SLAM100 वर्ग मात्रा गणना समाधान और इसका केस एप्लीकेशन

इंजीनियरिंग निर्माण के आधार और मूल सिद्धांत के रूप में, घन आयतन की गणना रेलवे, राजमार्ग, जलविद्युत परियोजनाओं, बंदरगाहों, शहरी नियोजन और अन्य परियोजनाओं के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यार्ड मात्राओं की सटीक गणना संसाधन आवंटन, परियोजना लागत अनुमान, परियोजना प्रगति में तेजी लाने और परियोजनाओं की गुणवत्ता में सुधार के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। पारंपरिक वर्ग मापन विधियाँ मुख्य रूप से एकल-बिंदु मापन विधियों जैसे कि टोटल स्टेशन और GNSS-RTK पर आधारित हैं। यह विधि न केवल समय लेने वाली और श्रमसाध्य है, बल्कि गणना परिणामों और वास्तविक स्थिति के बीच बड़ी त्रुटियाँ भी होती हैं। 3D लेजर स्कैनिंग तकनीक के प्रचार और लोकप्रियता के साथ, 3D पॉइंट क्लाउड डेटा अधिग्रहण विधियों ने तीव्र और विविध विकास की प्रवृत्ति दिखाई है। संचय की सतह पर उच्च-घनत्व और उच्च-परिशुद्धता वाले पॉइंट क्लाउड डेटा के तीव्र और कुशल अधिग्रहण की इसकी विशेषताएँ घन मात्राओं की सटीक गणना के लिए नए तरीके प्रदान करती हैं।

वर्तमान में, आयतन संबंधी गणना के लिए उपयोग की जाने वाली डेटा अधिग्रहण विधियों में मुख्य रूप से पारंपरिक सर्वेक्षण, ड्रोन फोटोग्रामेट्री, स्थिर लेजर स्कैनिंग, ड्रोन-माउंटेड लिडार स्कैनिंग और मोबाइल वाहन/बैकपैक लिडार स्कैनिंग शामिल हैं। प्रत्येक संग्रह विधि के अपने-अपने फायदे और नुकसान हैं, और यह केवल कुछ निश्चित परिस्थितियों में ही वर्ग मात्रा की गणना के लिए उपयुक्त है।

समवर्ती स्थान निर्धारण एवं मानचित्रण (जिसे आगे एसएलएएम कहा जाएगा) में अज्ञात वातावरण में किसी अज्ञात स्थान से शुरू करने, गति के दौरान बार-बार देखे गए पर्यावरणीय विशेषताओं के माध्यम से अपनी स्थिति और अवस्था का पता लगाने और फिर अपनी स्थिति के आधार पर स्थानिक त्रि-आयामी डेटा प्राप्त करने की क्षमता होती है, जिससे आसपास के वातावरण का क्रमिक मानचित्रण किया जा सकता है। इस प्रकार, समवर्ती स्थिति निर्धारण और मानचित्र निर्माण का उद्देश्य प्राप्त किया जा सकता है। एसएलएएम जीएनएसएस पर निर्भर नहीं करता है और स्वतंत्र रूप से स्थिति निर्धारण और नेविगेशन कर सकता है। यह विभिन्न इनडोर और आउटडोर दृश्यों में संचय के उच्च-घनत्व त्रि-आयामी बिंदु क्लाउड डेटा प्राप्त करने के लिए उपयुक्त है। इसका उपयोग त्रिभुज विधि, ग्रिड विधि, खंड विधि और अन्य वर्गाकार गणना विधियों के साथ किया जा सकता है ताकि ढेर के आयतन को शीघ्रता और सटीकता से मापा जा सके।

अनाज भंडारण, अनाज निकासी और गोदाम निरीक्षण

अनाज भंडारण की सफाई और गोदाम निरीक्षण के कार्य में, अनाज की मात्रा को शीघ्र और सटीक रूप से मापना आवश्यक है। अनाज की मात्रा की गणना की पारंपरिक विधि आमतौर पर अनाज के ढेर के आकार पर आधारित होती है, जिसमें लंबाई, चौड़ाई या व्यास को मापकर, फिर मात्रा के सूत्र का उपयोग करके गणना की जाती है। चूंकि लंबाई को मोटे तौर पर मापा जाता है, इसलिए इस विधि से प्राप्त अनाज भंडारण की मात्रा में काफी त्रुटि होती है। देश में अनाज क्षेत्र में सूचना प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग और विकास के विषय को देखते हुए, अनाज की मात्रा को सटीक रूप से मापना एक अत्यंत महत्वपूर्ण समस्या है जिसका समाधान आवश्यक है।

