[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810584888.6
• 申請(qǐng)日: 2018-06-08
• 公開（公告）號(hào): CN108876831A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梅少輝;魏江;田仲祺;黃杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33;G06N3/08;G06T17/00
• 代理公司: 廈門致群專利代理事務(wù)所(普通合伙) 35224
• 代理人: 劉兆慶;張謙

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、訓(xùn)練樣本的獲取，得到用于訓(xùn)練模型的樣本數(shù)據(jù)；

S2、搭建深度學(xué)習(xí)模型，使得模型適用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理；

S3、根據(jù)模型訓(xùn)練、測(cè)試反饋信息調(diào)整超參數(shù)；

S4、預(yù)處理點(diǎn)云，將待檢測(cè)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分塊，作為模型的輸入；

S5、針對(duì)模型的輸入點(diǎn)云塊，檢測(cè)其中是否含有關(guān)鍵區(qū)域，將包含關(guān)鍵區(qū)域的點(diǎn)云塊保留；

S6、檢測(cè)出包含關(guān)鍵區(qū)域的點(diǎn)云塊中的關(guān)鍵點(diǎn)；

S7、將分別處于不同點(diǎn)云的關(guān)鍵點(diǎn)成對(duì)地輸入關(guān)鍵點(diǎn)匹配模型，判斷它們是否匹配；

S8、取足量的對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算轉(zhuǎn)換關(guān)系，從得到的轉(zhuǎn)換矩陣中選出配準(zhǔn)效果最好的一個(gè)作為最終結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括以下分步驟：

S11、截取處于門框角、窗框角以及墻面夾角等部位的點(diǎn)作為關(guān)鍵點(diǎn)；

S12、取出以關(guān)鍵點(diǎn)為球心、半徑r的球體內(nèi)包含的點(diǎn)，再以這些點(diǎn)分別為球心，截取半徑為r的球體區(qū)域的點(diǎn)云塊作為關(guān)鍵區(qū)域檢測(cè)模型的正樣本，使得正樣本都包含關(guān)鍵點(diǎn)；在點(diǎn)云不包含關(guān)鍵點(diǎn)的區(qū)域截取同等大小的球體作為關(guān)鍵區(qū)域檢測(cè)模型的負(fù)樣本；

S13、以關(guān)鍵點(diǎn)為球心截取球狀區(qū)域點(diǎn)云塊作為關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型的正樣本，不以關(guān)鍵點(diǎn)為球心的球狀區(qū)域點(diǎn)云塊作為關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型的負(fù)樣本，負(fù)樣本中包含或不包含關(guān)鍵點(diǎn)均可；

S14、在已配準(zhǔn)的兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)P、Q中提取關(guān)鍵點(diǎn)匹配模型的正樣本：在點(diǎn)云P中取點(diǎn)，然后在點(diǎn)云Q中搜索距該點(diǎn)最近的點(diǎn)作為對(duì)應(yīng)點(diǎn)，如果最近點(diǎn)距離大于設(shè)定的閾值，則無對(duì)應(yīng)點(diǎn)；在已配準(zhǔn)的兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)P、Q中提取負(fù)樣本：在點(diǎn)云P中取點(diǎn)，然后在點(diǎn)云Q中取距該點(diǎn)大于設(shè)定閾值的點(diǎn)作為非對(duì)應(yīng)點(diǎn)；

S15、以對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)為球心截取的成對(duì)的球狀區(qū)域點(diǎn)云塊作為關(guān)鍵點(diǎn)匹配模型的正樣本，以非對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)為球心截取的成對(duì)的球狀區(qū)域點(diǎn)云塊作為關(guān)鍵點(diǎn)匹配模型的負(fù)樣本。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括以下分步驟：

S21、基于PointNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建點(diǎn)云分類模型，使得模型以卷積的形式直接作用于三維點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，最后以全連接網(wǎng)絡(luò)形式映射提取的特征；

S22、基于PointNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建孿生網(wǎng)絡(luò)模型，使得模型分支分別作用于不同點(diǎn)云，通過全連接映射后的輸出判斷點(diǎn)云塊是否對(duì)應(yīng)。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，在所述步驟S3中，根據(jù)模型訓(xùn)練具體情況，調(diào)整輸入數(shù)據(jù)的超參數(shù)，超參數(shù)包括學(xué)習(xí)步長(zhǎng)、學(xué)習(xí)率、batch大小。

5.如權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括以下分步驟：

S41、在待處理點(diǎn)云上進(jìn)行最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣；

S42、將采樣點(diǎn)作為球心，截取出一定半徑球體范圍內(nèi)的點(diǎn)云塊，作為關(guān)鍵區(qū)域判斷模型的輸入。

6.如權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述步驟S6具體包括以下分步驟：

S61、在包含關(guān)鍵區(qū)域的點(diǎn)云塊中取點(diǎn)，并分別以這些點(diǎn)作為球心，以較小半徑截取球體區(qū)域；

S62、將步驟S61中得到的球體區(qū)域當(dāng)作關(guān)鍵點(diǎn)判別模型的輸入，保留判斷為關(guān)鍵點(diǎn)的點(diǎn)。

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的建筑物三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：在所述步驟S8中，采取RANSAC策略每次取足量對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)利用SVD計(jì)算轉(zhuǎn)換關(guān)系，采取RANSAC策略得到大量轉(zhuǎn)換關(guān)系，找到匹配度最好的一個(gè)，配準(zhǔn)效果以LCP值為判斷標(biāo)準(zhǔn)，公式表示如下：

其中p_i代表點(diǎn)云P中的點(diǎn)，q_i分別代表點(diǎn)云Q中的點(diǎn)，R和T分別表示旋轉(zhuǎn)和平移矩陣，ε取值為0.05m；公式意義為最大公共點(diǎn)集，即點(diǎn)云P、Q配準(zhǔn)后，在Q中取點(diǎn)q_i，尋找經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的點(diǎn)云P中與q_i相距小于ε的點(diǎn)，若存在這樣的點(diǎn)，即為公共點(diǎn)，則LCP值相應(yīng)增加，取LCP值最高的作為最終結(jié)果。