Методика фильтрации облака точек методом скользящего конуса
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Методика фильтрации облака точек методом скользящего конуса

Методика фильтрации облака точек методом скользящего конуса

Геодезия и маркшейдерия
УДК: 004.932.72`1:512.547
DOI: 10.33764/2411-1759-2025-30-5-15-23
А. А. Токин 1, А. А. Шоломицкий 2, В. В. Щербаков 3
Год: 2025
Том: 30
№: 5
Страницы: 15 - 23
1 Центр маркшейдерско-геодезических инноваций Иркутского национального исследовательского технического университета, г. Иркутск, Российская Федерация
2 Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
3 Сибирский государственный университет путей сообщения, г. Новосибирск, Российская Федерация

Финансирование: -

Аннотация:

Облако точек в фотограмметрии представляет собой трехмерное распределение точечных данных, извлеченных из фотограмметрических изображений объекта посредством методов автоматического распознавания изображений. Облако точек позволяет анализировать геометрические характеристики объекта, проводить его визуализацию и моделирование. В статье рассмотрен инновационный метод фильтрации облака точек определяемой поверхности для удаления шумов и ошибочно распознанных точек методом скользящего конуса, который состоит в перемещении на каждую точку облака конуса с направленным вверх основанием. Образующая конуса наклонена под определенным углом, соответствующим углу естественного откоса сыпучего материала. Точки, попадающие внутрь этих конусов, считаются шумом или не относящимися к исследуемой поверхности и удаляются. Таким образом, в облаке точек съемки объекта остаются только точки его поверхности, в данном случае поверхности определяемых объемов сыпучих материалов. Предложенный метод фильтрации облака точек позволяет повысить точность вычисления таких объемов, что подтверждается сравнением с результатами лазерного сканирования эталонных поверхностей.

Ключевые слова (RU):

фотограмметрия, съемка, автоматическое распознавание, фильтрация, подсчет объемов, точность

Ключевые слова (EN):

photogrammetry, survey, automatic recognition, filtering, automation, volume estimation, accuracy

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Токин А. А. Фотограмметрический метод съемки сыпучих материалов на складах с размещением IP камер на грузоподъемных механизмах // Маркшейдерский вестник. – 2024. – № 2 (152). – С. 31–38.
  2. Рогова Н. С. Применение неметрических цифровых камер для контроля объемов перемещенного грунта при выполнении земляных работ на строительных площадках // Инновации и инвестиции. – 2018. – № 4. – С. 356–359.
  3. Смольянинова Е. Н., Полищук Е. В. Проблемы современной складской логистики // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2019. – Т. 8. № 2 (27). – С. 292–294.
  4. Пат. RU2788655C1 Система автоматического расчета объемов сыпучего материала на складах закрытого типа [Текст] / Пастухова Г. В., Зотин Д. А., Торопов И.; заявл. 2021.08.02; опубл. 2023.01.24.
  5. Сальников В. Г., Басаргин А. А., Астапов А. М. Анализ способов подсчета объемов штабеля сыпучих материалов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Междунар. науч. конгр., 24–26 апреля 2019 г., Новосибирск : сб. материалов в 9 т. Т. 1 : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия». – Новосибирск : СГУГиТ, 2019. № 1. – С. 203–211. – DOI 10.22764/2618-981X-2019-1-1-203-211.
  6. Комиссаров А. В., Аврунев Е. И., Ямбаев Х. К., Хлебникова Е. П. Сравнение точности определения объемов сыпучих материалов по данным съемки с беспилотных летательных аппаратов и геодезическими измерениями // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 4. – С. 70–77. – DOI 10.33764/2411-1759-2019-24-4-70-77.
  7. Tucci G., Gebbia A., Conti A., Fiorini L., Lubello C. Monitoring and computation of the volumes of stockpiles of bulk material by means of UAV photogrammetric surveying // Remote Sens. – 2019. – 11 (12). – P. 1471.
  8. Данилова Л. А., Рашевский Н. М., Рекунов С. С., Трудов Я. А., Гуртяков А. С. Классификация плотного облака точек при моделировании рельефа // Academia. Архитектура и строительство. – 2024. – № 3. – С. 76–81. – DOI 10.22337/2077-9038-2024-3-76-81.
  9. Zhiyang Zhi, Bingtao Chang, Yuan Li, Zhigang Du, Yipeng Zhao, Xiaodong Cui, Jiahuan Ran, Aiguang Li, Wuming Zhang. P-CSF: Polar coordinate cloth simulation filtering algorithm for multitype tunnel point clouds // Tunnelling and Underground Space Technology. – 2025. – Volume 155, Part 1. – DOI 10.1016/j.tust.2024.106144.
  10. Xingsheng Deng, Guo Tang, Qingyang Wang. A novel fast classification filtering algorithm for LiDAR point clouds based on small grid density clustering // Geodesy and Geodynamics. – 2022. – Vol. 13, Is. 1. – Рр. 38–49.
  11. Mariya Velikova, Juan Fernandez-Diaz, Craig Glennie. "ICESat-2 noise filtering using a point cloud neural network // ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2024. – Vol. 11. – DOI 10.1016/j.ophoto.2023.100053.
  12. Дубенко Ю. В., Дышкант Е. Е., Тимченко Н. Н., Рудешко Н. А. Метод реконструкции трехмерных сцен, основанный на применении сверточных нейронных сетей, фильтрации по дистанции и с помощью «октодерева» // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2021. – № 4. – С. 43–54. – DOI 10.21685/2072-3059-2021-4-4.
  13. Руководство пользователя Agisoft Metashape: Professional Edition, версия 2.1. 2024 [Электронный ресурс]. – URL: https:// www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_1_ru.pdf (дата обращения: 29.02.24).
  14. Giampiero Mineo, Marco Rosone, Chiara Cappadonia. Semi-Automated rock block volume extraction from high-resolution 3D point clouds for enhanced rockfall hazard analysis // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. – 2025. – Vol. 185. – P. 11. – DOI 10.1016/j.ijrmms.2024.105982.
  15. Тубольцев В. П., Авдеенок В. Л. Автоматизация процессов обработки данных дистанционного зондирования земли // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2022. – Т. 2. – С. 182–184.
  16. Chao Hu, Yi-hong Zhou, Chun-ju Zhao, Zhi-guo Pan. Slope excavation quality assessment and excavated volume calculation in hydraulic projects based on laser scanning technology // Water Science and Engineering. – 2015. – Volume 8, Issue 2, pp. 164-173 // https://doi.org/10.1016/j.wse.2015.03.001.
  17. Алванян А. К., Овсянников М. В. Использование 3d модели для подсчета объемов вскрышных пород и полезного ископаемого // Вестник Пермского университета. Геология. – 2021. – Т. 20, № 4. – С. 355–361. – DOI 10.17072/psu.geol.20.4.355.
  18. Kiriiak N. Development and implementation of technical decision for digital support of construction using photogrammetry methods // Nuclear Engineering and Design. – 2021. – Pp. 2–3. – DOI 10.1016/j.nucengdes.2021.111366.

Образец цитирования:

Токин А. А., Шоломицкий А. А., Щербаков В. В. Методика фильтрации облака точек методом скользящего конуса // Вестник СГУГиТ. – 2025. – Т. 30, № 5. – С. 15–23. – DOI 10.33764/2411-1759-2025-30-5-15-23