[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

本發明公開了一種電纜溝點云自動分類方法，包括以下步驟：采集電纜溝及周邊地面環境的激光雷達點云；對所采集的點云進行預處理，并進行去噪；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；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；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；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。本發明實現了電纜溝點云的自動識別和分類，擺脫了傳統電纜溝點云分類工作量大的困擾，極大減少了電纜溝點云的分類時間。

技術領域

本發明涉及測量技術領域，更具體地，涉及一種電纜溝點云自動分類方法。

背景技術

激光雷達作為一種主動式的測量技術，在電力行業具有廣泛應用。利用激光雷達對電纜溝進行掃描，可以獲取電纜溝的尺寸、走向等重要信息，在電纜溝被掩埋的情況下可以利用這些信息對電纜溝進行準確定位。

利用激光雷達對電纜溝及周邊環境掃描會產生大量的點云數據，對點云進行分類是點云應用的前提，即將原始點云標記為地面點、電纜溝點等。傳統的點云分類方法主要采用人工分類，即手動選取點云，手動設置類別，不僅工作量大，而且耗費時間多。

在現有技術中，公開號為CN108133227A的中國發明專利，于2018年06 月08日公開了一種激光雷達點云數據分類方法及裝置，該方法包括：獲取樣本點云數據及待分類的激光雷達點云數據；根據樣本點云數據建立點云分類器；通過點云分類器對待分類的激光雷達點云數據進行分類。雖然該方案通過點云分類器對未分類的激光雷達點云數據進行自動分類，在一定程度上減少了分類過程中的人工干預成份，但是，并未能完全解決手動選取點云進行分類工作量大、耗費時間多的問題，因此，急需一種電纜溝點云自動分類方法。

發明內容

本發明為解決手動選取點云進行分類工作量大、耗費時間多的問題，提供了一種電纜溝點云自動分類方法。

本發明的首要目的是為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種電纜溝點云自動分類方法，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。

上述方案中，只從點的鄰域中獲取局部特征，且只基于點的空間信息進行特征定義，而舍棄回波、顏色信息，擺脫了傳統電纜溝點云分類工作量大的困擾。再者，通過樣本點云特征向量對分類器進行訓練，并將訓練好的分類器用于對電纜溝及周邊環境的點云進行分類，以輸出帶有標簽的電纜溝點云；實現了電纜溝點云的自動識別和分類，極大減少了電纜溝點云的分類時間。

優選地，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。

優選地，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。

優選地，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。