实现“看的远、看的细,测的快、测的准”的风场观测是对测风激光雷达的重要挑战。为了获取3米和0.1秒时空分辨率的风场,需再提高现有激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。团队通过在激光光源、光学收发系统、高速数据采集电路和数据处理算法上对激光雷达进行了优化,并在时频分析、脉冲编码基础上提出一种新的反演算...
前段时间,国家口岸管理办公室发布通知,决定组织在全国口岸深入开展智慧口岸试点建设,鼓励有条件的口岸申报试点。智慧口岸旨在进一步优化口岸营商环境,促进跨境贸易便利化,提升口岸现代化治理水平,助力国家双循环发展格局,服务高质量共建丝绸之路。从这可以看出,口岸的智慧化对于深化开放、促进经济发展具有重要意义。在智慧口岸的建设中,需要用到物联网、传感器等多种科技设备,这之中,成都慧视研发的三维激光雷达和RK3588图像处理板有着积极作用。成都慧视光电推出的雷视一体机可用于安全防护预警。成都车用激光雷达点云
传统的土方测量方法工作量大,不易在计算机上实现,不能有效利用现有的数据。在工程建设过程中土方测量的精度直接关系到工程建设中各方面的经济利益,因此土方测量的准确性十分重要。传统的土方数据采集方式主要是利用RTK技术或全站仪人工采集,随着行业设备的升级迭代,基于激光雷达扫描技术的数据采集模式迅速兴起。激光雷达测量范围广、精度高、抗干扰能力强,激光雷达扫描技术通过对不规则、复杂地表进行连续、快速、大面积、非接触扫描,贵州无人机激光雷达测绘成都慧视光电推出的雷视一体机可应用于车路协同。
激光雷达工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。具体来说:典型的LiDAR传感器向周围环境发射脉冲光波。这些脉冲从周围的物体反弹并返回传感器。传感器使用每个脉冲返回传感器所花费的时间来计算它行进的距离。该过程每秒重复数百万次,并为车辆提供高分辨率3D视图和周围环境地图,以实现安全导航。这使其能够在不同的照明和天气条件下识别和导航300米(980英尺)范围内的物体。激光雷达普及用于汽车、电动自行车、卡车、送货机器人以及全自动驾驶汽车的高级驾驶辅助系统(ADAS)。
大型不规则物体的体积测量一直是一个麻烦的事情,并且测量精度时有偏差。例如饲料厂材料的库存测量。厂家需要知晓每日的库存数据,以便及时补充或者对外销售,如果不能及时获取相关数据,则会出现供不应求或者库存过多等问题,不仅增加成本支出,还会影响销售和供应水平。而激光雷达就可以有效地解决这个问题。成都慧视光电研发的HSLi-H20行业用三维激光雷达,小巧轻便、探测范围宽、抗干扰强、响应速度快,在大型饲料仓库中,激光雷达传感器可以扫描生成3D数据,获得精确度高的物料高、宽和深度的详细信息。基于这些数据,再通过后台操作系统便可准确计算出库存体积。并且单个激光雷达就足以捕获整个库存的三维数据,可为企业有效节约成本。国产3D激光雷达专业生产商-慧视光电。
针对这些问题,目前相关铁路部门采取了在防洪季、或地质灾害易发的路段采用人工巡检的方式进行隐患排查,在某些边坡安装有检测传感器。但以上这些措施尚不能做到24小时全天候监控,国内相关厂家例如成都慧视光电技术有限公司为了解决这个问题,进行了诸多的尝试,与铁路相关部门进行了多轮沟通探讨,然后确定了基于三维激光雷达的轨道异物检测方案。三维激光雷达探测距离远,精度高,可以为轨道监测提供精确的3D点云数据,可用于监测铁路路基沉降,泥石流、落石障碍物等。激光雷达的波长短,可以在分子量级上对目标探测。这是微波雷达无能为力的。贵州无人机激光雷达测绘
激光雷达凭借其性能优势在自动驾驶领域自开一片天地。成都车用激光雷达点云
点云还可用于土方计算高精度激光点云,可用于构建地形三维模型,为勘察设计提供断面量测、坡度坡向量测、土方填挖量等信息,极大地减少工程勘察设计中的外业工作量,缩短工作周期。此外,点云还可用于监测地质灾害通过地形三维模型的建立,可以大面积监测地形的变化,可以根据地形的变化方向及地形的变化量,作出风险评估,为预防地质灾害的发生提供依据。例如,对滑坡体地表的监测,特别是在陡坡下的道路、铁轨,以及削坡建房等容易发生滑坡地区,能够为滑坡体成因和发育趋势的推断提供重要依据。上述五个方面,只是点云数据应用的其中一部分。因为激光雷达具备着以下几个特点:全天候工作,主动获取数据;隐蔽性好,抗有源干扰能力强,且获取数据范围广;激光穿透能力强;外业工作量小;点云精度高,空间坐标信息准确。所以,激光雷达(LiDAR)获取的点云数据,往往也适用资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、环境监测、矿山测量、隧道测量、公路道路测量、电缆监测、海洋深水测量等各个方面。成都车用激光雷达点云
实现“看的远、看的细,测的快、测的准”的风场观测是对测风激光雷达的重要挑战。为了获取3米和0.1秒时空分辨率的风场,需再提高现有激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。团队通过在激光光源、光学收发系统、高速数据采集电路和数据处理算法上对激光雷达进行了优化,并在时频分析、脉冲编码基础上提出一种新的反演算...
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