संग्राहक SLAM100 को धारण करके अनाज के ढेर के चारों ओर घूमकर अनाज के ढेर का संपूर्ण निरंतर बिंदु क्लाउड डेटा प्राप्त कर सकता है, जिसका उपयोग आंतरिक अनाज गोदामों में अनाज की मात्रा का इन्वेंट्री करने, अनाज के ढेर की त्रि-आयामी दृश्य सूचना फ़ाइल बनाने, प्रत्येक अनाज के ढेर की मात्रा की सटीक गणना करने और भंडारण निकासी निरीक्षण की दक्षता में प्रभावी रूप से सुधार करने के लिए किया जा सकता है।

कोयला खदान से कोयला निकालने की मात्रा का इन्वेंट्री

खनन में, कोयला निष्कासन की मात्रा की गणना खनन इंजीनियरिंग का एक मूलभूत कार्य है। चूंकि निष्कासन की मात्रा परियोजना लागत और योजना चयन के लिए महत्वपूर्ण है, और इसकी गणना की सटीकता उत्पादन उद्यम के आर्थिक लाभ से सीधे संबंधित है, इसलिए साइट पर माप डेटा का उपयोग करके वर्ग आयतन की त्वरित, सरल और सटीक गणना करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। वर्तमान में, अभी भी कई खुली खदानें हैं जो GNSS-RTK वास्तविक माप बिंदुओं का उपयोग करती हैं और मिट्टी और पत्थर की मात्रा की गणना के लिए मैनुअल विश्लेषणात्मक खंड विधि और DTM त्रिकोणीकरण विधि का उपयोग करती हैं। हालांकि इस विधि का उपयोग ढलानों, चरणों, खड़ी ढलानों आदि पर डेटा के नुकसान से बचा जा सकता है, जिससे वास्तविक माप वास्तविक भूभाग के साथ असंगत हो सकता है, कोयला खदान निष्कासन की मात्रा की गणना एक आवधिक और दोहराव वाला कार्य है। खनन की मात्रा और खनन स्थलों के निरंतर विस्तार के साथ, अक्सर ऐसा होता है कि गड्ढे के तल पर जीएनएसएस-आरटीके स्थिर नहीं हो पाता है, जिसके परिणामस्वरूप मापे गए डेटा की दक्षता और सटीकता की गारंटी नहीं दी जा सकती है, जो बदले में छिलके की मात्रा की गणना की सटीकता को प्रभावित करता है, और अंततः उत्पादन उद्यम की दक्षता को प्रभावित करता है।

उपरोक्त परिदृश्यों में एसएलएएम तकनीक स्वायत्त स्थिति निर्धारण और नेविगेशन की अपनी विशेषताओं का पूरा लाभ उठा सकती है, और पॉइंट क्लाउड डेटा के तीव्र और सटीक अधिग्रहण के लाभों के साथ मिलकर, यह कोयले के ढेर की छंटाई की मात्रा का त्रि-आयामी दृश्य प्रदर्शन कर सकती है और मात्रा की सटीक गणना कर सकती है।

भूनिर्माण परियोजनाओं के लिए मिट्टी के काम की गणना

शहरी उद्यान निर्माण योजना में भूनिर्माण परियोजनाओं का बहुत महत्व है और ये उद्यान के समग्र परिदृश्य को बेहतर बनाने और स्थानिक लेआउट को मानकीकृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। संपूर्ण भूनिर्माण नवीनीकरण निर्माण के लिए क्षेत्र की वास्तविक स्थिति पर आधारित एक वैज्ञानिक और तर्कसंगत निर्माण योजना आवश्यक है, और मिट्टी के काम की गणना की सटीकता निर्माण योजना की तर्कसंगतता पर बहुत अधिक प्रभाव डालती है। वर्तमान में प्रचलित मिट्टी के काम की गणना विधियों में निम्नलिखित शामिल हैं:

