ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP. HCM
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA
PHҤM HUǣNH MAI
TRÍCH XUҨT CҤNH TӴ ĈӜNG TӮ DӲ LIӊU
ĈÈ00Æ<Ĉ,ӆM THU NHҰN BӢI THIӂT Bӎ QUÉT
LASER 3D MҺ7ĈҨT
Chuyên ngành: BҧQĈӗ, ViӉn Thám và HӋ ThӕQJ7K{QJ7LQĈӏa Lý
Mã sӕ:
60 44 02 14
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
TP. HӖ CHÍ MINH, tháng 08 QăP
&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI:
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA ± Ĉ+4*+&0
Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc : TS. PHAN THӎ $1+7+Ѭ
Cán bӝ chҩm nhұn xét 1 : PGS.TS TRҪN TRӐ1*ĈӬC
Cán bӝ chҩm nhұn xét 2 : TS. PHAN HIӄ19lj
LuұQYăQWKҥFVƭÿѭӧc bҧo vӋ tҥL7UѭӡQJĈҥi hӑF%iFK.KRDĈ+4*7S+&0
QJj\WKiQJQăP (trӵc tuyӃn)
Thành phҫn HӝLÿӗQJÿiQKJLiOXұQYăQWKҥFVƭJӗm:
76/ѬѪ1*%ҦO BÌNH
± Chӫ tӏch hӝLÿӗng
2. TS. NGUYӈ175ѬӠNG NGÂN
± 7KѭNêKӝLÿӗng
3. PGS.TS TRҪN TRӐ1*ĈӬC
± Ӫy viên hӝLÿӗng
4. TS. PHAN HIӄ19lj
± Ӫy viên hӝLÿӗng
76/Ç0,1+9Ƭ1+
± Ӫy viên hӝLÿӗng
Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên
ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có).
CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖ1*75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
i
ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA
Ĉӝc lұp ± Tӵ do ± Hҥnh phúc
NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
Hӑ tên hӑc viên: PHҤM HUǣNH MAI
MSHV: 1770461
1Jj\WKiQJQăPVLQK
1ѫLVLQK 7k\1LQK
Chuyên ngành: BҧQĈӗ, ViӉn Thám Và HӋ ThӕQJ7K{QJ7LQĈӏa Lý
Mã sӕ: 60440214
Email:
[email protected]
I.
6Ĉ7
7Ç1 Ĉӄ TÀI: TRÍCH XUҨT CҤNH TӴ ĈӜNG TӮ DӲ LIӊ8 ĈÈ0 0Æ<
Ĉ,ӆM THU NHҰN BӢI THIӂT Bӎ QUÉT LASER 3D MҺ7ĈҨT
NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG:
Tìm hiӇu và áp dөng các thuұt toán trích xuҩWÿiPPk\ÿLӇm bҵQJSKѭѫQJSKiSWә
chӭc dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm bҵng voxel dҥQJFk\TXDGWUHHSKѭѫQJSKiSWuPOkQ
cұn k-QQSKѭѫQJSKáp phù hӧp mһt phҷng RANSAC - Random sample consensus,
SKѭѫQJSKiSWtQKJyFOӋch vӟLFiFÿLӇm lân cұQÿӇ WUtFKÿLӇm cҥnh. Tìm hiӇu và
áp dөQJSKѭѫQJSKiSOkQFұQYjEuQKSKѭѫQJFӵc tiӇXÿӇ nӕLFiFÿLӇm cҥnh tҥo
WKjQKFiFSKkQÿRҥn cҥnh cӫDÿӕLWѭӧng phân tích. KӃt quҧ trích xuҩt cҥQKÿӕi
Wѭӧng có thӇ áp dөQJÿӇ trích xuҩWÿһFWUѭQJYjP{KuQKFKtQK[iFÿӕLWѭӧng. KӃt
quҧ ÿѭӧc thӱ nghiӋm vӟi nhiӅu loҥi mүu phӭc tҥp và mұWÿӝ NKiFQKDXÿӇ ÿiQK
giá hiӋu suҩt.
Nӝi dung luұQYăQJӗPFyFKѭѫQJ
-
&KѭѫQJ, Ĉһt vҩQÿӅ
-
&KѭѫQJ,, &ѫVӣ lý thuyӃt
-
&KѭѫQJ,,, 7KXWKұp dӳ liӋu
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
ii
II.
-
&KѭѫQJ,9 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu
-
&KѭѫQJ9, .Ӄt quҧ nghiên cӭu
NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: 22/02/2021
III.
NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 01/08/2021
IV.
CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN: TS. Phan Thӏ $QK7Kѭ
Tp. HCM, ngày
tháng
QăP
CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN
CHӪ NHIӊM BӜ 0Ð1Ĉ¬27ҤO
(Hӑ tên và chӳ ký)
(Hӑ tên và chӳ ký)
TS. PHAN THӎ $1+7+Ѭ
75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
(Hӑ tên và chӳ ký)
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
iii
LӠI CҦ0ѪN
7Uѭӟc tiên, tôi xin gӱi lӡi cҧPѫQFKkQWKjQKWӟi các thҫy cô trong Bӝ P{QĈӏa
Tin Hӑc ± Khoa Kӻ thuұt Xây dӵQJ7UѭӡQJĈҥi hӑF%iFK.KRDĈҥi hӑc Quӕc gia
73+&0ÿmJL~Sÿӥ và hӛ trӧ ÿӇ tôi có mӝWP{LWUѭӡng tӕWÿӇ hӑc tұp và nghiên cӭu.
Ĉһc biӋt, tôi xin bày tӓ lòng biӃWѫQVkXVҳc tӟi TS. Phan Thӏ $QK7KѭQJѭӡi
trӵc tiӃSKѭӟng dүn, chӍ bҧo tôi tұn tình trong suӕt quá trình nghiên cӭu và hoàn thiӋn
luұQYăQQj\
Mӝt lҫn nӳDW{L[LQÿѭӧc gӱi lӡi cҧPѫQÿӃn tҩt cҧ các thҫy cô, bҥn bè và gia
ÿuQKÿmJL~Sÿӥ tôi trong thӡi gian vӯa qua. Tôi xin kính chúc các thҫy cô, các anh
chӏ và các bҥn mҥnh khӓe và hҥnh phúc.
73+&0QJj\WKiQJQăP
Phҥm HuǤnh Mai
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
iv
TÓM TҲT LUҰ19Ă17+ҤC SƬ
Kӻ thuұt quét laser mһWÿҩt ± 7HUUHVWULDO/DVHU6FDQQLQJÿDQJngày càng phát
triӇn và mang lҥi nguӗn dӳ liӋX ÿiP Pk\ ÿLӇP QJj\ FjQJ FKtQK [iF Yj ÿD Gҥng.
Nhӳng lӧi ích cӫa kӻ thuұt quét laser mһWÿҩWÿmÿѭӧc biӃWÿӃn rҩt nhiӅu vӟi khҧ QăQJ
thu thұp nhanh chóng và chính xác hình dҥng chi tiӃt cӫa các bӅ mһt cҩXWU~Fÿӕi
Wѭӧng mһWÿҩt. Vӟi sӵ cҧi tiӃn và hoàn thiӋn cӫa công nghӋ ÿmWăQJWӕFÿӝ thu thұp
dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm cӫDÿӕLWѭӧng vӟLÿӝ FKtQK[iFÿӃn milimet. Tuy nhiên, dӳ
liӋXÿiPPk\ÿLӇm là mӝt tұp dӳ liӋu không có cҩu trúc và khӕLOѭӧQJOѭXWUӳ lӟn
gây ra không ít trӣ ngҥi cho các ӭng dөng phân tích sӱ dөng dӳ liӋu. Vì thӃ, khi kӻ
thuұt quét laser mһWÿҩt bҳWÿҫu phát triӇn, các nghiên cӭu liên tөFÿѭDUDFiFWKXұt
toán tӵ ÿӝQJÿӇ hӛ trӧ xӱ lý dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm, trích xuҩt các thông tin cҫn thiӃt.
1KѭQJmӛi nghiên cӭu vүn áp dөng tӕLѭXWUrQPӝt bӝ dӳ liӋu cө thӇ, vì vұy, thúc
ÿҭy các nghiên cӭX ÿӅ trích xuҩt vӟi tӕF ÿӝ xӱ Oê QKDQK KѫQ WăQJ NKҧ QăQJ WKӱ
nghiӋm trên các bӝ dӳ liӋu và khҧRViWÿiQKJLiFiF\Ӄu tӕ tӕLѭXWURQJ[ӱ lý trích
xuҩt.
Có rҩt nhiӅu thuұt toán nghiên cӭu trích xuҩWÿӕLWѭӧng tӯ tұp dӳ liӋXÿiPPk\
ÿLӇPWURQJÿyFiFKWLӃp cұn trích xuҩWÿLӇm cҥnh dӵa trên thông tin hình hӑFÿӕi
Wѭӧng có nhiӅu kӃt quҧ tӕLѭXGRGӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇPÿmFyWӑDÿӝ không gian 3
chiӅu (X,Y,Z) và không phө thuӝc vào phҫn cӭng máy quét hay phҫn mӅm xӱ lý.
Trong nghiên cӭu này, tác giҧ ÿӅ xuҩt mӝt thuұt toán trích xuҩWÿLӇm cҥnh bҵng cách
kӃt hӧSFiFSKѭѫQJSKiSWә chӭc dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm bҵng voxel dҥng quadtree
ÿӇ WăQJWӕFÿӝ xӱ lý, kӃt hӧp kiӇPWUDÿӝ cao vR[HOÿӇ trích voxel chӍ chӭDÿLӇm cҥnh.
