[發明專利]一種車載激光掃描點云數據的城市地物分類方法

有效

• 申請號: 201310307332.X
• 申請日: 2013-07-19
• 公開（公告）號: CN103390169A
• 公開（公告）日: 2013-11-13
• 發明（設計）人: 李霖;郭浩;蒯希;朱海紅;徐堅;黃民發
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/30;G01S17/89
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

技術領域

本發明涉及車載激光雷達技術領域，尤其涉及車載激光掃描點云數據的分類方法。

背景技術

20世紀70年代，美國航天局（NASA）研發了激光雷達測量技術（LIDAR，Light?Detection?And?Ranging），為獲取空間信息提供了一種全新的技術手段。到20世紀80年代，德國斯圖加特大學將激光雷達技術與及時定位定姿系統結合，以飛機作為載體，成功研發機載激光雷達測量系統（ALSS，Airborne?Laser?Mapping?System）。在20世紀80年代末，以車輛作為搭載平臺的車載移動測量系統（MMS，Mobile?Mapping?System）研制成功。該技術提供了一種可靠、靈活、高效的方式，實現了快速采集道路及道路兩旁相關地物的高精度三維數據。然而，原始的車載激光掃描點云數據實際上就是雜亂無章的海量三維坐標點集合，包含了道路、建筑物、樹木、立桿等各種地物，數據體量大。因此，在對車載激光掃描點云數據進行進一步處理或三維建模之前，如果能夠將其準確的分類，將會大大提高后續數據處理的效率和精度。

相較于車載激光掃描點云數據，針對機載激光掃描點云數據的分類方法研究更加成熟。例如：《一種機載激光雷達點云數據的自動分類方法》（申請號：200910272643.0）、《一種機載激光點云數據的快速濾波方法》（申請號：201110337099.0）、《種機載激光點云數據的智能化濾波方法》（申請號：201210350254.7），上訴三個發明專利針對機載激光點云數據均提出了相應的濾波方法以及分類方法。但是由于作業方式不同，車載激光掃描點云數據與機載激光掃描點云數據的差異較大，因此無法將機載激光掃描點云數據的分類方法直接運用在車載激光掃描點云數據上。

近些年，國內外諸多學者針對車載激光掃描點云數據先后提出了一些分類方法。但是這些方法的自適應程度較低，通常需要手動設定較多閾值，針對城市復雜環境中的車載激光掃描點云數據無法實現高效、精確的分類。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中所存在的問題，結合車載激光掃描系統的行車軌跡數據，并引入直方圖統計分析、元胞自動機等技術，以提高當前車載激光掃描點云數據分類方法的自動化程度、效率以及精確度。

本發明所提供的技術方案包括一種車載激光掃描點云數據的城市地物分類方法，包含以下步驟：

步驟1，結合行車軌跡數據，對原始車載激光掃描點云數據進行道路面濾波，將道路面點云數據與其他地物點云數據分離開，包括以下子步驟，

步驟1.1，根據行車軌跡數據，沿行車軌跡方向，以每個行車軌跡節點作為中心點，構建矩形濾波窗口，對落在矩形濾波窗口內的數據進行直方圖統計分析確定道路面閾值范圍，得到初步道路面點云數據；

步驟1.2，對步驟1.1所得到的初步道路面點云數據從距離和角度兩個維度進行分析，按照掃描線排列的方式進行整理，標記初步道路面點云數據中每一個道路面數據點所屬的掃描線編號；

步驟1.3，對經步驟1.2掃描線整理后所得到的道路面點云數據按照掃描線編號順序進行逐掃描線分析，包括對每條掃描線，依次計算該掃描線中每個道路面數據點與其前后相鄰兩道路面數據點的高程差，如果兩個高程差均超出預設高程差閾值，則將該道路面數據點作為雜點剔除；從步驟1.1所得到的初步道路面點云數據剔除雜點后，保留的道路面數據點作為最終的道路面點云數據，從原始車載激光掃描點云數據中剔除最終的道路面點云數據后，得到其他地物點云數據；

步驟2，將步驟1所得其他地物點云數據進一步識別為不同的地物類型，包括以下子步驟，

步驟2.1，以每個行車軌跡節點作為中心點，根據預設構建圓形區域，根據步驟1.3所得結果搜索落在圓形區域中的道路面點云數據，依次計算每個圓形區域中所有道路面數據點的平均高程值并作為相應行車軌跡節點處的道路面高程值；

步驟2.2，遍歷計算其他地物點云數據中每一個數據點分別與所有行車軌跡節點的水平距離，選取與當前所遍歷數據點距離最近的行車軌跡節點，將當前所遍歷的數據點的高程值與步驟2.1所得相應行車軌跡節點附近道路面高程值作差，得到其他地物點云數據中每個數據點相對于附近道路面的相對高程值；

步驟2.3，根據預設采樣間隔，構建水平面矩形規則格網，將經步驟2.2高程改正后所得到的其他地物點云數據投影到水平面矩形規則格網中，統計落在每個格網單元中所有數據點的最大高程值并作為該格網單元的特征值，生成點云特征圖像；