[發明專利]一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法

有效

• 申請號: 201711362019.0
• 申請日: 2017-12-18
• 公開（公告）號: CN108074232B
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 王麗英;王曉;張正鵬;趙元丁
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李運萍

1.一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：讀取原始機載LIDAR點云數據，形成原始機載LIDAR點云數據集；

步驟2：將原始機載LIDAR點云數據規則化為灰度3D體元數據集；

步驟2.1：從原始機載LIDAR點云數據中剔除異常數據，得到去除異常數據集；

步驟2.2：將去除異常數據集規則化為灰度3D體元數據集；

步驟3：基于連通性和輻射特性相似性準則，將灰度3D體元數據分割并標記為若干個3D連通區域；

步驟4：基于建筑物屋頂和立面的特性，依次檢測建筑物屋頂和立面形成的3D連通區域，完成基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測；

步驟4.1：基于面積特性、高程跳變特性及密度特性，檢測建筑物屋頂的3D連通區域，完成建筑物屋頂檢測；

步驟4.2：基于緩沖區分析，檢測建筑物立面的3D連通區域，完成建筑物立面檢測；

步驟4.2.1：檢測各個建筑物屋頂的輪廓；

步驟4.2.2：在水平面上，以任一建筑物屋頂輪廓為中心，以內側和外側各一個體元為寬度建立緩沖區；

步驟4.2.3：對任一3D連通區域，若其位于緩沖區內部且其灰度值與該區域對應的建筑物屋頂的灰度值之差小于灰度差閾值，則判定為建筑物立面。

2.根據權利要求1所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述步驟2.1具體包含如下步驟：

步驟2.1.1：統計原始機載LIDAR點云數據中各個激光點高程值的頻次，并以直方圖的形式可視化顯示統計結果；

步驟2.1.2：確定與真實地形對應的最高高程閾值T_h和最低高程閾值T_l；

步驟2.1.3：針對原始機載LIDAR點云數據中各個激光點，若其高程值高于最高高程閾值T_h或低于最低高程閾值T_l，則該激光點為異常數據，進行剔除，否則保留該激光點，最終獲得去除異常數據集。

3.根據權利要求1所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述步驟2.2具體包含如下步驟：

步驟2.2.1：用去除異常數據集的有向包圍盒表示三維空間范圍；

步驟2.2.2：根據去除異常數據集中激光點的平均點間距確定體元在x、y、z方向上的分辨率(Δx,Δy,Δz)，即體元大小；

步驟2.2.3：依據體元分辨率(Δx,Δy,Δz)對有向包圍盒進行劃分，得到3D體元格網，每一個3D體元格網單元即為體元；

步驟2.2.4：將去除異常數據集中各個激光點映射到3D體元格網，進而根據3D體元格網中包含的激光點的強度屬性為各體元賦值，得到灰度3D體元數據集。

4.根據權利要求1所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述步驟3包括以下步驟：

步驟3.1：依次掃描灰度3D體元數據集中的非0值體元，直到第k個未被標記的非0值體元，其中，k＝1,2,…；

步驟3.2：采用深度優先策略遍歷與第k個非0值體元3D連通且體元值相近的所有體元，并標記為L_l，其中，l為標記標簽的索引，其中，l＝1,2,…；

步驟3.3：繼續掃描灰度3D體元數據集中的未被標記的非0值體元，直到所有的體元都被標記，得到若干個3D連通區域；

所述體元值相近的體元即體元值之差小于灰度差閾值的兩個體元。

5.根據權利要求1所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述步驟4.1具體包含如下步驟：

步驟4.1.1：基于面積特性剔除非建筑物屋頂的3D連通區域；

步驟4.1.2：基于高程跳變特性剔除非建筑物屋頂的3D連通區域；

步驟4.1.3：基于密度特性剔除非建筑物屋頂的3D連通區域。

6.根據權利要求3所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述根據3D體元格網中包含的激光點的強度屬性為各體元賦值的具體過程如下所示：

將含有激光點的體元賦值為激光點強度均值、將不含有激光點的體元賦值為0，進一步將各體元賦值離散化到{0,…,255}，得到各體元值。