Khi có tұp voxel chӭa cҥnh, kiӇm tra tӯQJ{YjWUtFKÿLӇm cҥnh bҵQJSKѭѫQJSKiS
tìm lân cұn k-nn, kӃt hӧp dùng RANSAC - 5DQGRPVDPSOHFRQVHQVXVÿӇ tìm mһt
phҷng phù hӧp nhҩt vӟi tұSÿLӇm lân cұn. NӃXÿLӇPÿDQJ[pWQҵm ngoài mһt phҷng
sӁ kӃt luұn là không phҧLÿLӇm cҥnh. NӃXÿLӇPÿDQJ[pWWKXӝc tұp nҵm trong mһt
phҷng sӁ ÿѭӧc kiӇm tra tiӃp góc lӋch vӟLFiFÿLӇm lân cұn. NӃu giá trӏ góc lӋch giӳa
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
v
ÿLӇm xét vӟLKDLÿLӇm lân cұn liên tiӃSYѭӧt quá giá trӏ QJѭӥng sӁ kӃt luұQOjÿLӇm
cҥQKQJѭӧc lҥi không phҧi cҥnh. Tӯ kӃt quҧ tұSÿLӇm cҥnh, nghiên cӭu trình bày
SKѭѫQJSKiSQӕLFiFÿLӇm cҥQKÿӇ tҥRWKjQKFiFSKkQÿRҥQÿѭӡng cӫDÿӕLWѭӧng
bҵQJSKѭѫQJSKiSWuPOkQFұn và phù hӧp cҥnh bҵQJSKѭѫQJSKiSEuQKSKѭѫQJFӵc
tiӇu.
Thuұt WRiQÿmiSGөng xӱ lý dӳ liӋu khu vӵc thӵc tӃ YjÿiQKJLiKLӋu quҧ ÿҥt
ÿѭӧc.
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
vi
ABSTRACT
Terrestrial Laser Scanning is evolving and offers an increasingly accurate and
diverse source of point cloud data. The benefits of terrestrial laser scanning are well
known for their ability to quickly and accurately capture detailed geometry of ground
object structural surfaces. With the improvement and perfection of technology has
increased the speed of collecting object point cloud data with millimeter accuracy.
However, point cloud data is an unstructured datasets and the large storage volume
causes many problems for analytical applications that use the data. Therefore, when
laser scanning technology began to develop, researchers continuously came up with
automated algorithms to assist in processing point cloud data, extracting the
necessary information. But each study still applies optimally on a specific data set, so
promoting researches to extract with faster processing speed, increase the ability to
experiment on datasets and evaluate surveys, evaluate the optimal factors in
extraction processing.
There are many research algorithms to extract objects from point cloud datasets,
in which, the edge point extraction approach based on object geometry information
has many optimal results because point cloud data has 3D spatial coordinates (X,Y,Z)
and is independent of scanner hardware or processing software. In this study, the
author proposes an edge point extraction algorithm by combining methods of
organizing point cloud data by quadtree form to increase processing speed,
combining voxel elevation test to extract voxel contains only edge points. When there
is a voxel set containing edges, check each cell and extract edge points by k-nn
neighborhood finding method, combined with RANSAC - Random sample consensus
to find the most suitable plane with the set of neighboring points. If the point under
consideration lies outside the plane, it will be concluded that it is not an edge point.
If the point under consideration belongs to the set lying in the plane, it will be checked
for the deviation angle with the neighboring points. If the deviation angle value
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
vii
between the review point and two consecutive neighboring points exceeds the
threshold value, it will be concluded as an edge point, otherwise not an edge. From
the results of the edge point set, the study presents a method to connect edge points
to form line segments of the object by the method of finding the neighborhood and
matching the edge by the method of least squares.
The algorithm applied the reality area data processing and evaluated the
achieved effect.
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
viii
LӠ,&$0Ĉ2$1
7{L[LQFDPÿRDQQӝi dung cӫa luұQYăQ³7UtFK[Xҩt cҥnh tӵ ÿӝng tӯ dӳ liӋu
ÿiPPk\ÿLӇm thu nhұn bӣi thiӃt bӏ quét laser 3D mһWÿҩW´OjQJKLrQFӭu do tôi thӵc
hiӋQGѭӟi sӵ Kѭӟng dүn cӫa TS. Phan Thӏ $QK7Kѭ7RjQEӝ luұQYăQQKӳng nӝi
duQJÿѭӧc trình bày bӣi cá nhân tôi và tәng hӧp tӯ nhiӅu nguӗn tài liӋu có trích dүn
xuҩt xӭ rõ ràng và hӧp pháp.
Tôi xin hoàn toàn chӏu trách nhiӋm cho lӡLFDPÿRDQFӫa mình.
