RU2726256C1 - Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути - Google Patents

Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути Download PDF

Info

Publication number
RU2726256C1
RU2726256C1 RU2020109110A RU2020109110A RU2726256C1 RU 2726256 C1 RU2726256 C1 RU 2726256C1 RU 2020109110 A RU2020109110 A RU 2020109110A RU 2020109110 A RU2020109110 A RU 2020109110A RU 2726256 C1 RU2726256 C1 RU 2726256C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
terrain
points
values
railway
coordinates
Prior art date
Application number
RU2020109110A
Other languages
English (en)
Inventor
Дмитрий Александрович Рощин
Original Assignee
Дмитрий Александрович Рощин
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 Дмитрий Александрович Рощин filed Critical Дмитрий Александрович Рощин
Priority to RU2020109110A priority Critical patent/RU2726256C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2726256C1 publication Critical patent/RU2726256C1/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/02Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области железнодорожной автоматики и телемеханики для регистрации профиля железнодорожного пути в целях определения негабаритных объектов железнодорожной инфраструктуры, а также для своевременного выявления деформаций балластной призмы и основной площадки земляного полотна. Для реализации способа проводят одновременно плановую аэрофотосъемку и воздушное лазерное сканирование местности с применением летательного аппарата. Получают цифровые аэрофотоснимки (АФС) и массив точек лазерных отражений местности вдоль полотна железнодорожного пути. Полученные АФС разбивают по парам, подлежащим взаимному ориентированию, с образованием стереопар. На стереопарах распознают рельсовую колею и определяют расстояния между рельсовыми нитями, по которым вычисляется масштаб изображения местности на АФС. Путем наложения цифровых маркеров на АФС каждой стереопары выполняют взаимное ориентирование АФС с определением элементов их внешнего ориентирования. Значения элементов внешнего ориентирования используют для коррекции значений координат массива точек лазерных отражений местности и определения координат этих точек на цифровых АФС. По скорректированным значениям трехмерных координат точек на местности, значениям двухмерных координат этих точек на АФС, а также значениям масштаба изображений местности на АФС формируют трехмерную модель местности.  Технический результат - повышение точности характеристик измерений и обеспечение возможности проведения диагностики нижнего строения железнодорожного пути для выявления опасных деформаций основной площадки земляного полотна и балластной призмы железной дороги. 6 ил.

