6,钢丝绳6的另一端穿过滑轮 12与主钢管9下端的法兰盘10相连。
[0044] 结合图4至图17,船载水岸线水上水下一体化测量系统集成方法，该系统的传感 器包括激光扫描仪、多波束测深仪和GNSS/INS组合导航设备，包括：
[0045] 步骤1 :构建数据采集显控软件的总体框架，数据采集显控软件具备传感器控制 功能、稳定的数据采集和存储功能、实时的点云可视化功能，将数据采集显控软件的总体框 架分为控制层、数据层和显示层。控制层提供多传感器与数据采集显控软件的通讯连接、工 作参数设置、系统控制命令等功能。数据层将系统采集到的原始数据以先前设计好的数据 格式保存，保存的数据有两个用途：第一，为显控软件的数据回放模块提供数据源；第二， 为内业处理提供原始数据，以便进行数据融合、滤波、点云显示等。显示层是将各传感器发 送给监控端的数据实时地显示在显控软件界面上，此信息主要包括水上水下点云实时数据 显示、定位实时数据显示和姿态实时数据显示。特别是提供水上水下地形瀑布式点云显示 功能，从而提高信息挖掘能力和现场决策支持能力。
[0046] 数据采集显控软件的主界面设置有任务栏和显示区域，任务栏由控制命令按钮组 成，控制命令按钮有搜索、项目、连接、对准、设置、开始、暂停、断开、完成等，显示区域由定 位类模块、姿态类模块、点云实时显示类模块和日志监控类模块组成。
[0047] 步骤2 :建立网络通信机制，数据采集显控软件包括监控端和采集端，各传感器发 送至监控端需要保存并实时显示的数据称之为上行数据，监控端发送至各传感器的控制命 令、设置参数数据为下行数据。监控端通过与采集端进行通信连接，发送控制命令，并接收 采集端的反馈信息及传输的采集数据信息。采集端同时与监控端和传感器建立通信，在整 个数据传输中起到桥梁的作用。监控端与采集端分工明确，各司其职，组成完整的网络通信 结构。
[0048] 步骤3:优化多线程控制算法，数据传输采用多线程传输，在算法中设置有主线 程、三个子线程和缓冲区，三个子线程分别对应多波束测深仪、激光扫描仪和GNSS/INS组 合导航设备，主线程负责下行数据的通讯传输，三个子线程分别用于传输各传感器采集的 原始数据等上行数据，并且在由采集端发送至监控端的过程中，上行数据需要先保存到预 先开辟的缓冲区中，待达到一定量时再以报文的形式发送到监控端，然后进行数据存储和 可视化，最终实现水上、水下地形三维显示。
[0049] 步骤4 :规划点云实时显示模块，数据采集显控软件通过VTK可视化技术来规划点 云实时显示模块，设置高效的可视化管道，将源、过滤器、映射器、角色和渲染器依次连接起 来。VTK可视化技术的算法实现过程包括数据的读取、数据的过滤、映射的实现、角色的执 行及渲染显示。数据的读取是传感器实时将数据发送到数据显控软件界面，并进行数据融 合，为VTK提供数据对象。采用相机设置视角、焦点，以便识别实时点位。数据的过滤是将 原始数据经过过滤器的处理后，转换为可以直接用算法模块对其进行处理的形式。映射的 实现是应用映射器来提供显示过程中的接口，采集到的数据对象需要通过映射器映射到角 色中。角色的执行是通过角色来进行点云图形的绘制，包括物体的表面属性、物体的显示方 式及物体的纹理映射等。渲染显示采用基类渲染器来管理光源、照相机和绘制点云的位置、 属性等，并将位置和属性添加到渲染器窗口中将场景显示出来。
[0050] 步骤5 :进行多源数据融合解算，多源数据融合解算是将系统中获得的原始激光 扫描仪、多波束测深仪数据通过定位定姿数据、多传感器检校参数进行融合，将测得的点位 坐标归算到统一的大地坐标系下。多源数据融合解算包括点云数据预处理、数据内插和空 间配准三步。
[0051] 步骤6:点云数据预处理，包括点云滤波和点云抽稀，点云滤波包括回波信号去 噪、距离去噪和时间去噪，以达到优化点云数据质量的目的。点云抽稀是对密集的点云数据 进行缩减，通过点云抽稀，按照时间或空间规律创建索引，截取关键位置点云，以达到快速、 精确实时显示的目的。