73+&0QJj\WKiQJQăP
Phҥm HuǤnh Mai
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
ix
MӨC LӨC
NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ.............................................................................i
LӠI CҦ0Ѫ1 ............................................................................................................. iii
TÓM TҲT LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ ............................................................................ iv
ABSTRACT ............................................................................................................... vi
LӠ,&$0Ĉ2$1 ..................................................................................................... viii
DANH MӨC BҦNG BIӆU........................................................................................ xi
DANH MӨC HÌNH VӀ 9¬ĈӖ THӎ ...................................................................... xii
DANH MӨC TӮ VIӂT TҲT .....................................................................................xv
&KѭѫQJ, Ĉһt vҩQÿӅ ...................................................................................................1
1.1. Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài ..............................................................................1
1.2. Mөc tiêu nghiên cӭu ...................................................................................5
1.3. ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu ..............................................................5
1.4. Nӝi dung nghiên cӭu ..................................................................................6
1.5. NhӳQJÿyQJJySFӫa nghiên cӭu................................................................7
&KѭѫQJ,, &ѫVӣ lý thuyӃt...........................................................................................8
2.1. Tәng quan vӅ LiDAR .................................................................................8
2.1.1. Khái niӋm.........................................................................................8
2.1.2. Nguyên lý hoҥWÿӝng........................................................................9
2.1.3. Ӭng dөng .........................................................................................9
2.2. Kӻ thuұt quét laser mһWÿҩt .......................................................................11
2.2.1. Khái niӋm.......................................................................................11
2.2.2. Phân loҥi«««««««««««««««««««««13
2.2.3. Dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm ..................................................................16
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
x
2.3. Tәng quan phân loҥLÿiPPk\ÿLӇm ........................................................19
2.4. Tә chӭc dӳ liӋu bҵng Quadtree - Voxelization ........................................21
2.5. Tìm kiӃm lân cұn k-nn ..............................................................................24
2.6. Thuұt toán RANSAC ................................................................................25
2.7. ѬӟFOѭӧng vector pháp tuyӃn ...................................................................27
2.8. Tính toán góc lӋch ....................................................................................29
&KѭѫQJ,,,: Thu thұp dӳ liӋu .....................................................................................31
3.1. ThiӃt bӏ ......................................................................................................31
3.2. Khu vӵc nghiên cӭu..................................................................................32
3.3. Qui trình quét ............................................................................................34
3.4. Dӳ liӋu nghiên cӭu ...................................................................................42
&KѭѫQJ,9 3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu .......................................................................47
4.1. Qui trình tәQJTXiW«««««««««««««««««««« 47
4.2. Quadtree-9R[HOL]DWLRQ«««««««««««««««««««50
4.3. Phân tích thuӝc tính hình hӑF«««««««««««««««« 52
4.4. 3KkQÿRҥQÿѭӡng biên cҥQK«««««««««««««««««57
4.5. NӕLÿѭӡng biên cҥQK««««««««««««««««««««58
&KѭѫQJ9 .Ӄt quҧ nghiên cӭu .................................................................................62