① मिट्टी के काम के निर्माण का अनुमान लगाना, मिट्टी के काम के लिए आवश्यक मिट्टी की मात्रा का सीधा आकलन करना, जो कि भूभाग की वास्तविक निर्माण स्थितियों पर आधारित होता है, और पूरी परियोजना के अस्थायी निर्माण के लिए महत्वपूर्ण सहायता प्रदान करता है।

2. परियोजना निर्माण के लिए आवश्यक मिट्टी के काम की मात्रा को एक ज्यामितीय पैटर्न मानते हुए, वैज्ञानिक ज्यामितीय गणना सूत्रों का उपयोग करके मिट्टी के काम की मात्रा का मूल्यांकन करना।

③मिट्टी के कटाव की गणना विधि: GNSS-RTK द्वारा एकत्रित किए गए कटाव डेटा के आधार पर मिट्टी के कटाव की गणना करें। मिट्टी के कटाव की गणना विधि आमतौर पर संकीर्ण और लंबे मिट्टी के कटाव की गणना के लिए उपयुक्त है।

④ पृथ्वी की ऊंचाई की गणना विधि: पृथ्वी की आकृति की दिशा में अनुभाग प्राप्त करें, और आसन्न अनुभागों के लिए संगत आकृति दूरियों को निर्धारित करें।

इनमें से, विधि 2 और 2 अनुभव के आधार पर मिट्टी के काम की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए हैं, जबकि 3 और 5 वास्तविक क्षेत्र माप बिंदुओं के आधार पर मिट्टी के काम की मात्रा की गणना करने के लिए हैं। गणना की कोई भी विधि अपनाई जाए, उसमें काफी अंतर पाया जाता है। साथ ही, बगीचे में घनी वनस्पति, कम दृश्यता और जीएनएसएस सिग्नल में गंभीर अवरोध के कारण क्षेत्र माप में कठिनाई आती है।

भूनिर्माण परियोजनाओं के लिए अर्थवर्क गणना में SLAM तकनीक दृश्यता की स्थितियों और GNSS संकेतों से अप्रभावित रहती है। डेटा संग्रहकर्ता जंगलों के बीच से पुनर्निर्माण क्षेत्र में आसानी से पॉइंट क्लाउड डेटा प्राप्त कर सकते हैं। पॉइंट क्लाउड करेक्शन, डीनोइज़िंग और वर्गीकरण के बाद, ग्राउंड पॉइंट्स प्राप्त होते हैं। DTM के साथ संयुक्त रूप से, ट्रायंगुलेशन विधि अर्थवर्क की मात्रा की सटीक गणना करती है।

समुद्री भूमि सुधार परियोजनाओं में, रेत और बजरी मुख्य निर्माण सामग्री और निर्माण लागत का प्रमुख घटक हैं। इसलिए, रेत और बजरी सामग्री का सटीक मापन परियोजना के लाभ और हानि को सीधे प्रभावित करता है। हालांकि, पारंपरिक मैनुअल मापन में मापने के उपकरण, मानवीय कारक और गणना विधियां महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, जिससे त्रुटि की संभावना अधिक होती है। रेत के ढेर के आयामों का सटीक मापन कैसे किया जाए, यह एक ऐसी समस्या है जिसका तत्काल समाधान आवश्यक है। वर्तमान गणना विधि में एक स्थिर स्कैनर का उपयोग करके रेत के ढेर को स्कैन किया जाता है, और फिर उसे काटकर और पतला करके रेत और बजरी की मात्रा की गणना की जाती है। इस विधि से आयतन की गणना सटीक होती है, लेकिन इसमें निम्नलिखित दो कमियां हैं: ① डेटा अधिग्रहण दक्षता अपेक्षाकृत कम है; ② पानी में जहाज के हिलने-डुलने के कारण, स्थिर स्कैनर अस्थिर हो जाता है, जिससे पॉइंट क्लाउड डेटा संग्रह प्रभावित होता है।

