Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 13

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  mobile laser scanning
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
EN
The article describes the method of calibration of the Riegl VMZ-400 mobile scanning system on a floating platform and an experiment aimed at conducting measurements from a previously calibrated instrument. The issue of factors affecting the quality of measurements was discussed. Mobile laser scanning is an increasingly popular measurement solution, but it is still innovative on a European scale. The use of a floating platform is unique on a national scale. The presented solution is the result of the work of the Gdańsk University of Technology team on the development of the measurement procedure for scanning land from the sea and the river.
EN
The article proposes a new approach of coastal cliff monitoring which bases on a new comprehensive monitoring system, being a combination of mobile scanning from the sea with the geotechnical stability analysis. Mobile laser scanning is an innovative solution for 3D data collection which allows the monitored object geometry to be precisely measured, thus providing opportunities for series of analyses contributing to the development of an improved monitoring system. The authors present selected cliff profiles obtained from mobile scanning in the area of Jastrzebia Gora, complemented by relevant geotechnical analyses. The analysis of current cliff geometry is accompanied by calculations of hypothetical cliff profile changes resulting from possible action of nature forces. Finally, a comprehensive strategy for coastal cliff monitoring is proposed.
EN
The aim of the research was to analyze the possibility of using mobile laser scanning systems to acquire information for production and/or updating of a basic map and to propose a no-reference index of this accuracy assessment. Point clouds have been analyzed in terms of content of interpretation and geometric potential. For this purpose, the accuracy of point clouds with a georeference assigned to the base map objects was examined. In order to conduct reference measurements, a geodetic network was designed and also additional static laser scanning data has been used. The analysis of mobile laser scanning (MLS) data accuracy was conducted with the use of 395 check points. In the paper, application of the total Error of Position of the base-map Objects acquired with the use of MLS was proposed. Research results were related to reference total station measurements. The resulting error values indicate the possibility to use an MLS point cloud in order to accurately determine coordinates for individual objects for the purposes of standard surveying studies, e.g. for updating some elements of the base map content. Nevertheless, acquiring MLS point clouds with satisfying accuracy not always is possible, unless specific resolution condition is fulfilled. The paper presents results of accuracy evaluation in different classes of base-map elements and objects.
EN
The study is devoted to the uses of laser scanning in the field of engineering surveying. It is currently one of the main trends of research which is developed at the Department of Engineering Surveying and Civil Engineering at the Faculty of Mining Surveying and Environmental Engineering of AGH University of Science and Technology in Krakow. They mainly relate to the issues associated with tower and shell structures, infrastructure of rail routes, or development of digital elevation models for a wide range of applications. These issues often require the use of a variety of scanning techniques (stationary, mobile), but the differences also regard the planning of measurement stations and methods of merging point clouds. Significant differences appear during the analysis of point clouds, especially when modeling objects. Analysis of the selected parameters is already possible basing on ad hoc measurements carried out on a point cloud. However, only the construction of three-dimensional models provides complete information about the shape of structures, allows to perform the analysis in any place and reduces the amount of the stored data. Some structures can be modeled in the form of simple axes, sections, or solids, for others it becomes necessary to create sophisticated models of surfaces, depicting local deformations. The examples selected for the study allow to assess the scope of measurement and office work for a variety of uses related to the issue set forth in the title of this study. Additionally, the latest, forward-looking technology was presented - laser scanning performed from Unmanned Aerial Vehicles (drones). Currently, it is basically in the prototype phase, but it might be expected to make a significant progress in numerous applications in the field of engineering surveying.