5.1. 7UtFKÿLӇm cҥnh ........................................................................................62
5.2. TҥRÿѭӡng biên cҥnh ................................................................................69
&KѭѫQJ9, .Ӄt luұn ..................................................................................................71
Tài liӋu tham khҧo ......................................................................................................73
PHҪN LÝ LӎCH TRÍCH NGANG ............................................................................78
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
xi
DANH MӨC BҦNG BIӆU
B̫QJĈ͓nh d̩ng dͷ li͏XÿiPPk\ÿL͋PF˯E̫n .................................................18
B̫ng 3. 1 Thông s͙ kͿ thu̵t máy quét Leica BLK360 ..............................................31
B̫ng 3. 2 Thông s͙ thi͇t l̵p tr̩m quét chi ti͇t .........................................................34
B̫ng 3. 3 Ch͕n m̳u th͵ nghi͏m b͉ m̿t nhà A1 và mô t̫ ........................................44
B̫ng 3. 4 Ch͕n m̳u th͵ nghi͏m b͉ m̿t tòa nhà SISC và mô t̫ ..............................45
B̫ng 3. 5 Các m̳u ki͋m tra ̫QKK˱ͧng m̵Wÿ͡ ÿL͋m ...............................................46
B̫ng 4. 1 Các tham s͙ thc nghi͏Pÿ˱ͫc s͵ dͭng trong thu̵t toán trích xṷt c̩nh
.....................................................................................................................................49
B̫ng 5. 1 K͇t qu̫ WUtFKÿL͋m c̩nh vͣi các m̳Xÿ˯QJL̫Q FiFÿL͋m màu xanh) .....63
B̫ng 5. 2 K͇t qu̫ WUtFKÿL͋m c̩nh vͣi các m̳u khó g͛m c̫ m̿t b̹ng và m̿Wÿͱng
.....................................................................................................................................64
B̫ng 5. 3 K͇t qu̫ WUtFKÿL͋m c̩nh m̳u khung c͵a s͝ ..............................................65
B̫ng 5. 4 K͇t qu̫ WUtFKÿL͋m c̩nh tòa nhà SISC ......................................................66
B̫ng 5. 5 K͇t qu̫ WUtFKÿL͋m c̩nh vͣi các m̵Wÿ͡ khác nhau ..................................68
B̫ng 5. 6 K͇t qu̫ t̩Rÿ˱ͥng biên c̩nh ....................................................................69
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
xii
DANH MӨC HÌNH VӀ 9¬ĈӖ THӎ
Hình 1. 1 KͿ thu̵t quét laser m̿Wÿ̭t (TLS) t̩i thFÿ͓a (a) và dͷ li͏XÿiPPk\ÿL͋m
thu th̵p (b), ngu͛n [1] .................................................................................................2
Hình 2. 1 Minh h͕a h͏ th͙ng LiDAR ...........................................................................8
Hình 2. 2 KͿ thu̵t quét laser m̿Wÿ̭t (TLS) ..............................................................12
Hình 2. 3 H͏ t͕Dÿ͡ cͭc b͡ cͯa thi͇t b͓ quét laser m̿Wÿ̭t TLS, ngu͛n [17] ...........12
Hình 2. 4 Minh h͕a công ngh͏ Pulse Based, ngu͛n [1] ...........................................14
Hình 2. 5 Minh h͕a công ngh͏ Phase Based, ngu͛n ̫nh Leica Geosystems ...........15
Hình 2. 6 Minh h͕a công ngh͏ Wave Form Digitizer, ngu͛n [1] .............................16
+uQKĈ͓nh d̩ng ghi dͷ li͏XÿiPPk\ÿL͋PWUrQILOH/$6F˯E̫n ......................18
Hình 2. 8 Dͷ li͏XÿiPPk\ÿL͋m (a) Hi͋n th͓ d̩ng màu gi̫ (không có thông tin thu͡c
tính) và (b) Hi͋n th͓ d̩ng màu thc tͳ ̫nh chͭp cͯa máy quét (có thông tin thu͡c
tính) t̩LNKX{QYLrQQKj$7U˱ͥQJĈ̩i h͕c Bách Khoa Tp. HCM ........................19
Hình 2. 9 T͝ chͱc dͷ li͏u d̩ng voxel, ngu͛n [23]....................................................22
Hình 2. 10 M͡t t͝ chͱc dͷ li͏u cây tͱ phân quadtree [26] ......................................23
Hình 2. 11 Thu̵WWRiQ5$16$&˱ͣFO˱ͫng mô hình m̿t ph̻ng, ngu͛n [31] ..........25
+uQK+DLSK˱˯QJSKiSWtQKWRiQ vector pháp tuy͇n t͙L˱X RSWLPD]DWLRQ-based)
và trung bình (average-based), ngu͛n [34]...............................................................28
Hình 2. 13 Góc li͉n k͉ giͷDÿL͋m P vͣi hDLÿL͋m lân c̵n liên ti͇p, ngu͛n [20] .....30
Hình 3. 1 Máy quét laser m̿Wÿ̭t Leica BLK360, ngu͛n [1]....................................32
Hình 3. 2 B͙ trí tr̩m quét t̩L1Kj$7U˱ͥQJĈ̩i h͕c Bách Khoa Tp. H͛ Chí Minh
.....................................................................................................................................33
Hình 3. 3 Khu vc quét t̩LWzDQKj6,6&9zQJ[RD\7UXQJ6˯Q%uQK&KiQK ........33
Hình 3. 4 Minh h͕a b͙ trí tr̩m quét t̩i tòa nhà SISC ..............................................34
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
xiii
