[發(fā)明專利]一種基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法

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• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112446844A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 原瀚杰;陳澤佳;鄭耀華;鄧浩光;李煥能;李俊宏;陸勇生
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司肇慶供電局
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/33
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 劉瑤云

1.一種基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集點(diǎn)云樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫；

提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫中的點(diǎn)云主動形狀模型的全局特征和局部二元模式的局部特征的點(diǎn)云融合特征；

標(biāo)準(zhǔn)化主動形狀模型的全局特征和局部二元模式的局部特征，利用最優(yōu)迭代策略進(jìn)行串聯(lián)配準(zhǔn)融合，生成最終的點(diǎn)云融合特征數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，提取點(diǎn)云融合特征的步驟包括：

確定主動形狀模型的目標(biāo)點(diǎn)位置，提取主動形狀模型的全局特征；

利用目標(biāo)點(diǎn)位置劃分子區(qū)域，提取局部二元模式的局部特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，點(diǎn)云樣本數(shù)據(jù)包括：時間數(shù)據(jù)、激光距離測量值、機(jī)載GPS數(shù)據(jù)、IMU數(shù)據(jù)和地面基站GPS數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，預(yù)處理的步驟包括：

利用機(jī)載激光雷達(dá)測量系統(tǒng)自帶軟件對地面基站測得的GPS和機(jī)載GPS測量數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合差分解算，確定飛機(jī)掃描過程中的飛行軌跡；

根據(jù)吊艙碼盤角度、GPS天線相位中心與IMU幾何中心的偏心分量，利用系統(tǒng)軟件將差分后的航跡進(jìn)行桿臂補(bǔ)償，解算出IMU幾何中心的航跡；

IMU幾何中心航跡與IMU姿態(tài)進(jìn)行聯(lián)合式組合導(dǎo)航解算，得到航跡和姿態(tài)角；

利用系統(tǒng)軟件將組合導(dǎo)航解算的結(jié)果和采集到的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合處理，得到各測點(diǎn)的(X，Y，Z)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，獲得具有三維坐標(biāo)、姿態(tài)空間信息數(shù)據(jù)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

將激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)從瞬時激光光束坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到WG84坐標(biāo)系，利用系統(tǒng)點(diǎn)云處理軟件對激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯，剔除空中因灰塵、鳥類引起的噪聲點(diǎn)和孤立點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲得所述主動形狀模型的所述目標(biāo)點(diǎn)位置；

以曲率的突變處作為參考點(diǎn)，計算點(diǎn)云數(shù)據(jù)剩余目標(biāo)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的相對距離和角度；

利用矢量拼接策略將點(diǎn)云數(shù)據(jù)剩余目標(biāo)點(diǎn)到參考點(diǎn)的相對距離和角度整合得到多維的全局特征向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，劃分子區(qū)域的步驟包括：

根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)劃分子區(qū)域，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)中心點(diǎn)的灰度值作為閾值；

對相鄰點(diǎn)進(jìn)行二值化處理，得到子區(qū)域的局部二元模式特征值；

旋轉(zhuǎn)不變形轉(zhuǎn)化局部二元模式特征值，得到旋轉(zhuǎn)不變形轉(zhuǎn)化后的局部二元模式特征值；

分別統(tǒng)計各個子區(qū)域經(jīng)旋轉(zhuǎn)不變形轉(zhuǎn)化后局部二元模式特征值的十進(jìn)制結(jié)果，并進(jìn)行矢量拼接，組合成多維度的子區(qū)域局部二元模式的局部特征。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，生成最終的點(diǎn)云融合特征數(shù)據(jù)的步驟包括：

確定目標(biāo)點(diǎn)特征在參考點(diǎn)范圍后，構(gòu)建一組同名點(diǎn)集(P，Pn)、(Q，Qn)；

對主動形狀模型的配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行整體平差計算，獲取配準(zhǔn)結(jié)果，并得到初次誤差值；

迭代地進(jìn)行特征點(diǎn)精確配準(zhǔn)，直至誤差小于設(shè)定閾值，呈收斂趨勢，計算結(jié)束，輸出最終結(jié)果，得到點(diǎn)云融合特征數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于點(diǎn)云特征提取與配準(zhǔn)融合方法，其特征在于，最優(yōu)迭代策略包括：

其中，N為可行解集合，i∈N表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征點(diǎn)i，N_N為該集合中曲率突變處的總數(shù)，即目標(biāo)參考點(diǎn)數(shù)量，為優(yōu)化配準(zhǔn)融合指標(biāo)。