Logistyka
|
2016
|
nr 1
336--342, CD1
PL
Mapy i modele (w tym 3D) dróg, torów kolejowych czy portów morskich odgrywają zasadniczą rolę w transporcie i logistyce. W działaniach praktycznych związanych z pozyskiwaniem danych pomiarowych dla tego celu, coraz większe zainteresowanie wzbudza technologia skaningu laserowego, szczególnie mobilnego skaningu laserowego. Niestety, pomiar skaningiem laserowym (jak każdy inny pomiar) jest obarczony błędami. W przypadku skaningu laserowego wielkość tych błędów zależy od kilku czynników. W niniejszej pracy zbadano wpływ dwóch czynników, które zmieniają się najbardziej w trakcie skanowania mobilnego. Tymi czynnikami są warunki geometryczne skanowania oraz barwa skanowanej powierzchni. Przeprowadzone badania mają istotne znaczenie dla wydajnego i skutecznego wykorzystania technologii mobilnego skaningu laserowego, szczególnie w inwentaryzacji infrastruktury transportowej.
EN
Maps and models (including 3D) roads, railways and sea ports play an essential role in transport and logistics. In practical activities related to the acquisition of measurement data for this purpose, it is increasingly clear interest in laser scanning technology, especially mobile laser scanning. Unfortunately, the measurement of laser scanning (like any other measurement) is affected by errors. In the case of laser scanning magnitude of these errors it depends on several factors. In the present study we investigated the effect of two factors that change the most during the scanning of the mobile. These factors include the conditions of geometric scanning, and color scanned surface. The studies are important for efficient and effective use mobile laser scanning technology, especially in transport infrastructure inventory.
PL
Jednym z warunków zwiększenia automatyzacji zarządzania transportem intermodalnym i przewozem przesyłek z przekroczoną skrajnią ładunkową jest kodyfikacja linii kolejowych. PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. od kilku lat prowadzi intensywne prace zmierzające do wdrożenia kodyfikacji na liniach kolejowych zarządzanych przez Spółkę. W artykule przedstawione zostały wyniki kilkuletnich badań w zakresie mobilnych systemów pomiarowych skrajni linii kolejowych oraz budowy bazy danych i implementacji kodyfikacji linii kolejowych zgodnie z przepisami zawartymi w Kartach UIC 502-2. Zaprezentowane zostały również efekty wdrożenia systemu pomiarowego oraz informatycznego systemu zarządzania procesem kodyfikacji. Głównym celem wykonanego w PKP Polskie Linie Kolejowe SA projektu pt.: „Opracowanie innowacyjnej metodyki i informatycznego systemu zarządzania dla kodyfikacji linii kolejowej” było opracowanie technologii pozyskiwania modelu przestrzennego infrastruktury pasa kolejowego na bazie pomiarów laserowych, fotogrametrycznych, GPS oraz IMU (Inertial Measurement Unit) wykonanych z mobilnej platformy pomiarowej poruszającej się po torach z prędkością do 100 km/h. Głównymi wyzwaniami projektowymi były: wybór parametrów i konfiguracji sprzętowej dla mobilnego systemu do pomiaru skrajni linii kolejowych, opracowanie systemu informatycznego zarządzania procesem kodyfikacji oraz jego funkcjonalności w zakresie przetwarzania danych pomiarowych, zachowanie wymaganych dla pomiaru skrajni kolejowej dokładności systemu pomiarowego oraz optymalizacja przetwarzania terabajtowych plików obserwacyjnych. W trakcie realizacji zespół projektowy wielokrotnie weryfikował swoje pierwotne założenia. Niektóre funkcjonalności zostały dodane na podstawie uwag zgłaszanych przez użytkowników końcowych na przeprowadzonych szkoleniach. Wdrożenie systemu pomiarowego skrajni linii kolejowych jest niezbędne do utrzymania aktualnej i wydajnej bazy danych skrajni linii kolejowych. Otrzymane wyniki wskazują na potrzebę stworzenia systemu stacji referencyjnych pozycjonowania satelitarnego wzdłuż linii kolejowych. Niezbędna jest również ścisła współpraca z jednostkami prowadzącymi ruch kolejowy w celu zapewnienia optymalnego czasu przejazdu oraz zwrócenie szczególnej uwagi na planowanie tras pomiarowych w celu uniknięcia przestojów na trasie pomiaru.
