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3D 地面激光扫描仪用于复制真实的军事...
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用，激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型，目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制（即从120 m检测点少于1 mm的错误率），然后将它们放入模拟场景中。如今，激光扫描仪是多功能且用户友好的工具，旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡，作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中，获得最终结果的过程非常简单，很快，很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光（北约罗马北约建模与模拟中心的财产）进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m，宽度为2,9 m，高度为3 m。作为任何军用车辆，Freccia车辆非常复杂，包括许多相关结构
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
用于建筑遗产分析的机器学习和深度学习：激光扫描和基于无人机的测量应用程序对复杂的空间网格结构
摘要：从基于现实的数据开始的3D几何形状的重建是具有挑战性的，并且由于对现有结构进行建模和建筑遗产的复杂性的困难，因此具有挑战性且耗时。本文介绍了一种方法论方法，用于对测量产出的自动分割和分类，以改善从激光扫描和摄影数据的解释和构建信息建模。的研究重点是测量19-20-21世纪后期的网状，空间网格结构，这是我们的建筑遗产的一部分，这可能需要监视维护活动，并依赖于人工智能（机器学习和深度学习），用于以下方面： 加工。专注于博洛尼亚（Bologna）的钢中的网格结构的案例研究，这项工作就数据准确性，几何和空间复杂性，语义分类和组件识别提出了许多关键问题。
通过3D结构光扫描
摘要为了确保线弧添加剂制造（WAAM）组件的几何精度，必须分析过程参数如何影响焊珠尺寸和形状。本文提出了一个正式且可重复的程序，通过增强全覆盖的光学扫描，重点关注通过冷金属传递（CMT）焊接过程实现的多层薄壁封闭标本，从而完全表征珠子的几何形状。已经根据过程参数计划制造了一系列圆形标本，并用GOM边缘投影3D光学扫描仪扫描，在Rhinoceros 3D CAD环境中进行了几何处理，并根据ANOVA方法对统计学上的分析进行了分析。已经评估了平均尺寸，横向波动，连续层之间的相互作用以及封闭层路径的割炬开关/关闭区域。已经建立了珠子大小和沉积参数之间的数值相关性。获得的结果还揭示了形状和尺寸的可变性，突出了控制几何学精度的挑战。最后，根据这些结果制定了过程规划指南。
使用先进的深层激光扫描技术对增材制造的 Ti6Al4V 扫描电子显微镜图像进行实时数据驱动的微观结构缺陷检测
由于缺乏全面的数据集和缺陷类型的多样性，自动检测增材制造的 Ti6Al4V 材料中的微观结构缺陷面临巨大挑战。本研究介绍了一种应对这些挑战的新方法，即开发专门针对扫描电子显微镜 (SEM) 图像的微观结构缺陷数据集 (MDD)。我们使用此数据集训练和评估了多个 YOLOv8 模型（YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x），以评估它们在检测各种缺陷方面的有效性。主要结果表明，YOLOv8m 在精度和召回率之间实现了平衡，使其适用于可靠地识别各种缺陷类型中的缺陷。另一方面，YOLOv8s 在效率和速度方面表现出色，尤其是在检测“孔隙”缺陷方面。该研究还强调了 YOLOv8n 在检测特定缺陷类型方面的局限性以及与 YOLOv8l 和 YOLOv8x 相关的计算挑战。我们的方法和发现有助于科学地理解增材制造中的自动缺陷检测。MDD 的开发和 YOLOv8 模型的比较评估通过提供检测微结构缺陷的强大框架来推进知识水平。未来的研究应侧重于扩展数据集和探索先进的 AI 技术，以提高检测准确性和模型泛化能力。
推进森林清单：使用专业激光扫描仪的低成本MLS激光雷达设备的比较研究