+uQK0jQKuQKÿL͉u khi͋n trên thi͇t b͓ di ÿ͡ng, ͱng dͭng Leica Cyclone Field
360 ..............................................................................................................................35
Hình 3. 6 B͡ thi͇t b͓ ph̯n cͱng và ph̯n m͉m theo qui trình quét cͯa máy quét laser
Leica BLK360, ngu͛n [1]...........................................................................................36
Hình 3. 7 Giao di͏n nh̵p dͷ li͏u trên Leica Cyclone REGISTER 360 ....................36
Hình 3. 8 Giao di͏n ki͋m tra liên k͇t tr̩m máy trên Leica Cyclone REGISTER 360
.....................................................................................................................................37
Hình 3. 9 Giao di͏QÿiQKJLiN͇t qu̫ ghép tr̩m máy trên Leica Cyclone REGISTER
360 ..............................................................................................................................38
Hình 3. 10 Giao di͏n xṷt báo cáo và dͷ li͏u trên Leica Cyclone REGISTER 360 38
Hình 3. 11 Báo cáo k͇t qu̫ ghép tr̩m t̩i hai khu vc .............................................39
Hình 3. 12 Dͷ li͏XÿiPPk\ÿL͋m thô trên ph̯n m͉m Leica Cyclone .....................40
Hình 3. 13 K͇t qu̫ dͷ li͏XÿiPPk\E͉ m̿t nhà A1 (a) Hi͋n th͓ màu thc tͳ ̫nh
chͭp, (b) Hi͋n th͓ màu theo giá tr͓ F˱ͥQJÿ͡ ph̫n x̩ và (c) ̪nh chͭp thc t͇ .......41
Hình 3. 14 K͇t qu̫ dͷ li͏XÿiPPk\E͉ m̿t tòa nhà SISC, (a) Hi͋n th͓ màu thc tͳ
̫nh chͭp, (b) Hi͋n th͓ màu theo giá tr͓ F˱ͥQJÿ͡ ph̫n x̩ và (c) ̪nh chͭp thc t͇ 42
Hình 3. 15 Dͷ li͏Xÿ̿FWU˱QJE͉ m̿t nhà A1.............................................................43
Hình 3. 16 Dͷ li͏u b͉ m̿Wÿ̿FWU˱QJE͉ m̿t tòa nhà SISC .......................................45
Hình 4. 1 Bi͋Xÿ͛ SK˱˯QJSKiSWUtFK[X̭t c̩nh t ÿ͡ng ..........................................48
+uQK/˱Xÿ͛ FK˱˯QJWUình tìm 8 voxel lân c̵n...................................................52
Hình 4. 3 Minh h͕a 8 voxel lân c̵n ...........................................................................52
+uQKĈL͋m lân c̵Q PjXÿ͗ YjÿL͋m inlier (màu xanh) ...................................53
+uQK&iFWU˱ͥng hͫSÿL͋PFK˱DJ̷n nhãn n̹m trên m̿t ph̻ng ......................53
+uQK/˱Xÿ͛ FK˱˯QJWUuQKWUtFK[X̭WÿL͋m c̩nh ................................................55
Hình 4. 7 Mô t̫ h͏ t͕Dÿ͡ cͭc b͡ trên m̿t ph̻ng Plane ..........................................56
Hình 4. 8 Hi͏u ch͑QKÿL͋m biên c̩nh trích nh̯m do nhi͍u dͷ li͏u ..........................57
Hình 4. 9 Mô t̫ SKkQÿR̩Qÿ˱ͥng biên tͳ t̵SÿL͋m biên lân c̵n m̳u Mau02 m̵Wÿ͡
0.01m, bán kính tìm ki͇m r=0.05m ............................................................................57
+uQK/˱Xÿ͛ FK˱˯QJWUuQKSKkQÿR̩Qÿ˱ͥng...................................................58
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
xiv
Hình 4. 11 Góc l͏ch giͷDKDLSKkQÿR̩n liên ti͇p.....................................................59
Hình 4. 12 Kho̫ng cách giͷDKDLÿR̩n n͙i ti͇p nhau ..............................................59
+uQK/˱Xÿ͛ FK˱˯QJWUuQKQ͙Lÿ˱ͥng biên c̩nh ..............................................60
Hình 5. 1 La ch͕QNtFKWK˱ͣc voxel (a) Vͣi voxelsize = 1 m - FiFÿL͋m biên n̹m
ngoài voxel, (b) Vͣi voxelsize = 2 m ± FiFÿL͋m biên n̹m hoàn toàn trong voxel ..62
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
xv
DANH MӨC TӮ VIӂT TҲT
ViӃt tҳt
TiӃng anh
TiӃng viӋt
ALS
Airborne Laser Scanning
Kӻ thuұt quét laser hàng không
HLS
Handheld Laser Scanning
Kӻ thuұt quét laser cҫm tay
K-nn
K-nearest neighbor
K lân cұn gҫn nhҩt
LS
Least square
%uQKSKѭѫQJFӵc tiӇu
Laser Imaging, Detection, and
Công nghӋ ÿRNKRҧng cách bҵng
Ranging
tia laser
Mobile Laser Scanning
Kӻ thuұt TXpWODVHUGLÿӝng
LiDAR
MLS
NOAA
National Oceanic and
Atmospheric Administration
HiӋp hӝLNKtWѭӧng thӫ\YăQ0ӻ
PCA
Principal component analysis
RANSAC
Random Sample Consensus
TLS
Terrestrial Laser Scanning
Kӻ thuұt quét laser mһWÿҩt
TOF
Time-of-flight measurement
Thӡi gian di chuyӇn
WFD
Wave Form Digitizer
Kӻ thuұt sӕ hóa dҥng sóng
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phân tích thành phҫn chính
3KѭѫQJSKiSÿӗng nhҩt mүu
ngүu nhiên
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
1
&KѭѫQJ, Ĉһt vҩQÿӅ
1.1. Tính cҩp thiӃt cӫDÿӅ tài
LiDAR là mӝt công nghӋ viӉQWKiPÿmÿѭӧc phát triӇn và áp dөng rӝng rãi tӯ
nhӳQJQăP , ÿѭӧc dùng trong viӋc nghiên cӭu khí quyӇQNKtWѭӧQJÿӏa chҩt bӣi
HiӋp hӝLNKtWѭӧng thӫ\YăQ0ӻ 12$$ FNJQJQKѭ7ә chӭc khҧRViWÿӏa lý Hoa Kì.