EN
One of the conditions for increasing, and, in particular, for automating management of intermodal transport and carriage of consignments with an increased loading clearance gauge is the codification of railway lines. For several years PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. has been conducting an intensive research aimed at the implementation of codification of railway lines that are managed by the Company. This paper presents results of many years of research in the field of mobile measuring systems applied for railway loading clearance gauge measurements, and in the field of establishing a database and implementing codification of railway lines in compliance with provisions included in UIC 502-2 Leaflets. Moreover, the results of implementation of the measuring system and the IT system for the codification process management are demonstrated. The main goal of the project developed by the PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. and titled “Development of an Innovative Methodology and IT System of Management for the Railway Line Codification” was to work out a spatial model of railway track corridor on the basis of laser, photogrammetric, GPS, and IMU measurements made from a mobile measuring flatcar, travelling along the track with the speed of up 100 km/h. Main project challenges were as the following: selecting parameters and equipment configuration for the mobile system to measure railway loading clearance gauge, develop a computer system to manage the codification process and functionality of the system in respect of measurement data processing, maintain accuracy of the measuring system as required for railway loading clearance gauge measuring and optimise processing of observation files. In the course of the project duration, the project team has verified their original assumptions many times. Some functionalities have been added based on comments made by final users during training courses. Implementation of railway loading clearance gauge measuring system is necessary to maintain an up-to-date and effective database of railway line loading clearance gauges. Results that have been obtained show that it is needed to create a system of reference stations along railway lines. It is also necessary to be especially cautious when devising measurement routes, and to closely cooperate with units that operate and control the railway traffic in order to ensure an optimum time of ride, and to avoid stopovers on the measurement route, which might reduce the obtained measurement accuracies.
7
EN
The rapid development of scanning technology, especially mobile scanning, gives the possibility to collect spatial data coming from maritime measurement platforms and autonomous manned or unmanned vehicles. Presented solution is derived from the mobile scanning. However we should keep in mind that the specificity of laser scanning at sea and processing collected data should be in the form acceptable in Geographical Information Systems, especially typical for the maritime needs. At the same time we should be aware that data coming from maritime mobile scanning constitutes a new approach to the describing of maritime environment and brings a new perspective that is completely different than air and terrestrial scanning. Therefore, the authors, would like to present results of an experiment aimed at testing the possibilities of using mobile scanning at sea. Experiment was conducted in the harbour and the associated environment of neighbouring southern coast of the Baltic Sea.
PL
Dzięki intensywnemu rozwojowi technologia LiDAR (Light Detection And Ranging) jest w ostatnim czasie co raz bardziej popularną metodą pozyskiwania informacji przestrzennej. Rejestrowanie przestrzeni za pomocą skanerów laserowych zamontowanych na mobilnej platformie łączy w sobie szybkość pozyskiwania gęstej chmury punktów z dokładnościami centymetrowymi. Jest to więc bardzo skuteczne rozwiązanie do pozyskiwania informacji o obiektach wydłużonych (liniowych), a także ich otoczeniu. Wynikowa chmura punktów, aby mogła być wykorzystywana do poszczególnych zastosowań, musi spełniać określone parametry, zarówno dokładnościowe jak i jakościowe. Zwykle zamawiający określa wartości parametrów, które w projekcie należy uzyskać. O ile w kwestii parametrów dokładnościowych nie pojawiają się rozbieżności co do metodyki, o tyle w przypadku gęstości chmury punktów sytuacja nie jest jednoznaczna. Ze względu na specyfikę danych MLS (Mobile Laser Scanning), nie można tu zastosować bezpośrednio rozwiązań z ALS (Airborne Laser Scanning). Podawanie również gęstości chmury punktów jako ilorazu liczby punktów przez „płaskie” pole powierzchni powstające z rzutu granicy projektu na płaszczyznę, powoduje mylne wrażenie o gęstości chmury punktów na zeskanowanych obiektach. A właśnie gęstość chmury punktów na obiektach jest kluczowym kryterium w kwestii jej przydatności do dalszego przetwarzania i wykorzystania (np. możliwość rozpoznania obiektów na chmurze). W niniejszym artykule, na trzech polach testowych, zbadano trzy różne metody obliczania gęstości zbioru danych LiDAR dzieląc liczbę punktów: najpierw przez „płaskie” pole powierzchni, następnie przez „trójwymiarowe”, a kończąc na metodzie voxelowej. Najbardziej wiarygodną wydaje się być metoda voxelowa, która oprócz samych lokalnych wartości gęstości, przedstawia ich przestrzenny rozkład.