1农业，食品和环境科学系理工学院（M. Raballo，Alessandro.vitali.vitali）@staff.univpm.it 2矿业开发与勘探系 Systems Science, Eth Zurich, Switzerland Arnadi.murtiyoso@usys.ethz.ch 4 Universit´E de Strasbourg, Save Strasbourg, Cnrs, Icube Laboratory Umr 7357, Photogrammetry and Geomatics and Geomatics Group, france arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 5 Dragones Research Group, Escuela de Ingenier'农业Y Forestal（校园de Ponferrada），AV。astorga S/N，24400 Ponferrada，西班牙flor.alvarez@unileon.es 6 Hazi Fundazioa，Granja Modelo de arkaute，01192 Vitoria -Gasteiz，西班牙 - 西班牙-Acantero@hazi@hazi.hazi.es equhazi.es 7 imib -csic，spsic de miers de Mieres，astain，Astain，AST.ASTURIAS，ASTOLOL，ASTOLOL，ASTOLOL，RODBOLF，RODFOLF，RODFOLF，RODFOLF，RODBOLF，RODBOLF，RODBOLF。 Diego.laino）@CSIC.ES 8大学，Marthe的理工学院，民用，建筑工程和建筑学系（SAD）r.pierdicca@staff.univpm.it
用激光扫描的点云处理
目标受众：国家制图机构，研究人员，学者，学生，私人公司的工作人员的先决条件：熟悉对遥感和测量的基本理解。对于具有计算机科学背景的人以及想要学习广泛基本原理的人（调查背景而不是编程），模块4和5中有单独的练习。课程目标：如今，使用大量不同的系统（例如手持式，背包，伪造型和范围内的无人机和无人机系统）获得了大量的移动和机载激光扫描点云。激光扫描已成为在非建造环境中提供3D周围环境的标准工具。本课程将了解如何将这种点云处理成信息学。对激光扫描物理和一般点云处理技术进行了简介，然后将更多的重点放在AI上，即在点云处理中的机器学习和深入学习方法。涵盖了几个应用程序。许多例子来自林业，激光扫描已经彻底改变了传统作品。解决的主题：在Espoo举行的当前研讨会上的演讲将提供介绍，以通过激光扫描广泛理解点云处理。这也将使那些不与计算机科学合作的人了解算法思维。将更详细的重点放在机器/深度学习 - 型对象检测上。
用于大鼠功能性脑成像的螺旋激光扫描光声显微镜
以及最近的临床研究。11 – 21 在 PAI 中，当纳秒激光照射组织时，发色团（例如氧合血红蛋白 (HbO 2 ) 和脱氧血红蛋白 (Hb)）会吸收能量并通过热弹效应产生光声波。1 , 22 – 25 产生的波由超声换能器检测并通过图像重建算法进行处理。PAI 以前曾用于在小型和大型动物模型中提供高分辨率脑血管结构和功能图像。26 – 28 高分辨率功能性脑成像系统可以解答许多神经科学问题。22 , 29 , 30 对于功能成像，PAI 依赖于与功能性磁共振成像相同的原理，通过对脑血流动力学波动（即氧需求变化）进行成像来间接捕获神经活动。已报道了许多将 PAI 用于功能性脑成像的应用。例如，Wang 等人。4 对大鼠脑在胡须刺激、高氧和缺氧反应下的脑血流动力学变化进行了成像；Nasiriavanaki 等人。22 , 31 开发了一种光声计算机断层扫描 (PACT) 系统来监测小鼠脑皮质静息状态功能连接；1 Kang 等人。对小鼠脑癫痫发作期间的神经元活动进行了成像； 32 Liao 等人33 对大鼠脑响应前爪电刺激的血流动力学变化进行了成像；Janggun 等人34 开发了一种功能性 PAI 系统来监测可卡因引起的大鼠脑区域激活。PAI 有两种主要实现方式：PACT 和光声显微镜 (PAM)，后者根据聚焦方式进一步分为两类，即声学分辨率-PAM 和光学分辨率 PAM (OR-PAM)。1 , 35 虽然 PACT 用于对较深区域较大血管的血流动力学参数进行成像， 4 , 22 , 36 – 39 PAM 用于对细小血管（即浅层毛细血管）进行成像。40 – 45 与脑内较大的血管相比，对毛细血管血流动力学变化的分析可以更详细地了解脑功能。OR-PAM 的早期版本使用 2D 振镜扫描仪，在约 2 分钟内提供直径约为 6 毫米的成像区域。46 通过结合更快的扫描硬件，例如微机电系统镜，第二代 OR-PAM 系统变得更快。例如，Yao 等人。47 开发了一种 OR-PAM 系统，能够在 37 秒内对 2.5 × 4 平方毫米的区域进行成像；Lan 等人。48
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
关于空气激光扫描技术的前景...
摘要：本文针对市政管理需要，提出了基于机载激光扫描结果的数字模型的城市发展问题。介绍了空中激光扫描过程和随后对结果的相机处理。讨论了用于分析所接收信息的专用软件和作者对对象进行分类的方法。对城市模型编制领域的现有成果以及从城市区域航空测量中获得的自然和人造物体的分析进行了分析。得出结论，该技术在核算和监测城市区域对城市经济、人口生活质量和预测突发事件的影响方面具有应用和发展的前景。