文章以数学形态学方法为基础,介绍了如何在激光雷达点云数据中滤除植被点和建筑物等局部较高点数据,并简单分析了利用保留地面点数据构建DEM的原理。
2022-03-29 14:57:47 111KB LIDAR DEM 原理分析
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径向 极坐标中的RADAR和LIDAR数据的NetCDF CF约定。 概述 [概述文档](./docs/CfRadialOverview.20170201.pdf) [AGU海报2016](./presentations/AGU_2016.poster_IN23A-1761.cfradial.pdf) [Earthcube研讨会](./reports/Workshop.20160525.md)| 时间轴-CfRadial版本1-经典模型 日期 活动 2016/08/01 [版本1.4](./current_docs/CfRadialDoc.v1.4.20160801.pdf) 2013/07/01 [版本1.3](./old_docs/CfRadialDoc.v1.3.20130701.pdf) 2011/06/07 [版本1.2](./old_docs/CfRadialDo
2022-03-29 09:33:07 21.31MB
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机载lidar点云数据的DSM、生产技术研究应用论文,讲述机载lidar数据生产的一般过程
2022-03-24 20:14:09 121KB 论文
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面对Li DAR技术的广泛应用以及Li DAR数据处理在多语言环境下的需求,提出了一种基于Java语言的Li DAR点云数据处理方法。该方法在网格划分的基础上引入了树结构,将网格索引与树结构索引相结合,对基本的规则网格空间索引进行了改进,并建立了相应的Li DAR点云数据处理的基本框架,实现了Java语言环境下的点云数据处理。通过对某测区的Li DAR点云数据进行处理,并比较了不同语言环境下的处理结果,验证了在Java语言环境下该方法进行Li DAR点云数据处理的可行性,以及利用该方法引入树结构的网格空间索引在Java语言环境下的实现性。
2022-03-19 13:33:26 787KB LiDAR Java 网格索引 树结构索引
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matlab方位角计算代码激光雷达模拟 用于简单模拟多通道激光雷达的Python,C ++和MATLAB代码。 这三个库有一些相似之处,但是是独立的(独立的),并且具有不同级别的功能。 最明显的相似之处是:(a)使用以主体(目标)和激光雷达类为主要焦点以及其他一些辅助类的面向对象的体系结构; (b)大量使用向量化技术将激光有效投射在几何图元上。 因此,它们可以作为学习Python(numpy),C ++(Eigen / Dense)和MATLAB的有趣的中级教学项目。 Python实现 仅使用Python 3.7,numpy和pandas进行计算,并使用PIL和Matplotlib进行快速内部可视化。 强烈建议使用Meshlab,以便更好地可视化复杂对象或复杂场景的渲染点云。 目前仅支持用三角形网格划分的对象:需要为环境中要扫描的每个对象使用两个用逗号分隔的文本文件,该文本文件具有三列(一个带有xyz cols,另一个带有用于定义顶点连通性的整数)。 激光雷达类模拟具有可自定义的均匀矩形方位角高程网格的理想多通道球形激光雷达。 使用PIL绘制了具有叠加扫描线的激光雷达视场的简单针Kon
2022-03-17 15:16:40 2.49MB 系统开源
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希望可以帮到学习slam的同学,之前看博客里下载需要积分,在学习中无意看到这份资料分享出来
2022-03-14 16:48:23 1.19MB slam
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数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具,可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云: rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行: # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型,在extract_image.py选择以下两行之一: #
2022-03-12 16:18:14 7KB 系统开源
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线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同,UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维(rho,phi,rho_dot),并且95%置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维(x,y),95%置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5%的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数,这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录: mkdir build && cd build 编译: cmake .. && make 运行它: ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例
2022-03-11 11:29:13 1006KB 系统开源
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KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考:点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例(3D边界框:8个顶点)不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL(如果不使用pcl,请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准
2022-03-01 14:31:55 1.39MB tensorflow point-cloud lidar vehicle-detection
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基于AutoCAD的LIDAR点云数据可视化
2022-02-16 16:51:23 710KB AutoCAD的LIDAR点云数据可视化
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