，计算待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离与各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的计算公式如下：
其中，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，A、B、C、D为平面方程参数；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值计算公式如下：
其中，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，n表示待检测墙面扫描点的总数；
步骤S503，计算平整度，平整度计算公式如下：
其中，S表示待检测墙面的平整度，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，n表示待检测墙面扫描点的总数；
如图3所示，例如选取目标建筑中的一面墙，通过上述公式计算该墙面的平整度；
利用最小二乘拟合法，获得待检测平面方程为：0.001892x-0.999992y+0.003633z-18.3001＝0；
计算待检测墙面内所有扫描点到拟合平面的正交距离与待检测墙面内所有扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，然后计算上述墙面平整度值为：3.46mm。
本发明引入三维激光扫描技术应用于施工建筑平整度检测中，解决三维激光扫描数据冗余问题，提升数据处理效率，在结合平整度检测规范的基础上，提出了一种基于扫描线索引的非均匀抽稀方法，使得三维点云数据轻量化并能够无损保留检测墙面凹凸特征。
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

Claims (6)

1.一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S101，获取待检测墙面的基础点云数据；
步骤S102，基于基础点云数据建立扫描线索引；
生成若干个扫描线，扫描线上的扫描点的水平角相同；按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；
步骤S103，基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；
非均匀抽稀的方法包括：
步骤S401，初始化扫描窗口，扫描窗口内包括三个扫描点，将扫描窗口移动覆盖未被抽稀的一个扫描线上的最上方的三个扫描点；
步骤S402，扫描窗口内的中间位置的扫描点为待抽稀点，计算待抽稀点的凹凸特征相似值，如果凹凸特征相似值等于2，则删除窗口内的待抽稀点；
步骤S403，如果当前扫描窗口并未覆盖当前的扫描线的最底部的三个扫描点，则将扫描窗口向下滑动返回步骤S402，滑动的步长为1个扫描点，否则进入下一步骤；
步骤S404，如果存在扫描线未被抽稀，则返回步骤S401，否则结束步骤；
凹凸特征相似值计算公式如下：
其中，SCF表示凹凸特征相似值，θ1和θ2分别表示待抽稀点与同一扫描窗口的两个扫描点构成的夹角值；
步骤S104，基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度。
2.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S101包括以下步骤：
步骤S201，点云数据采集，在进行三维激光扫描数据采集之前，首先根据待检测墙面结构的位置，提前制定数据采集方案，规划三维激光扫描仪的设站点，保证快速、高精度获取检测墙面的三维点云数据；
步骤S202，点云数据配准，对各测站的三维数据进行坐标转换。
3.根据权利要求3所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S202包括：转换过程中将各参考标靶在扫描仪坐标系下的三维坐标以及在统一坐标系下的三维坐标一一对应，求解出各测站的坐标转换参数，并依据坐标转换参数对相应测站的三维点云数据中的各数据点进行坐标转换，将其从相应的扫描仪坐标系转换至统一坐标系，从而形成统一坐标系下的三维点云数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S102包括以下步骤：
步骤S301，计算扫描点信息，扫描点信息包括扫描点的水平角；
扫描点的水平角的计算公式如下：
其中，hor表示基础点云数据中的任意一个扫描点的水平角，x、y分别表示一个扫描点在统一坐标系中的X轴和Y轴的坐标值；
步骤S302，创建扫描线索引；
将水平角相同的扫描点布置在同一个扫描线上，按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引。
5.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，待抽稀点与扫描点构成的夹角值θ的计算公式如下：
其中，和/>分别表示待抽稀点和同一扫描窗口的一个扫描点的向量表示，扫描点的向量表示包括三个维度，三个维度的维度值分别等于扫描点的三维坐标值。
6.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S104包括以下步骤：
步骤S501，平面拟合，利用最小二乘拟合法获得待检测平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0，其中，A、B、C、D为平面方程参数；
步骤S502，参数计算，设待检测墙面内点坐标为：mi,pi,qi，计算待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离与各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的计算公式如下：
其中，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，A、B、C、D为平面方程参数；
待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值计算公式如下：
其中，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，n表示待检测墙面扫描点的总数；
步骤S503，计算平整度，平整度计算公式如下：
其中，S表示待检测墙面的平整度，di表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，n表示待检测墙面扫描点的总数。
CN202310886483.9A 2023-07-19 2023-07-19 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法 Withdrawn CN116934705A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310886483.9A CN116934705A (zh) 2023-07-19 2023-07-19 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310886483.9A CN116934705A (zh) 2023-07-19 2023-07-19 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116934705A true CN116934705A (zh) 2023-10-24

Family

ID=88383841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310886483.9A Withdrawn CN116934705A (zh) 2023-07-19 2023-07-19 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116934705A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117197135A (zh) * 2023-11-06 2023-12-08 深圳海智创科技有限公司 一种基于激光点云的墙面平整度检测方法和系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112945150A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 一种基于三维激光扫描技术的大型构筑物平整度检测方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112945150A (zh) * 2021-02-02 2021-06-11 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 一种基于三维激光扫描技术的大型构筑物平整度检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴国强等: ""基于三维激光扫描的施工建筑平整度检测方法"", 《激光与光电子学进展》（网络版） *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117197135A (zh) * 2023-11-06 2023-12-08 深圳海智创科技有限公司 一种基于激光点云的墙面平整度检测方法和系统
CN117197135B (zh) * 2023-11-06 2024-02-23 深圳海智创科技有限公司 一种基于激光点云的墙面平整度检测方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103257342B (zh) 三维激光传感器与二维激光传感器的联合标定方法
CN107402001B (zh) 基于3d扫描的超高层建筑施工偏差数字化检验系统及方法
CN105136054B (zh) 基于地面三维激光扫描的构筑物精细变形监测方法及系统
CN112654886A (zh) 外参标定方法、装置、设备及存储介质
CN112070770B (zh) 一种高精度三维地图与二维栅格地图同步构建方法
CN110443879B (zh) 一种基于神经网络的透视误差补偿方法
CN110260786A (zh) 一种基于外部跟踪的机器人视觉测量系统及其标定方法
CN116934705A (zh) 一种基于三维激光扫描的平整度检测方法
CN110533726B (zh) 一种激光雷达场景三维姿态点法向量估计修正方法
CN111862214B (zh) 计算机设备定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111913169B (zh) 激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质
CN109146990B (zh) 一种建筑轮廓的计算方法
CN116559928B (zh) 激光雷达的位姿信息确定方法、装置、设备及存储介质
CN115661269A (zh) 相机与激光雷达的外参标定方法、装置及存储介质
CN110111421B (zh) 一种移动测绘点云的方法及装置
CN113534110B (zh) 一种多激光雷达系统静态标定方法
CN113012206B (zh) 一种顾及房檐特征的机载与车载LiDAR点云配准方法
CN110554405B (zh) 一种基于组合聚类的正态扫描配准方法和系统
CN110424754B (zh) 一种砌墙机器人对接方法及系统
CN104318610A (zh) 大空间三维实体放线方法
CN111275748A (zh) 动态环境下基于激光雷达的点云配准方法
CN113722796B (zh) 一种基于视觉-激光雷达耦合的贫纹理隧洞建模方法
CN105894471A (zh) 基于大比例尺地形图的中小比例尺正射影像快速纠正方法
CN115540752A (zh) 基于激光点云的工程质量允许偏差检测系统与构建方法
CN114004949A (zh) 机载点云辅助的移动测量系统安置参数检校方法及系统

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
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20231024