SLAM तकनीक जहाज के पतवार के कंपन से अप्रभावित रहती है। रेत परिवहन करने वाले कंटेनर जहाज के खाली और भरे होने पर, SLAM100 का उपयोग करके एक सप्ताह तक जहाज के केबिन में घूमकर खाली और भरे होने की स्थिति में पॉइंट क्लाउड डेटा प्राप्त किया जा सकता है। उद्योग जगत द्वारा दोनों चरणों में परिवहन की गई रेत की मात्रा की गणना पॉइंट क्लाउड मॉडल के अंतर की तुलना करके की जाती है।

साइट लेवलिंग इंजीनियरिंग के लिए अर्थवर्क गणना

स्थल समतलीकरण परियोजना का तात्पर्य निर्माण आवश्यकताओं के अनुरूप परियोजना स्थल की मूल भू-आकृति को रूपांतरित करना है। स्थलाकृतिक सर्वेक्षण परिणामों का उपयोग करके मिट्टी के काम की मात्रा की सटीक गणना करना, फिर मिट्टी भरने और खुदाई की मात्रा को संतुलित करना और निर्माण श्रमशक्ति और यांत्रिक उपकरणों का तर्कसंगत चयन करना इसके अंतर्गत आता है। स्थल समतलीकरण परियोजना, स्थल पर निर्माण योजना और प्रगति को नियंत्रित करने का एक विश्वसनीय आधार है। यह परियोजना की लागत और निवेश को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक है और वास्तव में परियोजना निर्माण के सभी पहलुओं से संबंधित है। क्षेत्र डेटा एकत्र करने के लिए पारंपरिक मापन विधियों की कमियों के कारण, स्थल समतलीकरण परियोजनाओं के लिए मिट्टी के काम की मात्रा की गणना में बड़ी त्रुटियां होती हैं, चाहे गणना की कोई भी विधि अपनाई जाए। इसलिए, निर्माण प्रक्रिया के दौरान सटीकता में सुधार करने और अधिक आर्थिक लाभ प्राप्त करने के लिए उच्च परिशुद्धता डेटा प्राप्त करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

कलेक्टर SLAM100 को पकड़े हुए साइट के चारों ओर स्कैन करता है ताकि साइट का पॉइंट क्लाउड डेटा तुरंत प्राप्त किया जा सके। साथ ही, लिडार की गैर-संपर्क सक्रिय मापन विधि ढलानों, प्लेटफॉर्म की सीढ़ियों आदि जैसे दुर्गम स्थानों पर डेटा प्राप्त करने की कठिनाई को हल करती है और साइट का त्रि-आयामी वास्तविक दृश्य प्रदान करती है। पुनः उत्कीर्णन के बाद, आंतरिक उद्योग निर्देशांक रूपांतरण और वर्गीकरण के माध्यम से साइट के ग्राउंड पॉइंट्स प्राप्त कर सकता है। साइट की भू-आकृति विशेषताओं के अनुसार, भराव और खुदाई के संतुलन की गणना के लिए उपयुक्त अर्थवर्क गणना विधि का चयन किया जा सकता है।

सहायक सॉफ़्टवेयर

SLAM GO एक मोबाइल ऐप है जिसका उपयोग SLAM100 के साथ किया जाता है। इस ऐप को मोबाइल फोन के माध्यम से SLAM100 डिवाइस से कनेक्ट किया जा सकता है, जिससे प्रोजेक्ट मैनेजमेंट, रीयल-टाइम पॉइंट क्लाउड पज़ल डिस्प्ले, इमेज प्रीव्यू, फर्मवेयर अपग्रेड और अन्य कार्य किए जा सकते हैं।

SLAM GO POST Pro एक पीसी-आधारित सॉफ़्टवेयर है जो SLAM100 के साथ संगत है और ड्रोन मैनेजर प्रोफेशनल एडिशन में अंतर्निहित है। यह सॉफ़्टवेयर SLAM100 द्वारा एकत्रित डेटा का पोस्ट-प्रोसेसिंग कर सकता है, उच्च परिशुद्धता और उच्च-परिभाषा वाले रंगीन पॉइंट क्लाउड और आंशिक पैनोरमा तैयार कर सकता है, और पॉइंट क्लाउड ब्राउज़िंग और ऑप्टिमाइज़ेशन भी कर सकता है।

