[發明專利]一種車載激光點云建筑物目標分類方法

有效

• 申請號: 202010902655.3
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112132969B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發明（設計）人: 李少先;李玉兵;趙常偉;謝欣鵬;顏敏;張慶軒
• 申請（專利權）人: 濟南市房產測繪研究院(濟南市房屋安全檢測鑒定中心)
• 主分類號: G06T17/10
• 分類號: G06T17/10;G06T17/20;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 青島智地領創專利代理有限公司 37252
• 代理人: 肖峰

1.一種車載激光點云建筑物目標分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.獲取車載點云數據的三維空間范圍，交互確定尺度信息，建立點云格網索引，統計每個格網的密度、高度和當前區域內的最大高度信息，生成記錄高度覆蓋值的二維格網，通過閾值對比提取對應格網，形成建筑點云候選區域，提取候選區域格網鄰域內的其他格網作為原區域的補充，修補區域細小孔洞；

S2.獲取候選區域的點云二維空間范圍，建立格網索引，統計格網密度，轉換到灰度空間生成特征圖像，通過像素鄰域的梯度分析得到密度HOG特征，提取建筑主體立面；對未被提取的點云建立K-d樹索引，采用維數特征方法計算每個點的最佳鄰域、法向量和維數特征，將滿足法向量水平且呈面狀特征的點，與之前提取的主體立面點云進行合并；

S3.采用統計濾波器對建筑物周邊雜點以及殘留的樹冠點進行濾除，建立中尺度二維格網，根據格網之間的距離是否滿足設定閾值要求，對存在點云的鄰近格網進行聚類，通過限制最小聚類個數，獲取正確的精細建筑物點云。

2.根據權利要求1所述的一種車載激光點云建筑物目標分類方法，其中步驟S1包括如下子步驟：

S1.1.建立格網索引組織點云數據，包括以下步驟；

S1.1.1.獲取點云的最小外接矩形框，表示為：xmin、ymin、zmin、xmax、ymax、zmax；

S1.1.2.交互輸入格網沿行、列、層方向的尺寸dx、dy、dz，計算整個三維格網的行數RowNum、列數ColNum、層數LayerNum；

S1.1.3.由點的三維空間坐標計算其落入對應格網的位置，計算掃描點p(xp,yp,zp)落入對應格網的行號row、列號col、層號layer；

S1.2.由下往上遍歷三維格網，獲取每束格網的最低有點格網層號Lminij，計算每個有點格網層號Lijk，獲取該區域內的最大層差Lmax，計算每個有點格網的高度Hijk以及區域內最大高度Hmax，計算每個格網內點云的個數Nijk作為該格網的密度，對同一束格網的密度進行加權求和，獲取高度覆蓋值Hcoverij，計算公式如下：

S1.3.保留高度覆蓋值大于設定閾值的格網，對格網進行八鄰域的擴展，形成完整的建筑點云候選區域。