Description

Изобретение относится к области железнодорожной автоматики и телемеханики для регистрации профиля железнодорожного пути в целях проведения мониторинга и диагностики участков железнодорожного пути, проектно-изыскательских и других видов работ. Заявленный в изобретении способ позволяет сформировать цифровую модель земной поверхности и расположенных на ней объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта вдоль полотна железнодорожного пути посредством совместного проведения аэрофотосъемки и лазерного сканирования местности с помощью летательного аппарата.
Основное применение данного способа рассчитано на оперативный мониторинг участка железнодорожного пути и объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта в целях определения негабаритных объектов железнодорожной инфраструктуры, а также для своевременного выявления деформаций балластной призмы и основной площадки земляного полотна. Способ также может применяться для решения других общеизвестных задач по топографии.
Известен способ контроля состояния железнодорожного пути [1], в котором на основе использования базы данных реперной системы и данных с вагона-путеизмерителя или путеизмерительного устройства выправочной машины получают цифровую модель верхнего строения железнодорожного пути. Однако указанный способ не позволяет получить цифровую форму нижнего строения железнодорожного пути, состоящего из земляного полотна и балластной призмы.
Известен также способ формирования цифровой модели местности при помощи модернизированной бортовой системы управления аэрофотосъемкой, используемой для мониторинга сетей газопровода и его инфраструктуры посредством пилотируемых воздушных судов [2]. В состав системы входят два аэрофотоаппарата, оптические оси которых расположены так, чтобы обеспечить одновременное получение изображений двух маршрутов с поперечным перекрытием между собой в 30%. На основе полученных с аэрофотоаппаратов изображений двух маршрутов и данных о трехмерных координатах центров фотографирования, полученных от навигационной системы воздушного судна, осуществляют построение высокоточного ортофотоплана местности в местах пролегания сетей газопровода и его окружения. К недостатку данного способа можно отнести малую площадь на поверхности местности, ограниченную областью взаимного перекрытия полей зрения аэрофотокамер, которая доступна для построения цифровой модели местности. К тому же данный способ предусматривает использование двух аэрофотокамер, что приводит к увеличению габаритов и стоимости системы.
Наиболее близким аналогом заявленного изобретения является способ построения карты экзогенных геологических процессов, протекающих на местности вдоль трассы пролегания магистрального нефтепровода [3]. В указанном способе по данным цифровой аэрофотосъемки и воздушного лазерного сканирования местности вдоль трассы магистрального нефтепровода с борта воздушного судна, а также по данным от наземной навигационной системы, формируют цифровую модель рельефа и карту уклонов местности.
Недостатком существующего технического решения является возрастание погрешности определения координат пилотажно-навигационного комплекса системы по мере его удаления от места расположения наземных станций ГНСС.
Задачей изобретения является повышение точности координатных измерений точек на поверхности полотна железнодорожного пути и прилегающей местности. Техническим результатом изобретения является цифровая модель местности и объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта вдоль полотна железнодорожного пути, обладающая более высокими точностными характеристиками и обеспечивающая возможность проведения диагностики нижнего строения железнодорожного пути для выявления опасных деформаций основной площадки земляного полотна и балластной призмы железной дороги.
Указанная задача решается, а технический результат достигается благодаря тому, что в способе построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути проводят одновременно плановую аэрофотосъемку и воздушное лазерное сканирование местности с применением летательного аппарата (ЛА) для получения цифровых аэрофотоснимков (АФС) и массива точек лазерных отражений местности вдоль полотна железнодорожного пути, при этом полученные АФС разбивают по парам, подлежащих взаимному ориентированию, с образованием стереопар, распознают на них рельсовую колею и определяют расстояния между рельсовыми нитями, по которым вычисляют масштаб изображения местности на АФС, после этого путем наложения цифровых маркеров на АФС каждой стереопары выполняют взаимное ориентирование АФС с определением элементов их внешнего ориентирования, которые используют для коррекции значений трехмерных координат массива точек лазерных отражений местности и определения координат этих точек на цифровых АФС, по скорректированным значениям трехмерных координат точек на местности, значениям двухмерных координат этих точек на АФС, а также значениям масштаба изображений местности на АФС формируют трехмерную модель местности.
Сущность изобретения поясняется чертежами, на которых:
фиг. 1 – блок-схема способа формирования трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути;
фиг. 2 – принципиальная схема определения координат точек на местности вдоль полотна железнодорожного пути;
фиг. 3 – комбинация цифровых маркеров в виде прямоугольной матрицы на изображении;
фиг. 4 – принципиальная схема лазерного сканирования местности в процессе аэрофотосъемки;
фиг. 5 – принципиальная схема интерполяции координат точек полученных по результатам лазерного сканирования местности;
фиг. 6 – трехмерная модель местности вдоль полотна железнодорожного пути сформированная по результатам проведения аэрофотосъемки и лазерного сканирования местности.