EN
The LiDAR (Light Detection And Ranging) technology is becoming a more and more popular method to collect spatial information. The acquisition of 3D data by means of one or several laser scanners mounted on a mobile platform (car) could quickly provide large volumes of dense data with centimeter-level accuracy. This is, therefore, the ideal solution to obtain information about objects with elongated shapes (corridors), and their surroundings. Point clouds used by specific applications must fulfill certain quality criteria, such as quantitative and qualitative indicators (i.e. precision, accuracy, density, completeness).Usually, the client fixes some parameter values that must be achieved. In terms of the precision, this parameter is well described, whereas in the case of density point clouds the discussion is still open. Due to the specificities of the MLS (Mobile Laser Scanning), the solution from ALS (Airborne Laser Scanning) cannot be directly applied. Hence, the density of the final point clouds, calculated as the number of points divided by "flat" surface area, is inappropriate. We present in this article three different ways of determining and interpreting point cloud density on three different test fields. The first method divides the number of points by the "flat" area, the second by the "three-dimensional" area, and the last one refers to a voxel approach. The most reliable method seems to be the voxel method, which in addition to the local density values also presents their spatial distribution.
PL
Mobilny skaning laserowy jest dynamicznie rozwijającą się technologią pomiarową, która staje się coraz bardziej powszechna w zakresie pozyskiwania trójwymiarowej informacji przestrzennej. W artykule przedstawiono wstępne wyniki segmentacji danych pozyskanych techniką MLS. Dane użyte w niniejszej pracy pozyskano w ramach pomiaru inwentaryzacyjnego infrastruktury linii kolejowej na odcinku Warszawa Zachodnia – Rembertów. Pomiar chmury punktów zrealizowano za pomocą zespołu skanerów profilowych zainstalowanych na platformie kolejowej. Proces segmentacji wykonano przy zastosowaniu narzędzi programu ‘open source’ Point Cloud Library. Wykorzystano szablony biblioteki PCL, która zawiera algorytmy segmentacji do odrębnych klasterów. Algorytmy te są najlepiej dostosowane do przetwarzania chmury punktów, składającej się z określonej liczby izolowanych przestrzennie regionów. Szablon biblioteki wykonuje ekstrakcję klastra w oparciu o dopasowanie modelu poprzez metody konsensusu próbek dla różnych parametrycznych modeli (płaszczyzny, walce, kule, linie, itp.). Większość operacji matematycznych jest realizowana na podstawie biblioteki Eigen, zbioru szablonów algebry liniowej. W niniejszym referacie przedstawiono szereg zagadnień związanych z zastosowaniem oprogramowania PCL i jego możliwościami.
EN
Mobile laser scanning is dynamically developing measurement technology, which is becoming increasingly widespread in acquiring three-dimensional spatial information. Continuous technical progress based on the use of new tools, technology development, and thus the use of existing resources in a better way, reveals new horizons of extensive use of MLS technology. Mobile laser scanning system is usually used for mapping linear objects, and in particular the inventory of roads, railways, bridges, shorelines, shafts, tunnels, and even geometrically complex urban spaces. The measurement is done from the perspective of use of the object, however, does not interfere with the possibilities of movement and work. This paper presents the initial results of the segmentation data acquired by the MLS. The data used in this work was obtained as part of an inventory measurement infrastructure railway line. Measurement of point clouds was carried out using a profile scanners installed on the railway platform. To process the data, the tools of ‘open source' Point Cloud Library was used. These tools allow to use templates of programming libraries. PCL is an open, independent project, operating on a large scale for processing 2D/3D image and point clouds. Software PCL is released under the terms of the BSD license (Berkeley Software Distribution License), which means it is a free for commercial and research use. The article presents a number of issues related to the use of this software and its capabilities. Segmentation data is based on applying the templates library pcl_segmentation, which contains the segmentation algorithms to separate clusters. These algorithms are best suited to the processing point clouds, consisting of a number of spatially isolated regions. Template library performs the extraction of the cluster based on the fit of the model by the consensus method samples for various parametric models (planes, cylinders, spheres, lines, etc.). Most of the mathematical operation is carried out on the basis of Eigen library, a set of templates for linear algebra.
