[發明專利]一種城市部件自動化測量方法

有效

• 申請號: 201110001906.1
• 申請日: 2011-01-06
• 公開（公告）號: CN102096072A
• 公開（公告）日: 2011-06-15
• 發明（設計）人: 竇華成;鄧世軍;江宇;王力;程良勇
• 申請（專利權）人: 天津市星際空間地理信息工程有限公司
• 主分類號: G01S17/89
• 分類號: G01S17/89;G06T17/05
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 溫國林

1.一種城市部件自動化測量方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)采用車載激光雷達測量設備，對城市街道及城市街道兩側進行高密度的外業掃描和相機拍照，獲取原始激光掃描點云數據和數碼照片數據；

(2)對所述原始激光掃描點云數據進行濾波分類處理，獲取城市部件點云數據；

(3)采用自適應空間聚類分析手段，對所述城市部件點云數據進行類別細分處理，獲取同一物體點云集數據；

(4)根據所述同一物體點云集數據進行規則幾何形狀的三維數字化模擬與重構，計算出城市部件平面幾何中心位置，將所述城市部件平面幾何中心位置作為城市部件平面測量坐標值；

(5)將所述數碼照片數據和所述同一物體點云集數據進行疊加，根據所述城市部件平面測量坐標值在屬性庫中對相應的點位值進行信息標注。

2.根據權利要求1所述的城市部件自動化測量方法，其特征在于，步驟(3)中所述采用自適應空間聚類分析手段，對所述城市部件點云數據進行類別細分處理，獲取同一物體點云集數據，具體為：

1)根據分塊標準，對所述城市部件點云數據進行分塊，獲取分塊城市部件點云數據、點云樣本劃分矩陣和聚類中心點集；

2)設置自適應空間聚類解算的相關參數；

3)根據城市部件空間分布特征，選擇一個最小閾值Min和一個最大閾值Max；

4)對所述分塊城市部件點云數據進行初始化，根據所述最小閾值Min和所述最大閾值Max，選擇K個中心點作為聚類點，計算每個樣本點與所述聚類點的三維空間距離，基于所述三維空間距離對所述分塊城市部件點云數據進行劃分，采用三維空間距離值之和對樣本分類的情況進行評價，獲取評價值；

5)根據所述評價值，將樣本分類中的權重中心點作為新的聚類劃分的中心點；

6)判斷迭代次數是否小于最大迭代次數，如果是，執行步驟4)；如果否，停止迭代，輸出所述點云樣本劃分矩陣、所述聚類中心點集和所述評價值，將K+1值作為中心聚類點，執行步驟4)；

7)判斷K值是否達到Max值，如果是，停止自適應空間聚類解算，以目標函數的評價參數作為參考，選擇最小值的聚類集合，作為點云分類的結果，獲取所述同一物體點云集數據，如果否，繼續進行所述自適應空間聚類解算。

3.根據權利要求2所述的城市部件自動化測量方法，其特征在于，所述K的取值，具體為：Min≤K≤Max。

4.根據權利要求1所述的城市部件自動化測量方法，其特征在于，步驟(4)中所述根據所述同一物體點云集數據進行規則幾何形狀的三維數字化模擬與重構，計算出城市部件平面幾何中心位置，將所述城市部件平面幾何中心位置作為城市部件平面測量坐標值，具體為：

8)將所述同一物體點云集數據作為獨立物體，根據截取標準獲取點云數據，將所述點云數據作為基底三維模型重構的點集數據；

9)構建二維特征模型函數庫；

10)根據所述二維特征模型函數庫，對所述點云數據進行最小二乘計算和模擬，確定所述二維特征模型函數庫中的各項參數；

11)根據所述點云數據，在所述二維特征模型函數庫中獲取多個誤差值數學模型，并根據所述多個誤差值數學模型獲取對應的多個平面誤差值；

12)判斷所述二維特征模型函數庫是否存在未進行計算的模型，如果是，重新執行步驟10)；如果否，對所述多個平面誤差值進行比較，選擇最小的平面誤差值對應的最小誤差值數學模型；

13)根據所述最小誤差值數學模型，計算出城市部件平面的幾何中心位置，作為所述城市部件平面測量坐標值。

5.根據權利要求4所述的城市部件自動化測量方法，其特征在于，所述截取標準，具體為：

截取地面點以上第二閾值以內的所述點云數據，所述點云數據的個數在第三閾值內。

6.根據權利要求4所述的城市部件自動化測量方法，其特征在于，所述誤差值數學模型，具體為：

δ＝∑δ_i＝∑f(x_i，y_i)，其中，(x_i，y_i)為每一個激光點在平面上投影坐標的點位值，i的取值為0到n，n為分類后點的個數。