Заявленный способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути осуществляют следующим образом.
Для построения трехмерной модели местности 5 с требуемым разрешением вдоль рельсовой колеи 9 проводят плановую аэрофотосъемку 1 на определенной высоте, учитывая технические характеристики используемой аэрофотокамеры 6 (АФК) и воздушного лазерного сканера 7 (ВЛС). Изображение в АФК формируется путем проецирования участка местности 10, попадающего в поле ее зрения на плоскость снимка аэрофотокамеры 8.
АФК и ВЛС крепятся к гиростабилизирующей установке, вдоль линии, определяющей направление полета ЛА. АФК устанавливают на ЛА для проведения плановой аэрофотосъемки таким образом, чтобы ее главная оптическая ось приняла вертикальное положение.
В процессе проведения аэрофотосъемки 1 соблюдают требуемое взаимное перекрытие между каждыми двумя последовательно сделанными АФС. Несоблюдение значений перекрытий может привести к разрывам в формируемой трехмерной модели местности. Перекрытие обеспечивается подбором соответствующей скорости полета ЛА на заданной высоте и частоты фотографирования. Это позволяет скомпенсировать возможное воздействие порывов ветра на ЛА и особенности рельефа местности, а также решить фотограмметрические задачи, связанные с выполнением взаимного ориентирования и определением элементов их внешнего ориентирования 4.
Цифровая обработка аэрофотоснимков 3 осуществляется следующим образом.
На изображении АФС выделяется множество пикселей Η Ι
Figure 00000001
, принадлежащих рельсовым нитям, цветовые компоненты, которого [ Η R , Η G , Η B ]
Figure 00000002
ограничены минимальными и максимальными значениями в занимаемой части пространства RGB:
r min Η R r max g min Η G g max b min Η B b max
Figure 00000003
(1)
Учитывая однородность цвета рельсовых нитей, в качестве средних значений компонентов цвета принимаются медианы:
Η ¯ R = r max r min 2 Η ¯ G = g max g min 2 Η ¯ B = b max b min 2
Figure 00000004
(2)
Граничные значения компонентов цвета, определяющие диапазон изменения цвета рельсовых нитей, могут варьировать в широких пределах в зависимости от конкретных условий проведения аэрофотосъемки: уровень освещенности, ракурс и высота аэрофотосъемки.
Поскольку в формировании цвета участвуют три компоненты цвета, вводится функция, определяющая дисперсию компонентов цвета пикселя на изображении АФС относительно средних значений компонентов цвета рельсовых нитей:
f ( x , y ) = ( Η ¯ R C R ( x , y ) ) 2 + ( Η ¯ G C G ( x , y ) ) 2 + ( Η ¯ B C B ( x , y ) ) 2 3
Figure 00000005
(3)
Установив для функции некоторое пороговое значение k, характеризующее допустимое отклонение значений компонентов цвета рельсовых нитей от среднего, можно обнаружить их на изображении, применив следующее условие:
c ( x , y ) Η : f ( x , y ) k | k
Figure 00000006
(4)
Минимальные значения, которые принимает функция f ( x , y )
Figure 00000007
в каждой строке y на изображении, указывают на наличие рельсовых нитей. Аппроксимируя множество пикселей H по известным в математике формулам, определяется расстояние q между рельсовыми нитями на изображении. Затем вычисляется коэффициент масштабирования изображения местности на АФС для приведения его к единому масштабу:
m = f Q h q p i x
Figure 00000008
, (5)
где h – требуемая высота аэрофотосъемки;
q – расстояние между рельсовыми нитями на изображении в пикселях;
Q – нормированное расстояние между рельсовыми нитями;
pix – физический размер пикселя на изображении.
Далее изображения на АФС масштабируется по известному в математике методу билинейной интерполяции.
После масштабирования все АФС разбиваются на стереопары, образованные двумя последовательно сделанными АФС с требуемым перекрытием, которые затем взаимно ориентируются. Для этого изображения стереопары, длиной N x и шириной N y пикселей, представляется в виде множества пикселей:
Figure 00000009
, (6)
где (х, у) – координаты пикселя на изображении;
с ( x , y )
Figure 00000010
– произвольный вектор в цветовом пространстве RGB, состоящий из трех компонентов цвета C R , C G , C B
Figure 00000011
, которые также могут быть представлены в виде множеств натуральных чисел, определяющих 256 градаций цвета:
с ( x , y ) = [ C R ( x , y ) C G ( x , y ) C B ( x , y ) ]
Figure 00000012
, (7)
где n C R C G C B : n < 256 |   n
Figure 00000013
.
На изображение накладывается комбинация маркеров, равномерно распределенных по кадру в форме прямоугольной матрицы с шагом кратным длине и ширине изображения:
d x = N x k d y = N y k
Figure 00000014
, (8)
где
Figure 00000015
– кратность размеру изображения.
Таким образом, в каждой строке и столбце прямоугольной матрицы будет содержаться   k 1
Figure 00000016
маркеров. Тогда векторную функцию суммарных значений компонентов цвета по области, ограничивающей множество пикселей, обозначенных маркерами на первом изображении, можно задать выражением:
Figure 00000017
, (9)
где   k x , k y
Figure 00000018
– позиция маркера в строке и столбце прямоугольной матрицы, соответственно.
Для каждой области изображения, на которую попадает маркер, рассчитывается векторная функция, определяющая суммарные значения компонентов цвета по области. На втором изображении задается смещение (∆х, ∆y) и определяется расстояние по осям X и Y от каждого из маркеров до центра изображения:
L ( k x , Δ x ) = k x d x x 0 + Δ x L ( k y , Δ y ) = k y d y y 0 + Δ y
Figure 00000019
(10)
Задав угол поворота ∆ψ изображений, относительно друг друга, на втором изображении определяют суммарные значения множества пикселей по окрестностям, обозначенных маркерами:
Figure 00000020
, (11)
где X, Y вычисляются из выражений:
X = Ц е л о е ( x 0 + L 2 ( k x , Δ x ) + L 2 ( k y , Δ y ) cos ( arctan ( L ( k y , Δ y ) L ( k x , Δ x ) ) + Δ ψ ) ) Y = Ц е л о е ( y 0 + L 2 ( k x , Δ x ) + L 2 ( k y , Δ y ) sin ( arctan ( L ( k y , Δ y ) L ( k x , Δ x ) ) + Δ ψ ) )
Figure 00000021
(12)
В зависимости от величины смещения маркеров и угла поворота одного изображения относительно другого, определяются значения целевой функции, выраженные через сумму квадратов отклонений в значениях векторных функций:
δ ( Δ x , Δ y , Δ ψ ) = k y = 1 k 1 k x = 1 k 1 [ s 1 ( k x , k y ) s 2 ( k x , k y , Δ x , Δ y , Δ ψ ) ] 2 min
Figure 00000022
(13)
Относительная величина смещения и угол поворота определяются значениями аргументов целевой функции, при которых она принимает минимальное значение, не превышающее установленного порогового коэффициента. По аргументам функции δ ( Δ x , Δ y , Δ ψ )
Figure 00000023
определяют перемещение точки съемки 12 за период времени между моментами фотографирования ( t ε , t ε + 1 )
Figure 00000024
, используя следующее выражение:
Δ X = h Δ x f Δ Y = h Δ y f Δ Z = f Q ( q 2 q 1 ) q 1 q 2 p i x  
Figure 00000025
, (14)
где q 1 ,q 2 – расстояния между рельсовыми нитями на изображениях стереопары.
По сумме этих перемещений определяют элементы внешнего ориентирования аэрофотоснимков 4 – координаты точки съемки и угол поворота снимка в трехмерной декартовой системе координат модели местности. За начало координат принимаются координаты первой точки съемки на заданной высоте h. Координаты последующих точек съемки ( P x ε , P y ε , P z ε )
Figure 00000026
, полученных в следующей последовательности { 1,..., ε ,... }
Figure 00000027
, вычисляются из выражения:
P x ε = i = 1 ε Δ Y i P y ε = i = 1 ε Δ Y i P z ε = Q f q ε p i x  
Figure 00000028
(15)
Угол поворота j-го АФС в системе координат модели местности определяется из выражения:
Ψ ε = i = 1 ε Δ Ψ i
Figure 00000029
(16)
Затем, по данным воздушного лазерного сканирования местности 2, определяются координаты зафиксированных точек на местности в прямоугольной трехмерной системе координат, создаваемой модели. Это осуществляется следующим образом.
Подсистема развертки ВЛС формирует лазерные лучи с постоянным угловым шагом . Линия развертки 11 образуется множеством лучей, количество n из которых окажется в поле зрения объектива АФК 10. Угловое положение ВЛС задается так, чтобы его центральный лазерный луч был направлен параллельно главной оптической оси АФК, а линия развертки ВЛС была перпендикулярна направлению полета ЛА. Тогда угол наклона лазерного луча i, фиксирующего некоторую точку A на местности, можно найти из выражения:
φ i = n - 2 i + 1 2 d φ
Figure 00000030
(17)
Положение этой точки в системе координат АФК определяются выражениями:
X A = l A m s i n φ i ; Y A = b ; Z A = l A m cos φ i
Figure 00000031
(18)
где l a – расстояние до точки A , измеренное ВЛС.
Для преобразования координат точки A, зафиксированной из точки съемки ( P x ε , P y ε )
Figure 00000032
, в систему координат трехмерной модели местности используются следующие выражения:
X A = P х e + X A cos ψ e Y A sin ψ e Y A = P y e + Y A cos ψ e + X A sin ψ e Z A = h Z A
Figure 00000033
(19)
При построении модели местности необходимо учитывать, что в процессе проведения аэрофотосъемки ЛА отклоняется от заданной траектории полета. Также необходимо учитывать, что ВЛС выполняет сканирование местности с некоторой задержкой, характеризующейся частотой формирования линий развертки. Если частота фотографирования АФК меньше частоты формирования линий развертки, то за время получения двух снимков формируется некоторое множество линий развертки. Чтобы в формируемой трехмерной модели местности не возникало разрывов необходимо выполнить интерполяцию по области сканирования. Для этого частота фотографирования АФК подбирается так, чтобы отношение частоты сканирования ВЛС к частоте фотографирования выражалось натуральным числом:
Figure 00000034
, (20)
При этом момент фотографирования должен быть синхронизирован по времени с формированием линии развертки. Коэффициент для расчета положения ЛА в момент формирования линии развертки j
Figure 00000035
относительно его положения в момент времени фотографирования t ε
Figure 00000036
определяется выражением:
k j = j ν ф ν c
Figure 00000037
(21)
Тогда выражения (19) для определения координат точек в промежуточных линиях развертки, сформированных ВЛС за интервал времени между моментами фотографирования ( t ε , t ε + 1 )
Figure 00000024
, примут следующий вид:
X i = P x ε + k j Δ X + X i cos ( ψ ε + k j Δ ψ ) Y i sin ( ψ ε + k j Δ ψ ) Y i = P y ε + k j Δ Y + Y i cos ( ψ ε + k j Δ ψ ) + X i sin ( ψ ε + k j Δ ψ ) Z i = h + k j Δ Z Z i
Figure 00000038
(22)
Линии развертки ВЛС помещаются в декартовую систему координат съемочного участка. После этого на них накладывается координатная сетка. Размер ячеек сетки задается исходя из требуемого разрешения формируемой модели. В результате пересечений линий развертки ВЛС с вертикальными прямыми, проходящими через крайние точки в этих линиях, образуются замкнутые области 13 ограниченные съемочным участком 14. Выполняя интерпелляцию по этим областям, образуется облако точек, представляющее собой точечную модель местности. На облако точек, накладываются АФС, полученные в процессе проведения аэрофотосъемки и тем самым формируется трехмерная модель местности вдоль рельсовой колеи.
Источники информации
1. Патент РФ № 2628541, МПК G01C 5/00, на изобретение «Способ контроля состояния железнодорожного пути».
2. Патент РФ № 2646539, МПК G01C11/00, на изобретение «Модернизированная бортовая система управления аэрофотосъемкой для пилотируемых воздушных судов (МБСУ АФС)».
3. Патент РФ № 2591875, МПК G01C11/00, на изобретение «Способ построения карты экзогенных геологических процессов местности вдоль трассы магистрального нефтепровода».