EN
The following article presents an analysis of accuracy three point clouds ( airborne, terrestrial and mobile) obtained for the same area. The study was conducted separately for the coordinates (X, Y) - examining the location of buildings vertex and separately for the coordinate (Z) - comparing models built on each of the clouds. As a baseline measurement for both analyzes (X, Y and Z), the totalstation measurement was taken.
PL
Poniższy artykuł przedstawia analizę dokładnościową trzech chmur punktów (dane lotnicze, naziemne i mobilne) pozyskanych dla tego samego obszaru. Badania przeprowadzono osobno dla współrzędnych (X,Y) – badając położenie załamań ścian budynków oraz osobno dla współrzędnej (Z) - porównując modele zbudowane na każdej z chmur. Jako pomiar referencyjny dla obu analiz (X,Y oraz Z) przyjęto wyniki z pomiaru tachimetrycznego.
PL
W artykule przedstawiono metodę detekcji kolejowych słupów trakcyjnych w oparciu o dane pochodzące ze skaningu laserowego. Głównymi założeniami podczas opracowywania algorytmu były uniwersalność metody, niezależność od parametrów definiowanych przez użytkownika oraz wysoki stopień automatyzacji. Z uwagi na objętość zbiorów danych ze skaningu laserowego i związanych z tym problemów z efektywnym przetwarzaniem chmur punktów, w proponowanym algorytmie obliczenia podzielono na dwa etapy. W etapie pierwszym wyznaczane są regiony, w których potencjalnie mogą występować słupy trakcyjne. Natomiast w etapie drugim weryfikowane jest położenie słupów w obszarach potencjalnych oraz wyszukiwane są punkty zarejestrowane na powierzchniach słupów. W celu uproszczenia obliczeń w pierwszym etapie analizowana jest różnica w gęstości punktów, znajdujących się bezpośrednio nad torami kolejowymi. W etapie drugim każdy z potencjalnych regionów analizowany jest indywidualnie. Po pierwsze wyznaczane są podzbiory punktów z wykorzystaniem kryterium wysokości. W podzbiorach w sposób iteracyjny odrzucane są punkty, których odległość do średniego położenia punktów w podzbiorze jest większa od przyjętej wielkości granicznej. W ten sposób usuwane są odbicia od obiektów znajdujących sie w sąsiedztwie słupów takich jak drzewa czy lampy, natomiast zachowywane są punkty należące do poszukiwanych słupów trakcyjnych. Przeprowadzone badania potwierdziły skuteczność opracowanego algorytmu. Proponowana metoda pozwoliła na detekcję wszystkich rodzajów słupów, znajdujących się w obszarze zainteresowania.
