Global Mapper Lidar Module还挺厉害的,自动分类的效果很不错. 首先去除地面点,用的是形态学滤波方法. 之后可以分类出建筑物.低中高树木.电力线路. https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php 另外VRMesh也可以实现分类.具体功能怎么操作还没有学会,应该是基于Mesh的,要将点云先构网,之后各种分类. VRMesh可以30天试用!http://www.vrmesh.com/

Global Mapper是一个比较好用的GIS数据处理软件,官网:http://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper.php ,除使用ArcGIS软件的处理数据外,这个软件也常用来处理数据,它不会像ArcGIS等大型商业GIS软件那样臃肿. 但是,以前它的颜值确实有点低,如下: 新的版本颜值有所提升,风格与国外开源软件类似,也和sketchup界面有点像. 颜色先不说,它的功能确实强大.可兼容各种地图和数据.例如可以将天地图的地图服务加载上去

LiDAR--Light Detection And Ranging,即激光探测与测量技术. 下面将介绍如何使用ARCGIS来发布LiDAR的成果点云数据. LiDAR的点云数据一般格式为LAS.在ArcGIS Pro中可以直接加载LAS,也可以使用GP工具创建LAS Dateset.一般一个项目的LiDAR数据是涉及多个LAS文件的,使用LAS Dataset来统一管理多个相关的LAS文件会更加方便. 下图为把LAS Dataset加载到ArcGIS Pro后浏览的截图. 浏览检查,确认数据正

近期需要处理一批Lidar+image的数据,拿到的是其他格式,但要转存成rosbag使用,参考部分网上做法,完成并记录. 1.Lidar处理 主要是将Lidar点云信息按点转为pcl::PointXYZI,再将其用pcl::toROSMsg(mypoints, ros_Lidar_msg)转换成rosmsg,然后使用bag.write(). 2.Image处理 使用cv_bridge::CvImage ros_image作为中介,然后ros_image.toImageMsg()转换成rosms

常用的shp文件需要查看其内部字段 目前常用的有三种方法: 1.使用excel打开dbf文件,直接查看shp数据库文本文件 2.使用global mapper查看shp图元,然后通过内部工具查看“图元信息” 3.使用arcgis map 软件查看shp文件,右键查看文件信息 1和3看的都简单明了 记录下globalmapper的查看方式: 如上图是加载了OE自带data下面的world.shp的文件 查看图元信息的方式是: 点击“图元信息工具(Alt+P)”工具 点击想要查看的图元部分,在弹出的

CVPR2020:点云分类的自动放大框架PointAugment PointAugment: An Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Li_PointAugment_An_Auto-Augmentation_Framework_for_Point_Cloud_Classification_CVPR

https://blog.csdn.net/mrib/article/details/75116373 http://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper.php 谷歌地球(Google Earth) 7.3.0 官方版:http://www.onlinedown.net/soft/577730.htm Google Earth Studio:https://www.appinn.com/google-earth-studio/ Google

osgearth默认使用的投影基准面为: Geographic(Latitude/Longitude)的 WGS84 有这样一份数据需要修改: 1.在菜单栏种选择“工具”---->“配置” 2.在配置中选择“投影”页面,设置“投影”为”Geographic(Latitude/Longitude)“    “基准面”为“WGS84” 3.记得导出的时候,将没有数据设置为透明才符合oe的使用 注意:如果通过双击当前图层只能查看,不能修改

脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/hdf/FY2C_CLC_MLT_NOM_20070730_1800.hdf' f = addfile(fn) #Get data variable v = f['FY2C_Hourly_Cloud_Classification'] #Set x/y x = linspace(-5750000.0,5750000.0, 2288) y = linspace(-5750000.0,5750000.0, 2288) #Add x/

1 机载LIDAR的系统组成及原理 1.1 机载 LIDAR 技术的发展历程 LIDAR 技术和机载激光扫描技术的发展源自 1970 年,美国航空航天局(NASA)支持研制成功第一台对地观测 LIDAR 系统-LITE.因全球定位系统(Global PositioningSystem-GPS)及惯性导航系统(Inertial Navigation System-INS)的发展,使精确确定遥感平台的实时位置和姿态得以实现.德国 Stuttgart 大学于 1988 到 1993 年间将激光扫描技术

今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了.很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节. 1.点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等.这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到,而且是规整的,适合直接用于现存的图像处理框架.体素图像更直观的展示物体的三维形貌,更直接的表达物体表面空间位置关系,同时,很容易将图像中成功的方法推广到体素图像中.而三维点云的表达更加紧

激光雷达         随着智能驾驶技术的发展,激光雷达迅速的进入工程师的视野,不管是机械式.MEMS还是纯固态激光雷达,本质上都是以一定的速度扫描照射区域,在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息.激光雷达的反射点信息包含了距离.时间和水平角度(Azimuth)等信息,同时结合激光发射器的固定垂直角度,即可以计算出反射点的坐标信息,每一次扫描中所有反射点的集合即为点云(Point Cloud).而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发,点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战.

1.背景 1.1 高精资料采集 高精采集车是集成了测绘激光.高性能惯导.高分辨率相机等传感器为一体的移动测绘系统.高德高精团队经过多年深耕打造的采集车,具有精度高.速度快.数据产生周期短.自动化程度高.安全性高.信息量大等特点.   为了保证高精地图制作的精度,在高精采集车中,我们使用了目前业界最先进的激光测距仪,具有测量距离远.点云密度大等优点,扫描频率可以达到每秒100万点.   1.2 激光MTA问题 高速的扫描频率带来高质量数据的同时,也引入了一些特有的噪声和干扰,MTA就是其中的一种.

ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5. 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD).第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨

1.点云的频率 今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,点云和图像一样,有可能也存在频率的概念.但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词.点云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值.故点云本身并没有在讲诉一种变化的信号.但在抽象意义上,点云必然是在表达某种信号的,虽然没有明确的时间关系,但应该会存在某种空间关系(例如LiDar点云).我们可以人为的指定点云空间中的一个点(例如Scan的重心或LiDar的“源”),基于此点来讨论点云在各个方向

前言 Point Cloud Library (PCL)是一个功能强大的开源C++库,假设可以使用好PCL将会对我们在LiDAR数据处理领域的研究产生巨大帮助.LiDAR技术经过几十年的发展.眼下国内外关于LiDAR点云数据处理的文献已非常丰富.可是依旧存在硬件上的发展速度大于软件的发展速度. PCL中的算法基于众多的科研人员和程序爱好者的无私贡献才有今天强大的PCL. 博文中,我将针对怎样结合PCL和Qt库做一个可视化点云的程序.这部分内容在PCL官网已有几个样例并且都可以非常好的使用,并且U

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5017428.html 1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方