[0052] 在测量的过程中，点云中混入的噪声大致可分为三类。第一类是由于被测物体表 面因素产生的误差所引起的噪声。如被测地物表面的粗糙度及纹理等，当被测地物表面非 常光滑时，例如海水表面，会使波束发生较强的镜面反射，从而产生误差，引起噪声。第二类 是由于测量系统本身的误差所引起的噪声。例如测量设备的精度、传感器的分辨率等由硬 件设备引起的噪声。第三类是偶然因素引起的噪声。例如在测量过程中，由于地面上的树 木、水体中的杂质、浮游生物等干扰形成的散乱点。因此如果不对数据进行去噪处理，这些 噪声点对特征点提取的精度和点云实时显示的质量产生直接影响，其结果将导致曲面不平 滑，降低模型重构的精度。
[0053] 回波信号去噪，测量系统除了提供激光脚点和波束脚印的距离、角度和时间信息 外，还提供回波信号的强度信息，对于不同的介质获取的回波强度信息也不同。数据内插借 助回波强度信息进行相应去噪，将回波强度为零的点剔除，并去除部分冗余数据，提高数据 内插效率。
[0054] 距离去噪，距离去噪是指通过判断点云中点到原点的距离，然后设置一个大小合 适的阈值，大于或小于此值的点云被保留或删除，根据不同的情况，做相应的处理。经过这 些处理，使得剩余的点云就是目标区域的点云，即感兴趣区域的点云。
[0055] 测量过程中，水上激光扫描仪在反射率90%的情况下，最大测量距离可以达到 1400m，若超过最大量程，测量精度会大大降低；同时考虑到最小测量距离为1. 5m，所以在 内插时需要将水上测量距离的阈值设定在1. 5m至1400m之间进行去噪。水下多波束测深 仪在扇区开角为10°至160°的范围内，最大测量深度可以达到500m，最小量程分辨率为 1. 25cm，所以在内插时同样需要将水下测量深度的阈值设定在0m至500m之间进行去噪。
[0056] 时间去噪，由于激光扫描仪、多波束测深仪和惯性测量单元记录的都是带有时间 序列的数据，同时，位置和姿态数据进行数据内插也以时间同步信号为基准，这就要求激光 扫描仪和多波束测深仪所采集的原始数据在惯性测量单元记录的时间范围之内。因此，时 间去噪通过对惯性测量单元记录时间内的点位进行查询，并将惯性测量单元时间范围之外 的数据剔除。
[0057] 数据平滑通常采用标准高斯、平均或中值滤波算法。高斯滤波器在指定域内的权 重为高斯分布，其平均效果较小，故在滤波的同时能较好地保持原数据的形貌。平均滤波器 是利用滤波窗口内各采样数据点的统计平均值来代替当前点。中值滤波是一种有效的非线 性滤波，常用于消除随机脉冲噪声。把它应用到点云中过滤时在距离图像上滑动一个含有 奇数个点的窗口，对该窗口所覆盖点的Y值按大小进行排序，处在Y值序列中间的那个Y值 称为中值点，用它来代替窗口中心的点。
[0058] 激光扫描仪和多波束测深仪可在短时间内获取大量的点云数据，目标物要求的扫 描分辨率越高、体积越大，获得的点云数据量就越大，大量的数据在存储、操作、显示等方面 都会占用大量的系统资源，使得处理速度减慢，运行效率降低。故需对点云数据进行抽稀。
[0059] 点云抽稀是对密集的点云数据进行缩减，从而实现点云数据量的减小，通过抽稀， 可以极大地提高点云数据的处理效率。主要通过两种方法进行数据缩减：第一，在数据获取 时对点云数据进行抽稀，根据目标地物的形状及分辨率的要求，设置不同的采样间隔来简 化数据，同时使得相邻测区没有太多的重叠；第二，在正常采集数据的基础上，利用一些算 法来进行缩减。
[0060] 步骤7 :数据内插，由于测量系统中不同传感器的发射频率不同，因此，必须将低 频率的数据按照高频率的数据进行内插，从而使原始激光扫描仪、多波束测深仪数据通过 定位定姿数据、多传感器检校参数进行融合解算；同时，测量船相对来说，行驶速度较慢，可 认为其在短时间内保持匀速运动，内插算法可考虑采用线性内插；通过内插处理，使相应时 刻的位置和姿态数据对齐，以达到位置纠偏和姿态改正的目的。通过上述步骤6进行相应 的去噪后，针对单个测点的时间遍历寻找最近点的惯性测量单元信息，以此来进行线性内 插，从而获取每个测点的姿态和位置信息。在进行数据内插时，首先，导入惯导姿态数据，根 据检校参数得到各个时刻激光扫描仪和多波束测深仪中心点的坐标，以及它们的姿态；然 后，导入原始激光数据和测深数据，对其进行解析，从而得到测点在传感器坐标系下的坐标 以及GPS时；根据各个点的时间对应查找此时刻传感器的位置与姿态，以得到坐标匹配模 型中构成旋转矩阵的三个角度炚/ν'),以及三个平移参数（lx，ly，lz)。