इंटेलिजेंट पॉइंट क्लाउड में ब्राउज़िंग, रेंडरिंग, डीनोइज़िंग, रीसैंपलिंग, रिडंडेंसी रिमूवल और पॉइंट क्लाउड डेटा को कलर करने जैसी बुनियादी सुविधाएं हैं। इसमें तेज़ स्वचालित फ़िल्टरिंग और वर्गीकरण फ़ंक्शन के साथ-साथ सुविधाजनक और विविध डेटा इंटरैक्टिव एडिटिंग टूल भी मौजूद हैं।

क्लाउडकंपेयर एक निःशुल्क व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर है जो ग्रिड विधि का उपयोग करके पॉइंट क्लाउड डेटा के आधार पर मिट्टी के काम की गणना करता है। ग्रिड का आकार आप स्वयं निर्धारित कर सकते हैं, और दो अवधियों के पॉइंट क्लाउड में मिट्टी के काम की परिवर्तन मात्रा और एक अवधि के पॉइंट क्लाउड में निर्दिष्ट ऊंचाई तक मिट्टी के काम की मात्रा की गणना कर सकते हैं।

क्लाउडकंपेयर अर्थवर्क गणना

1) मौके पर निरीक्षण

मौके पर ही सर्वेक्षण क्षेत्र का अवलोकन करें, सर्वेक्षण क्षेत्र के मार्गों और विशेषताओं के वितरण को समझें, और बाद में स्कैनिंग मार्ग की योजना बनाने में सुविधा के लिए विभिन्न सड़कों, निकासों और रास्तों की कनेक्टिविटी को समझें।

2) नियंत्रण बिंदु लेआउट

कुछ परियोजनाओं के लिए पॉइंट क्लाउड डेटा को निरपेक्ष निर्देशांक प्रणाली में होना आवश्यक होता है। नियंत्रण बिंदुओं के निर्देशांक मापने के लिए GNSS-RTK या टोटल स्टेशन का उपयोग किया जा सकता है, जिससे नियंत्रण बिंदुओं का स्वचालित रूप से निष्कर्षण और निर्देशांक रूपांतरण किया जा सके। यदि पॉइंट क्लाउड डेटा की कोई आवश्यकता नहीं है, तो यह चरण आवश्यक नहीं है।

3) मार्ग नियोजन

स्कैनिंग मार्गों की योजना बनाएं

सर्वेक्षण की स्थिति और नियंत्रण बिंदुओं के वितरण को ध्यान में रखते हुए, स्कैनिंग मार्ग की योजना तर्कसंगत रूप से बनाएं। सबसे आदर्श स्कैनिंग मार्ग "क्लोज्ड-लूप स्कैनिंग" है। "क्लोज्ड-लूप स्कैनिंग" करने के लिए, आपको बस पहले से स्कैन किए गए बिंदु पर वापस लौटना होता है, और सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से ओवरलैपिंग क्षेत्र की पहचान कर लेगा। इस चरण का उपयोग किसी भी ऑफसेट या ट्रैकिंग त्रुटियों की गणना और सुधार के लिए किया जाता है, जो लेवलिंग में "लूप को बंद करने" के समान है। जब कुछ शर्तों के कारण क्लोज्ड-लूप नहीं बन पाता है, तब भी SLAM100 द्वारा प्रदान किया गया पोस्ट-प्रोसेसिंग और गणना सॉफ़्टवेयर SLAM GO POST Pro पॉइंट क्लाउड डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकता है।

डेटा संग्रहण

कलेक्टर SLAM100 को पकड़े हुए है और निर्धारित मार्ग के अनुसार पॉइंट क्लाउड डेटा एकत्र करता है। कंट्रोल पॉइंट के पास चलते समय, SLAM100 बेस का क्रॉस सेंटर कंट्रोल पॉइंट से मिलता है और उसे 10 सेकंड के लिए स्थिर रखा जाता है। स्कैनिंग प्रक्रिया के दौरान, SLAM GO के माध्यम से वास्तविक समय में पॉइंट क्लाउड स्प्लिसिंग प्रभाव की जांच की जाती है। यदि कोई डेटा गायब हो, तो समय रहते उसकी भरपाई करके पॉइंट क्लाउड डेटा की अखंडता सुनिश्चित की जाती है।