Claims (1)

  1. Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути, отличающийся тем, что проводят одновременно плановую аэрофотосъемку и воздушное лазерное сканирование местности с применением летательного аппарата для получения цифровых аэрофотоснимков (АФС) и массива точек лазерных отражений местности вдоль полотна железнодорожного пути, при этом полученные АФС разбивают по парам, подлежащим взаимному ориентированию, с образованием стереопар, распознают на них рельсовую колею и определяют расстояния между рельсовыми нитями, по которым вычисляют масштаб изображения местности на АФС, после этого путем наложения цифровых маркеров на АФС каждой стереопары выполняют взаимное ориентирование АФС с определением элементов их внешнего ориентирования, которые используют для коррекции значений трехмерных координат массива точек лазерных отражений местности и определения координат этих точек на цифровых АФС, по скорректированным значениям трехмерных координат точек на местности, значениям двухмерных координат этих точек на АФС, а также значениям масштаба изображений местности на АФС формируют трехмерную модель местности.
RU2020109110A 2020-03-01 2020-03-01 Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути RU2726256C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020109110A RU2726256C1 (ru) 2020-03-01 2020-03-01 Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020109110A RU2726256C1 (ru) 2020-03-01 2020-03-01 Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2726256C1 true RU2726256C1 (ru) 2020-07-10

