[發明專利]一種基于矩形鄰域分析的道路數據提取方法

有效

• 申請號: 201410213465.5
• 申請日: 2014-05-20
• 公開（公告）號: CN104050473B
• 公開（公告）日: 2019-07-19
• 發明（設計）人: 王勇;付成群;余勤;郭杰;付稱心;方濤;覃昕垚;謝立軍;關洪軍
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 北京市振邦律師事務所 11389
• 代理人: 李朝輝

1.一種基于矩形鄰域分析的道路數據提取方法，其特征在于其包括：

第一步：數據預處理，計算點云間距，建立規則網格組織，然后采用基于規則網格的快速數學形態學濾波方法進行濾波，剔除非地面點；

第二步：篩選道路候選點，初步確定道路點集，縮小判斷范圍，對每個點搜索其鄰域范圍內的點，并比較其高程值，若都在閾值范圍內，則作為道路候選點；

第三步：提取道路中心線，剔除平坦地域點集，對每個道路候選點，計算不同方位角的矩形范圍內高程方差值，根據方差值間的差異判斷當前點是否為道路中心點；

第四步：道路連接，對間斷的道路進行連接，平滑；

其中所述第一步包括:

(1)首先讀取點云數據范圍(x_min，x_max，y_min，y_max)，統計點的數量pt_num；

(2)計算點云間距：

(3)根據點云間距pt_dis和計算需要，建立覆蓋點云范圍

(x_min，x_max，y_min，y_max)的規則網格；

(4)根據點的坐標將機載LiDAR數據分配到各個網格中，

GridNum＝XAxisNum*YAxisNum (公式3)

XAxisNum、YAxisNum為x、y方向的網格數，GridNum為網格總數；

機載LiDAR數據中的任意一點p_i(x_i,y_i)所在的網格為：

其中X_i為p_i所在的X方向網格數、Y_i為p_i在的Y方向網格數、G_i為p_i所在的一維數組記錄的網格數；

對機載LiDAR數據進行非地面濾波，保留包含道路點在內的地面點數據，以規則網格為單元的數學形態學濾波，網格腐蝕結果為w×w網格內的最小高程值，膨脹結果為w×w網格內最大高程值，其中w代表窗口的大小，并進行公式5的運算：

其中A代表目標集合，B代表結構元素，AΘB表示腐蝕，表示膨脹，式中z_i′和z_i″分別為網格單元腐蝕和膨脹后的高程值，Grid_i(z_min)為網格內高程最小值；

所述第一步進一步包括:

(1)由網格間距計算網格數量，并為網格分配內存空間，將點逐個按平面坐標存儲到相應的網格單元中，同時與該網格單元中已保存的最小高程值進行比較，記錄比較后的最小高程值；

(2)遍歷每個網格，比較周圍w×w個網格內最小高程值，采用公式5的第一個公式，取最小值為當前網格腐蝕后的高程值，并將該網格最大高程值設為腐蝕后的高程值；

(3)遍歷每個網格，比較周圍w×w個網格內腐蝕高程值，采用公式5的第二個公式，取最大值為當前網格膨脹后的高程值，并將該網格最小高程值設為膨脹后的高程值；

(4)遍歷每個網格，求取網格內每個點高程值與膨脹后的高程值之差，當其絕對值小于設定閾值時，該點為地面點，否則為非地面點；

所述第二步包括:

(1)針對每個點p_i(x_i,y_i)由公式4計算其所在網格；

(2)計算搜索半徑，

(3)設點p_i(x_i,y_i)的矩形鄰域內的點集為P_{i_near}＝{p_j(x_j，y_j)|x_j∈(x_i-r，x_i+r)，y_j∈(y_i-r，y_i+r)}(其中j是點的點號或者說是下標，并與當前點p_i相區別)，由此以當前點p_i為中心，搜索周圍網格內的點集P_{i_near}；

(4)計算P_{i_near}中每個點與p_i(x_i,y_i)的高程差絕對值之和∑H_i，若∑H_i小于閾值，則當前點為道路候選點；

z_j是P_{i_near}中第j個點的高程值，z_i是p_i(x_i,y_i)的高程值，n為P_{i_near}的總點數；

(5)重復以上步驟，直至完成對所有點的判斷，且將保留的道路候選點集為P_c。