SLAM GO का वास्तविक समय प्रदर्शन

उच्च परिशुद्धता वाले पॉइंट क्लाउड डेटा, रंगीन पॉइंट क्लाउड, आंशिक पैनोरमा और अन्य परिणाम प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा के एक-क्लिक पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए SLAM GO POST Pro का उपयोग करें।

स्थानीय बिंदु क्लाउड प्रभाव

आंशिक पैनोरमा प्रभाव

2) निर्देशांक रूपांतरण

SLAM GO POST Pro नियंत्रण बिंदुओं को निकालने की एक स्वचालित विधि अपनाता है और नियंत्रण बिंदुओं को मैन्युअल रूप से जोड़ने से होने वाली त्रुटियों से बचने के लिए निर्देशांक रूपांतरण हेतु बिंदु क्लाउड से नियंत्रण बिंदु स्थितियों को निकालने के लिए एल्गोरिदम पर निर्भर करता है।

3) सटीकता जांच

पॉइंट क्लाउड को स्मार्ट पॉइंट क्लाउड में इंपोर्ट करें और [सटीकता जांच] टूल का उपयोग करके परिवर्तित पॉइंट क्लाउड की सटीकता की जांच करें। यदि पॉइंट क्लाउड और जांच बिंदु के बीच त्रुटि सटीकता आवश्यकताओं को पूरा करती है, तो आगे वर्ग आयतन की गणना की जा सकती है।

पॉइंट क्लाउड वर्गीकरण

पॉइंट क्लाउड वर्गीकरण का उद्देश्य जमीनी बिंदुओं को सटीक रूप से अलग करना है। यह चरण अत्यंत महत्वपूर्ण है, जो वर्ग मात्रा गणना की सटीकता निर्धारित करता है। संग्राहक निकट दूरी से डेटा प्राप्त करने के लिए SLAM100 का उपयोग करता है, जिससे पॉइंट क्लाउड का प्रवेश प्रभाव अच्छा होता है। बुद्धिमान पॉइंट क्लाउड जमीनी बिंदुओं के स्वचालित वर्गीकरण एल्गोरिदम के साथ मिलकर, जमीनी बिंदुओं को तेजी से और सटीक रूप से अलग किया जा सकता है।

ग्राउंड पॉइंट

वर्ग मात्रा गणना

क्लाउडकंपेयर सॉफ्टवेयर का उपयोग वर्ग मात्राओं की गणना करने के लिए किया जाता है, और ग्रिड आकार, संदर्भ सतह और ग्रिड ऊंचाई जैसी पैरामीटर सेटिंग्स वर्गीकृत जमीनी बिंदुओं के आधार पर निर्धारित की जाती हैं और वर्ग मात्रा के परिणाम आउटपुट के रूप में दिए जाते हैं।

मिट्टी के काम की गणना के परिणाम

यह समाधान वर्ग मात्रा गणना में SLAM100 का सफलतापूर्वक उपयोग करता है। SLAM100 का उपयोग सर्वेक्षण क्षेत्र के बिंदु क्लाउड डेटा को पूरी तरह से प्राप्त करने के लिए किया जाता है। निर्देशांक रूपांतरण और बिंदु क्लाउड वर्गीकरण के बाद जमीनी बिंदु प्राप्त किए जाते हैं। तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर के साथ संयोजन में, जमीनी बिंदु क्लाउड के आधार पर वर्ग मात्रा की सटीक गणना की जाती है, जिसका उपयोग बाद में नवीनीकरण निर्माण के लिए डेटा सहायता प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। प्रोग्राम में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

1) माप डेटा प्राप्त करने के तरीके में नवाचार करता है, और जीएनएसएस-मुक्त वातावरण में उच्च-सटीकता वृद्धिशील मानचित्र बनाने के लिए स्वायत्त नेविगेशन और स्थिति निर्धारण पर निर्भर करता है;

