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从森林地区的机载激光扫描点云中进行全自动电力线提取
摘要：高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘，因为高压线附近的植被通常会被移除，而且与区域网络和低压网络相比，高压电线位于地面上方。相反，低压电线位于茂密的森林中间，在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中，应用一组标准（例如高度标准、密度标准和直方图阈值）来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后，采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比，93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。
3D激光雷达扫描到地图长期定位的可推广稳定点细分
摘要 - 动物机器人越来越多地在实际会随着时间而变化的现实环境中运行。准确且健壮的本地化对于自动移动系统的有效运行至关重要。在本文中，我们仅使用3D LIDAR数据来应对基于扫描到地图匹配的长期本地化开发可推广的学习过滤器的挑战。我们的主要目标是提高动态环境中移动机器人本地化的可靠性。为了获得学习过滤器的强大概括能力，我们利用扫描和MAP数据之间的差异。我们的方法涉及将稀疏的4D卷积应用于包含扫描素及其相应地图体素的关节稀疏体素电网上。这使我们可以根据每个扫描点的长期稳定置信分数将扫描点分为稳定且不稳定的点。我们的实验结果表明，利用稳定点进行定位 - 证明了扫描匹配算法的性能，尤其是在外观变化频繁的环境中。通过利用扫描和地图体素之间的差异，我们增强了稳定点的分割。因此，我们的方法概括为新的，看不见的环境。
自动室内建筑物重建...
从点云进行室内重建是摄影测量、计算机视觉和计算机图形学领域的热门话题。由于房间平面图复杂以及视线遮挡，从点云重建室内场景具有挑战性。现有的大多数方法都是处理静止地面激光扫描点云或 RGB-D 点云。在本文中，我们提出了一种从移动激光扫描点云自动重建室内 3D 建筑模型的方法。该方法包括 2D 平面图生成、3D 建筑建模、门检测和房间分割。我们方法的主要思想是根据对点分布的观察将墙体结构分为内墙和外墙两种不同类型。然后我们利用基于图切割的优化方法来解决标记问题，并根据优化结果生成 2D 平面图。随后，我们利用基于 α 形的方法在 2D 投影点云上检测门，并利用平面图分割单个房间。实验表明，该门检测方法可以达到 97% 的识别率，房间分割方法可以达到正确的分割结果。我们还在合成数据上评估了重建精度，这表明我们的方法的精度与最先进的方法相当。
同时定量和发现（小队）三位化方法模板组合 - 离子陷阱和Orbitrap分析
获得了标记标准标准和NIST SRM等离子体代谢物的数据依赖性MS 2，同时获得了标记标准标准的目标MS 2。使用离子陷阱的目标实验中，发现MS 2以足够的强度产生诊断片段，并在整个峰上进行了足够的扫描点进行定量。初步数据证明了利用离子陷阱的靶向分析物上苯丙氨酸的LLOD和LLOQ低于10 femtomoles。高分辨率MS 2由化合物发现者分析，以从包括MZCloud在内的多个来源生成注释。对已识别化合物的完整扫描在峰上具有足够的扫描以进行相对定量。
glskeleton：几何laplacian骨骼化...
摘要 - 曲线骨架是几何建模和计算机图形群落已知的，它是形状删除者之一，它凭直觉指示对象的拓扑特性。近年来，研究还提出了应用曲线骨骼来协助机器人推理和计划的潜力。但是，原始的扫描点云模型通常不完整且嘈杂。此外，处理大点云在计算上也效率低下。专注于物体不完整和分布较差的对象云的曲线骨骼化，在这项工作中提出了有效的基于Laplacian的骨骼化框架（GLSKeleton）。我们还提出了引入的局部还原策略（LPR）方法的计算效率，而无需牺牲主要的拓扑结构。使用开源数据集进行了全面的实验来基准性能，并且它们在收缩和整体骨骼化计算速度方面都有显着改善。
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。
Microsoft Word - ACRS_waveform_Fullpaper_515.docx
关键词：全波形，激光雷达，联合配准，表面匹配 摘要：机载全波形激光雷达能够记录后向散射激光脉冲的完整波形。由于这种能力，与传统的激光雷达系统相比，它可以在每条激光行进路径上检测到更多的额外物体，因此已逐渐被引入森林或植被区域的应用中。为了从扫描点云中提取感兴趣的信息，数据处理包括预处理（如脉冲检测）、联合配准、分割、分类等。按顺序执行。从处理链中可以看出，数据联合配准的质量是影响后续处理和分析可靠性的关键因素之一。因此，本文重点关注此阶段可能出现的问题，并提出了一种提高数据联合配准性能的方法。本文采用Riegl Q680i机载全波形激光雷达从相邻飞行带采集两组点云。本系统将扫描数据分为单个回波、第一个回波、最后一个回波和其他回波。为检验飞行带平差性能，分别从两个飞行带中提取了单个回波和最后一个回波点云，这两个回波点云更能代表地形。在专有软件RiPROCESS中进行预处理和配准后，发现使用单个回波或最后一个回波数据集时，两个飞行带之间存在错位。为了解决这个问题，应用了3D表面匹配技术。此外，为了实现理想的配准，评估了使用不同类型回波数据进行表面匹配的性能。本文分析了该方法所取得的改进和可行性。1 引言