[發明專利]一種電纜溝點云自動分類方法

在審

• 申請號: 202011402694.3
• 申請日: 2020-12-04
• 公開（公告）號: CN112488215A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 楊毅;羅向源;肖瑩瑩;廖嘉偉;楊帥;馬欣;陳解選;梁健明;孫欽章;何豐怡;余勇
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司佛山供電局
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06K9/40
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集電纜溝及周邊地面環境的激光雷達點云；

S2：對所采集的點云進行預處理，并進行去噪；

S3：定義分類特征，所述分類特征僅基于去噪后點云的空間信息進行定義，而不包括回波、顏色信息；

S4：進行鄰域劃分，并根據所定義的分類特征，僅在所劃分的鄰域中逐個點進行特征提取，以構建目標場景點云特征向量；

S5：獲取帶有標簽的點云的特征向量作為樣本輸入分類器中進行訓練；

S6：訓練完成后，將所構建的目標場景點云特征向量輸入訓練好的分類器中進行分類，最后輸出帶有標簽的電纜溝點云。

2.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S2中預處理過程包括對所采集的點云進行點云簡化處理、點云配準處理、點云補洞處理。

3.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，在所述步驟S2中，對預處理后的點云采用K均值類聚算法進行去噪。

4.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，在所述步驟S3中，基于去噪后點云的空間信息進行定義，而不包括回波、顏色信息，將分類特征定義為：基于高度定義的分類特征、基于法向量定義的分類特征、基于法向量求和定義的分類特征。

5.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S4中所劃分的鄰域為球形鄰域。

6.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S4中所劃分的鄰域搜索半徑為2米。

7.根據權利要求4所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S4中根據基于高度定義的分類特征進行特征提取，具體步驟為：

S401：根據所劃分的鄰域內的點，計算高程標準差；其中，高程標準差的計算公式為：其中：z_i為所劃分的鄰域內的點Z分量，z_ave為所劃分的鄰域內所有點的Z分量的均值，n為所劃分的鄰域內點的數量；

S402：將高程標準差大于0.0009的點記為電纜溝的點。

8.根據權利要求4所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S4中根據基于法向量定義的分類特征進行特征提取，具體步驟為：

S411：根據所劃分的鄰域內的點，計算點云所在面的法向量；

S412：判斷法向量的方向性，設法向量與z軸的夾角為θ，并計算cosθ，其中，cosθ的計算公式為：其中：a、b、c分別為法向量在x、y、z軸上的投影；

S413：將cosθ1.5的點記為電纜溝的點。

9.根據權利要求4所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S4中根據基于法向量求和定義的分類特征進行特征提取，具體步驟為：

S421：根據所劃分的鄰域內的點，計算點的法向量；

S422：對鄰域內的任意點的法向量進行求和；

S423：若法向量求和后在xoy平面上的值0.1，則用以求和的點均記為電纜溝的點。

10.根據權利要求1所述的一種電纜溝點云自動分類方法，其特征在于，步驟S5、S6中所述分類器為隨機森林分類器。