2) यह एकल बिंदु प्राप्त करने के लिए पारंपरिक माप विधियों की बाधाओं और कमियों को दूर करता है, स्थिर स्कैनर के बार-बार स्टेशन परिवर्तन और बिंदु क्लाउड स्प्लिसिंग की परेशानी को हल करता है, और आंतरिक और बाहरी संचालन की दक्षता में सुधार करता है;

3) हैंडहेल्ड संग्रह विधि डेटा की पैठ सुनिश्चित करती है, और सहायक सॉफ्टवेयर SLAM GO स्कैन करने के लिए क्षेत्र में कोई ब्लाइंड स्पॉट नहीं होने देता है और पॉइंट क्लाउड की अखंडता सुनिश्चित करता है;

4) औद्योगिक-ग्रेड एसएलएएम पोस्ट-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम की पॉइंट क्लाउड को हल करने में सापेक्ष सटीकता ±2 सेमी से बेहतर है, और पूर्ण सटीकता ±5 सेमी से बेहतर है, जो अर्थवर्क गणना परिणामों की सटीकता सुनिश्चित करती है;

5) इंटेलिजेंट पॉइंट क्लाउड उच्च सटीकता के साथ स्वचालित रूप से जमीनी बिंदुओं को निकालता है, जिससे भारी मैन्युअल वर्गीकरण कार्यभार कम होता है और आंतरिक दक्षता में सुधार होता है;

6) क्लाउडकंपेयर ग्राउंड पॉइंट क्लाउड के आधार पर एक चरण और कई चरणों में अर्थवर्क की मात्रा की गणना करने के लिए ग्रिड विधि का उपयोग करता है। सॉफ्टवेयर में अनुप्रयोगों की व्यापक श्रृंखला, मजबूत डेटा वहन क्षमता, सरल संचालन, उच्च परिशुद्धता और तेज कंप्यूटिंग गति है;

7) एकीकृत सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर समाधान, डेटा परिणामों का निर्बाध कनेक्शन, विभिन्न परिदृश्यों में मात्रा की गणना के लिए उपयुक्त।

पार्क का नवीनीकरण और विस्तार

किसी विशिष्ट पार्क में हरित वनस्पति क्षेत्र को बढ़ाने के लिए, मौजूदा स्थल की योजना बनाना और उसका पुनर्निर्माण करना आवश्यक है, साथ ही पुनर्निर्माण स्थल के लिए मिट्टी की खुदाई की मात्रा का सटीक आकलन करना भी आवश्यक है ताकि निर्माण कार्य के लिए डेटा सहायता उपलब्ध हो सके। पुनर्निर्माण क्षेत्र पार्क के मध्य में स्थित है और लगभग 1,500 वर्ग मीटर क्षेत्र में फैला हुआ है। भूभाग समतल है और वनस्पति का आवरण घना है। जीएनएसएस सिग्नल बुरी तरह से बाधित है और दृश्यता भी बाधित है।

पुनर्निर्माण क्षेत्र का स्थान और संक्षिप्त विवरण

डेटा संग्राहक मौके पर ही डेटा एकत्र करते हैं, जिससे न केवल पारंपरिक मापन विधियों की अप्रत्याशित परिस्थितियों (वनस्पति अवरोध आदि) के कारण मापन में असमर्थता की समस्या का समाधान होता है, बल्कि स्थिर स्कैनरों के बार-बार स्टेशन बदलने, पॉइंट क्लाउड स्प्लिसिंग आदि से होने वाली परेशानी से भी बचा जा सकता है, जिससे परिचालन दक्षता में काफी सुधार होता है। स्कैनिंग प्रक्रिया के दौरान, वास्तविक समय में पॉइंट क्लाउड स्प्लिसिंग के प्रभाव को देखने के लिए SLAM GO का उपयोग करें। यदि कोई बिंदु छूट गया हो, तो समय रहते उसे स्कैन करें ताकि पॉइंट क्लाउड डेटा पूर्ण हो। फील्ड स्कैनिंग में 10 मिनट लगते हैं।

