[發明專利]基于聚集度和Delaunay三角重構的巡回作業區域邊界提取方法有效
| 申請號： | 201710017551.2 | 申請日： | 2017-01-11 |
| 公開（公告）號： | CN106778749B | 公開（公告）日： | 2020-04-17 |
| 發明（設計）人： | 楊智科;夏紅偉;馬廣程;王常虹 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06K9/32 | 分類號： | G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340 | 代理人： | 陳新勝 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 聚集 delaunay 三角 巡回 作業 區域 邊界 提取 方法 | ||
1.一種基于聚集度和Delaunay三角重構的巡回作業區域邊界提取方法，其特征在于，
步驟一、感興趣區域的粗提取
聚集度的計算與優化
定義兩個數據點相關度：
其中d(Pi,Pj)是點Pi、Pj之間的距離，Di、Dj之間的分別是巡航器在Pi、Pj速度方向與參考方向的傾角，某一點的聚集度就用與數據點高度相關的數據點總數來衡量，若聚集度超過7，則稱該點是具有高聚集度的；
基于等距壓縮的加速優化算法：對數據點進行等距離壓縮，每隔m個間隔取出一個數據點，與等距壓縮了p倍的數據點模板進行相關度和聚集度計算；
步驟二、感興趣區域邊界的精提取
1、數據點預處理
數據點的重映射與壓縮：先將包圍盒里的數據點按照比例映射成一幅位圖，再對位圖中灰度不為零的像素點按照比例重新映射回實際數據點；
分區：將包圍盒內的數據點用直線分割成若干個區域，直線的選取標準是直線帶內所包含的數據點總數最少，記包圍盒內某片分區內所有數據點為集合S；
2、為點集S求取Delaunay三角網M
三角網格以角點表格形式存儲——表格共有三列，每一列分別放置三角形的三個角點在S中索引值；
3、利用alpha-shape算法求取點集S凹包的邊列表，算法的過程如下：
a.為M初始化所有Edge對象，給每個Edge分配一個唯一的ID，并求取Edge的長度以及鄰接三角形集合，其中鄰接2個三角形的邊為內部邊，1個三角形的為邊界邊，0個三角形的為計算過程中會退化的邊，長度限制R取三角網M邊長的均值；
b.將所有長度大于R的邊界邊加入隊列，并當隊列非空時循環下列過程：
(1)從隊列中取出一條邊E，得到E的唯一鄰接三角形T；
(2)找到T中另外兩個邊E1，E2將他們的鄰接三角形集合刪去T；
(3)將E1，E2中新形成的長度大于R的邊界邊加入隊列；
(4)將E置無效標記，若E1，E2有退化的，也置成無效標記；
c.收集所有有效的邊界邊，形成邊列表，輸出。
2.根據權利要求1所述的基于聚集度和Delaunay三角重構的巡回作業區域邊界提取方法，其特征在于，所述步驟二中，包圍盒里數據點的比例為100m2：1個像素。
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