EN
In the last few years in Poland the railway infrastructure modernization program was lounged. It requires fast and precise technique to acquire data sets. Mobile laser scanning could be implemented, however automatic modeling methods from point cloud data sets are not suitable for geometrically complex railway infrastructure equipment such as traction poles. The main object of this study is the development of automatic traction poles extraction algorithm from laser scanning data. The flexibility of the method and independence from user-defined parameters were the main algorithm objectives. Because of the laser scanning data volume, simple calculations on point cloud subsets should be used to assure processing efficiency. In this study the combination of density and distance analysis was used. Proposed algorithm has been divided into two stages. In the first step regions of interest are selected by analysis of density difference for points located directly above the railway tracks. The influence of point density bin size on the number of correctly classified region was tested. In the second stage, each of the potential regions is analyzed individually. Iterative method of rejecting points based on distance criteria was used to extract traction poles points. In the study the point cloud from mobile laser scanner with density of 700 points/m2 was used. The test area covers 1.5 km railroad section between Miechow and Slomniki in Poland and contains 26 traction poles. All traction poles within study area were detected. It was proved that by appropriate combination of density and distance analysis, accurate traction poles extraction is possible even in complex regions with many surrounding objects.
PL
Tematem niniejszego artykułu jest detekcja obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego. Pierwszym istotnym etapem, zanim przystąpi się do właściwej detekcji, jest usunięcie szumu pomiarowego. W przypadku skaningu mobilnego szum jest kluczowym problemem, gdyż wprowadza duże zakłócenia do danych pomiarowych. W pierwszej części artykułu zawarto krótką charakterystykę programów pod kątem prostych filtrów geometrycznych, które zarówno usuwają szumy jak i przeprowadzają proste operacje klasyfikacji (na przykład wydzielenie obiektów oddalonych o określoną wartość głębokości). Dopiero po usunięciu szumu jest możliwe rozpoznawanie obiektów. Jest to stosunkowo nowe zagadnienie, otwierające szerokie pole do analiz i badań naukowych. Do tej pory zostało opisanych kilka metod klasyfikacji danych pochodzących z mobilnych systemów laserowych. Część algorytmów opiera się na metodach wywodzących się z teorii przetwarzania obrazów. Rozproszona chmura punktów jest zapisywana w siatce regularnej jako raster, którego wartości pikseli odpowiadają głębokości lub intensywności danych laserowych. Do metod opartych na obrazach możemy zaliczyć: algorytmy wykorzystujące filtry morfologiczne i algorytmy wyszukiwania. Inne metody detekcji obiektów bazują na danych rozproszonych, czyli oryginalnej chmurze punktów. Przykładem może być metoda oparta na algorytmie RANSAC. Przeprowadzona analiza algorytmów filtracji ujawniła, że mobilny skaning laserowy może stanowić miarodajne źródło do wyodrębniania obiektów.
EN
The subject of this paper is detection of railway infrastructure objects based on mobile laser scanning. The first important step, made before proceeding with correct detection, is to remove the measurement noise. In the case of mobile scanning noise is a key issue, since it introduces a large distortion of the measurement data. In the first part of the article a brief description of the programs in terms of simple geometric filters which both remove noise and carry out simple operations of the classification (for example, the separation of objects spaced by a certain depth). Object recognition is possible only after the removal of the noise This is a relatively new problem, opening a wide field for analysis and research. So far several methods have been described for the classification of the mobile data. Some algorithms based on methods derived from the image processing theory. Scattered cloud of points is stored in a regular grid, the pixel values correspond to the depth or intensity of the laser data. The image-based methods: algorithms using morphological filters and retrieval algorithms. Other methods are based on the detection of objects from the original cloud of points. An example is the method based on RANSAC algorithm. An analysis of filtering algorithms revealed that mobile laser scanning can be a reliable information source to extract objects.
13
Content available Mobilne skanowanie laserowe obiektów liniowych
PL
Mobilne skanowanie laserowe to nowoczesna technologia pozwalająca na zbieranie danych wzdłuż dróg, torów i tuneli bez konieczności wstrzymywania ruchu. Dokładności pomiarów uzyskiwane tą technologią są na poziomie kilku centymetrów, a czas realizacji projektu jest krótszy. W Polsce świadomość korzyści wynikających z zastosowania tej technologii jest wciąż niska.
EN
Mobile laser scanning is a new technology allowing to acquire spatial data along the roads, tracks and tunnels without jamming the traffic. Accuracy is few cm and project duration is shorter. In Poland there is still low awareness of the benefits of this technology.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.