基于Python和Mayavi的公路勘测数据处理方法

本发明公开了一种基于Python和Mayavi的公路勘测领域数据处理方法，实测特征点，整理为三维特征线和特征点数据；根据项目是否具备LiDAR点云数据，采用不同策略生成分幅范围框并通过缓冲区分析确定最终分幅范围；利用Python对特征点和特征线数据分幅处理；通过约束三角网生成高精度地形模型；模型联动功能支持与CAD环境的实时交互；计算道路设计提供的中桩线位，结合断面提取参数，提取纵横断面高程数据；采用三角网模型邻近搜索与内插算法；生成的纵横断面成果图导出为纬地格式，同时保存三维模型为OBJ格式。本发明在测绘精度、自动化处理与多平台协同方面表现出显著优势，可高效支持道路设计与施工中多场景需求。