Family

ID=71510644

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020109110A RU2726256C1 (ru) 2020-03-01 2020-03-01 Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2726256C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114187537A (zh) * 2021-12-17 2022-03-15 中铁第一勘察设计院集团有限公司 基于航空遥感影像的铁路轨道及中线提取方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU24003U1 (ru) * 2002-03-28 2002-07-20 Попов Константин Николаевич Система для формирования цифровой модели рельефа и/или ортофотоплана
RU2591875C1 (ru) * 2015-05-26 2016-07-20 Открытое акционерное общество "Акционерная компания по транспорту нефти "Транснефть" (ОАО "АК "Транснефть") Способ построения карты экзогенных геологических процессов местности вдоль трассы магистрального нефтепровода
US9542738B2 (en) * 2014-01-31 2017-01-10 Pictometry International Corp. Augmented three dimensional point collection of vertical structures
RU2628541C1 (ru) * 2016-02-24 2017-08-18 Владимир Васильевич Щербаков Способ определения пространственных координат и геометрических параметров рельсового пути и устройство для его осуществления
RU2646539C1 (ru) * 2016-11-18 2018-03-05 Общество с ограниченной ответственностью "СКАН" (ООО "СКАН") Модернизированная бортовая система управления аэрофотосъемкой для пилотируемых воздушных судов (мбсу афс)
CN109238242A (zh) * 2017-07-10 2019-01-18 北京正能空间信息技术有限公司 基于立体大场景的输电线路路径优化选线

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU24003U1 (ru) * 2002-03-28 2002-07-20 Попов Константин Николаевич Система для формирования цифровой модели рельефа и/или ортофотоплана
US9542738B2 (en) * 2014-01-31 2017-01-10 Pictometry International Corp. Augmented three dimensional point collection of vertical structures
RU2591875C1 (ru) * 2015-05-26 2016-07-20 Открытое акционерное общество "Акционерная компания по транспорту нефти "Транснефть" (ОАО "АК "Транснефть") Способ построения карты экзогенных геологических процессов местности вдоль трассы магистрального нефтепровода
RU2628541C1 (ru) * 2016-02-24 2017-08-18 Владимир Васильевич Щербаков Способ определения пространственных координат и геометрических параметров рельсового пути и устройство для его осуществления
RU2646539C1 (ru) * 2016-11-18 2018-03-05 Общество с ограниченной ответственностью "СКАН" (ООО "СКАН") Модернизированная бортовая система управления аэрофотосъемкой для пилотируемых воздушных судов (мбсу афс)
CN109238242A (zh) * 2017-07-10 2019-01-18 北京正能空间信息技术有限公司 基于立体大场景的输电线路路径优化选线

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114187537A (zh) * 2021-12-17 2022-03-15 中铁第一勘察设计院集团有限公司 基于航空遥感影像的铁路轨道及中线提取方法
CN114187537B (zh) * 2021-12-17 2024-04-30 中铁第一勘察设计院集团有限公司 基于航空遥感影像的铁路轨道及中线提取方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111458720B (zh) 复杂山区基于机载激光雷达数据的倾斜摄影建模方法
EP2703774B1 (en) Monitoring method and monitoring system of settlement of engineering buildings
CN102506824B (zh) 一种城市低空无人机系统生成数字正射影像图的方法
US7800645B2 (en) Image display method and image display apparatus
JP5389964B2 (ja) 地図情報生成装置
CN106327573A (zh) 一种针对城市建筑的实景三维建模方法
JP2012511697A (ja) 測地参照データベースを生成する方法
LT4215B (en) Method for the collection, analysis, measurement and storage of geographical data
RU2591875C1 (ru) Способ построения карты экзогенных геологических процессов местности вдоль трассы магистрального нефтепровода
CN103106339A (zh) 同步航空影像辅助的机载激光点云误差改正方法
KR101394881B1 (ko) 하나 이상의 타겟들의 지리적 위치측정 방법
JP2002156229A (ja) 構造物の移動式変位計測方法及び装置
CN117437368B (zh) 基于无人机的路面平整度测量方法、系统、终端和介质
CN110986888A (zh) 一种航空摄影一体化方法
RU2726256C1 (ru) Способ построения трехмерной модели местности вдоль полотна железнодорожного пути
Wiedemann et al. Reconstruction of historical buildings based on images from the Meydenbauer archives
Maurice et al. A photogrammetric approach for map updating using UAV in Rwanda
Dreier et al. The potential of UAV-based laser scanning for deformation monitoring. Case study on a water dam
JPH1019562A (ja) 測量装置および測量方法
CN116758442A (zh) 一种基于激光扫描技术的输电线路数据处理方法
CN116839539A (zh) 一种用于隧道工程建设的自动监控量测系统
Spore et al. Collection, processing, and accuracy of mobile terrestrial lidar survey data in the coastal environment
CN108692710B (zh) 一种公路宗地测量方法及系统
Gräfe High precision kinematic surveying with laser scanners
Jeyapalan Mobile digital cameras for as-built surveys of roadside features