Vӟi khҧ QăQJWhu nhұn dӳ liӋu vӅ mӝt vùng rӝng lӟn, không bӏ hҥn chӃ vӅ thӡi tiӃt,
ÿRÿѭӧFYjREDQÿrPFyNKҧ QăQJÿL[X\rQTXDQѭӟc và mһWÿҩt, dӳ liӋXWKXÿѭӧc
tӯ hӋ thӕng LiDAR là vô cùng lӟn và có giá trӏ. LiDAR cho mӝt cái nhìn tәng thӇ,
NtFKWKѭӟc thӵc tӃ cӫDÿӕi Wѭӧng QKѭQJFKL SKtÿҫXWѭNKiÿҳt tiӅn.
LiDAR cung cҩp mӝt khӕLOѭӧng thông tin lӟQQKѭQJKҫu hӃWQJѭӡi dùng không
có khҧ QăQJ[ӱ lý hӃt thông tin, nên luôn yêu cҫu có nhӳng thuұWWRiQÿӇ tìm kiӃm
mӝt sӕ dӳ liӋu nhҩWÿӏQKWURQJOѭӧng thông tin lӟQÿy.
Mӝt kӻ thuұt quan trӑng trong công nghӋ /L'$5ÿѭӧc biӃWÿӃn rӝng rãi là kӻ
thuұt quét laser 3D (3D laser scanning) gҳn liӅn vӟi thuұt ngӳ ÿiPPk\ÿLӇm 3D (3D
point clouds). Riêng trong ngành ӭng dөQJÿӏa không gian hay trҳFÿӏa, kӻ thuұt quét
ODVHU'WKѭӡQJÿѭӧc phát triӇn trên bӕn nӅn tҧQJÿӇ thu thұp sӕ liӋXÿiPPk\ÿLӇm,
bao gӗm:
x Airborne Laser Scanning (ALS): kӻ thuұt quét laser hàng không
x Mobile Laser Scanning (MLS): kӻ thuұWTXpWODVHUGLÿӝng
x Terrestrial Laser Scanning (TLS): kӻ thuұt quét laser mһWÿҩt
x Handheld Laser Scanning (HLS): kӻ thuұt quét laser cҫm tay
Mӛi nӅn tҧQJÿӅu có vai trò quan trӑng trong viӋc sӱ dөng kӻ thuұt quét laser
ÿӇ thu nhұn sӕ liӋXÿiPPk\ÿLӇm và mӛi nӅn tҧng có nhӳng khҧ QăQJKRҥWÿӝng ӣ
các khu vӵc khác nhau ± tӯ ALS có khҧ QăQJWKXWKұp sӕ liӋu trên diӋn rӝQJQKѭFiF
thành phӕ ÿӃn HLS cҫm tay giúp thu thұp sӕ liӋu chi tiӃt ngay trong tӯQJFăQSKzQJ
cӫa tòa nhà. Trong nghiên cӭu này, phҥm vi nghiên cӭu sӁ tìm hiӇu và phân tích ӭng
dөng cӫa kӻ thuұt quét laser mһWÿҩt ± TLS.
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
2
(a)
(b)
Hình 1. 1 KͿ thu̵t quét laser m̿Wÿ̭t (TLS) t̩i thFÿ͓a (a) và dͷ li͏XÿiP
Pk\ÿL͋m thu th̵p (b), ngu͛n [1]
Công nghӋ quét laser mһWÿҩWÿmFyQKӳQJEѭӟc phát triӇQYѭӧt bұc trong khҧ
QăQJWKXWKұp hình dҥng 3D cӫDFiFÿӕLWѭӧng trên mһWÿҩt mӝWFiFKÿѫQJLҧn, hiӋu
quҧ YjQKDQKFKyQJĈӇ WKXÿѭӧc thông tin 3D cӫDÿӕLWѭӧng mһWÿҩWQKѭWzDQKj
cҫXYѭӧWF{QJWUuQKYăQKyDOӏch sӱ«F{QJQJKӋ quét laser mһWÿҩt sӱ dөng các thiӃt
bӏ TXpWÿһt trên các chân ba cӕ ÿӏnh và di chuyӇQTXDQKÿӕLWѭӧQJÿӇ thu lҥi toàn bӝ
dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm ӣ dҥng tӑDÿӝ ba chiӅu.