क्षेत्रीय डेटा संग्रह (बाएं), मूल पॉइंट क्लाउड डेटा (दाएं)

मूल डेटा को पोस्ट-प्रोसेसिंग के लिए SLAM GO POST Pro में आयात किया जाता है ताकि उच्च परिशुद्धता वाला पॉइंट क्लाउड मैप तैयार किया जा सके। पॉइंट क्लाउड वर्गीकरण के बाद, क्लाउडकंपेयर का उपयोग करके आयतन की गणना की जाती है। आंतरिक प्रोसेसिंग में 1.5 घंटे लगे। साइट पर वास्तविक स्थिति के अनुसार, 85 वर्ग मीटर के भराव आयतन को अनदेखा किया गया और उत्खनन आयतन 2898.107 वर्ग मीटर पाया गया।

ग्राउंड पॉइंट और त्रिभुज जाल प्रतिपादन

मिट्टी के काम की गणना के परिणाम

एक अनाज भंडार में बचे हुए अनाज की नियमित रूप से जाँच करना आवश्यक है। भंडार में जीपीएस सिग्नल प्राप्त नहीं होता है और हवाई लिडार रडार का उपयोग करके डेटा प्राप्त नहीं किया जा सकता है। अनाज के ढेर की ऊँचाई लगभग 4-5 मीटर है, और स्थिर स्कैनर ढेर के शीर्ष पर डेटा प्राप्त नहीं कर सकता है। इसलिए, SLAM100 हैंडहेल्ड स्कैनर का उपयोग करके ढेर के चारों ओर घूमें और एक्सटेंशन रॉड का उपयोग करके एक पूर्ण त्रि-आयामी पॉइंट क्लाउड परिणाम प्राप्त करें। अनाज भंडार के अलग-अलग आकार के कारण, एक भंडार की स्कैनिंग में लगभग 5-7 मिनट लगते हैं।

नॉइज़ हटाने और क्रॉपिंग के बाद, अनाज के ढेर के पॉइंट क्लाउड अलग-अलग हो जाते हैं। अनाज के ढेर की सतह पर कोई अव्यवस्थित पॉइंट क्लाउड नहीं होते हैं और भंडारण की गणना सीधे की जा सकती है। एक अनाज साइलो की अनाज भंडारण क्षमता 3400 वर्ग मीटर है। अनाज डिपो के भंडार का इन्वेंट्री करने में लगभग 25-30 मिनट लगते हैं, जो इसके आकार और आंतरिक स्थान लेआउट पर निर्भर करता है।

SLAM100 अनाज के ढेर की स्कैनिंग साइट

लियांगडुई बिंदु बादल

अनाज के ढेर की गणना

एक निर्माण स्थल पर निर्माण प्रक्रिया के दौरान भारी मात्रा में निर्माण अपशिष्ट उत्पन्न हुआ, और अब सफाई योजना बनाने के लिए इसकी मात्रा निर्धारित करना आवश्यक है। निर्माण अपशिष्ट लगभग 1,400 वर्ग मीटर क्षेत्र में फैला हुआ है और इसका आकार अत्यंत अनियमित है। यदि स्थिर स्कैनर का उपयोग किया जाता है, तो स्कैन पूरा करने के लिए इसे 12-14 बार सेट करना पड़ता है। पेगासस के तकनीशियनों ने SLAM100 का उपयोग करके निर्माण अपशिष्ट की परिधि और ऊपरी सतह को एक बार स्कैन किया, जिससे निरंतर डेटा प्राप्त हुआ और पोस्ट-प्रोडक्शन स्प्लिसिंग की आवश्यकता समाप्त हो गई। फील्ड वर्करों को पॉइंट क्लाउड डेटा को डीनॉइज़ और क्रॉप करने में 9 मिनट और इन-हाउस स्टाफ को 1.2 घंटे लगे। वर्गीकरण और अन्य कार्यों के बाद, निर्माण अपशिष्ट और जमीन से बने ढेर का आयतन 2704.506 वर्ग मीटर आंका गया है।

निर्माण कचरा

निर्माण अपशिष्ट बिंदु क्लाउड छवि

आयतन गणना के परिणाम