vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2025-30-5-15-23 Геодезия и маркшейдерия Методика фильтрации облака точек методом скользящего конуса А. А. Токин Токин А. А. А. А. Шоломицкий Шоломицкий А. А. В. В. Щербаков Щербаков В. В. Центр маркшейдерско-геодезических инноваций Иркутского национального исследовательского технического университета, г. Иркутск, Российская Федерация Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация Сибирский государственный университет путей сообщения, г. Новосибирск, Российская Федерация 2025 30 5 15 23 © А. А. Токин, А. А. Шоломицкий, В. В. Щербаков, 2025 2025 А. А. Токин, А. А. Шоломицкий, В. В. Щербаков Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. 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. фотограмметрия съемка автоматическое распознавание фильтрация подсчет объемов точность photogrammetry survey automatic recognition filtering automation volume estimation accuracy 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.