Qui trình làm viӋc cӫa kӻ thuұt quét TLS gӗm thu thұp dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm,
xӱ OêÿăQJNêJKpSWUҥm máy, và phân tích phân loҥLÿӕLWѭӧQJ7URQJEѭӟc phân tích
phân loҥLÿӕLWѭӧng có nhiӅu ӭng dөQJNKiFQKDXW\YjRFiFWtQKQăQJULrQJELӋt cҫn
ÿѭӧc trích xuҩt tách biӋt, vì vұ\WKѭӡng buӝc phҧi xӱ lý thӫ công. KӃt hӧp vӟi khӕi
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
3
Oѭӧng dӳ liӋXÿiPPk\ÿLӇm thu thұSWKѭӡng rҩt lӟn dүQÿӃn tiêu tӕn nhiӅu thӡi gian
và tài nguyên trong qui trình làm viӋc cӫa kӻ thuұWTXpW7/61JRjLUDFiFÿiPPk\
ÿLӇm có nhӳng khác biӋt hình hӑc gây nhiӅXNKyNKăQWURQJTXiWUuQK[ӱ lý và phân
tích kӃt quҧ. Vì vұy, viӋc nghiên cӭu thuұt toán trích xuҩt tӵ ÿӝQJFiFÿһFWUѭQJÿӕi
Wѭӧng và loҥi bӓ các trӏ ÿRNK{QJFҫn thiӃt nhҵm giҧm sӵ can thiӋp cӫDQJѭӡi dùng
và thӡi gian xӱ lý là nhiӋm vө cҩp thiӃWÿѭӧc nghiên cӭu.
Trên thӃ giӟi, khoa hӑc công nghӋ ÿmFyQKӳng thành tӵu phát triӇn, chính vì
thӃ, công nghӋ /L'$5ÿѭӧc áp dөng tӯ khá sӟm, có rҩt nhiӅu nghiên cӭXÿѭDUDFiF
SKѭѫQJSKiSSKkQWtFKYjWUtFK[Xҩt dӳ liӋu LiDAR, tuy nhiên xӱ lý dӳ liӋXÿiPPk\
ÿLӇm 3D vүn tӗn tҥi nhiӅu vҩQÿӅ cҫn nghiên cӭu.
7URQJOƭQKYӵc máy hӑc, các nghiên cӭu trình bày các thuұt toán phân cөm,
phân loҥLÿiPPk\ÿLӇm LiDAR truyӅn thӕQJQKѭ.-Means, Maximum Likelihood,
phân loҥi dӵDWUrQÿLӇP«YjPӝt sӕ thuұt toán cҧi tiӃn hay dӵa trên máy hӑFQKѭ
SVM (Support Vector Machine), EM (Expectation Maximization), MCC (Multiscale
Curvature Classification), K-means theo thӭ bұF« [2] [3]. Theo Anh Nguyen và Bac
Le [4]FiFSKѭѫQJSKiSSKkQORҥLÿiPPk\ÿLӇm 3D sӁ FyQăPFiFKWLӃp cұn dӵa
trên cҥnh, dӵa trên vùng, dӵa trên thuӝc tính, dӵa trên mô hình và dӵDWUrQÿӗ thӏ ÿiP
Pk\ÿLӇP&NJQJWKHRQKyPWiFJLҧ Yuxing Xie, Jiaojiao Tian, Xiao Xiang Zhu [5],
WURQJOƭQKYӵc viӉn thám, các nghiên cӭu phân loҥLÿӕLWѭӧQJÿѭӧc nhóm trong bӕn
kӻ thuұt chính dӵa trên cҥnh (edge based), phát triӇn vùng (region growing), phù hӧp
mô hình (model fitting), và phân cөP FOXVWHULQJEDVHG 7URQJÿyFyKDLFiFKWUtFK
xuҩWÿLӇm là trӵc triӃp và gián tiӃS&iFSKѭѫQJSKiSWUӵc tiӃSÿѭӧFÿӅ xuҩt trong [6]
[7] nhұn dҥQJÿLӇm bӅ mһt tòa nhà tӯ ÿiPPk\ÿLӇP'VDXÿyQKyPÿLӇm và phân
cөPFiFÿLӇm tòa nhà trong các bӅ mһt, cuӕi cùng phân tích cҥnh và trích xuҩWÿѭӡng
biên mһt phҷng Yjÿѭӡng giao giӳa các mһW3KѭѫQJSKiSJLiQWLӃSÿӅ xuҩt trong [8]
[9], thӵc hiӋn chuyӇQ ÿiP Pk\ ÿLӇm 3D sang dҥng ҧQK ' VDX ÿy Vӱ dөng các
SKѭѫQJSKiS[ӱ lý ҧQKÿӇ phân tích trích xuҩt cҥnh. KӃt quҧ cҥQK'ÿѭӧc chuyӇn
trӣ lҥi dҥQJÿiPPk\ÿLӇP'YjVDXÿyWUtFK[Xҩt cҥQK'3KѭѫQJSKiSJLiQWLӃp
không thӇ trích xuҩt cҥnh 3D hoàn hҧo vì mҩt thông tin trong quá trình chuyӇQÿәi
LuұQYăQ7KҥFVƭ
Phҥm HuǤnh Mai-1770461
.PDF 
95 
1 
79 
