[發(fā)明專利]一種基于激光測量點(diǎn)云的室內(nèi)結(jié)構(gòu)分割方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210039634.2 | 申請日: | 2022-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN114463524A | 公開(公告)日: | 2022-05-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 蘇飛;劉耀輝;杜英坤;畢京學(xué);鄭國強(qiáng);于明洋 | 申請(專利權(quán))人: | 山東建筑大學(xué);農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大數(shù)據(jù)發(fā)展中心 |
| 主分類號: | G06T19/20 | 分類號: | G06T19/20 |
| 代理公司: | 濟(jì)南泉城專利商標(biāo)事務(wù)所 37218 | 代理人: | 李桂存 |
| 地址: | 250101 山東省濟(jì)*** | 國省代碼: | 山東;37 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 激光 測量 室內(nèi) 結(jié)構(gòu) 分割 方法 | ||
1.一種基于激光測量點(diǎn)云的室內(nèi)結(jié)構(gòu)分割方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1,輸入室內(nèi)三維點(diǎn)云后,首先基于多分辨率超體素,進(jìn)行點(diǎn)云預(yù)分割,提取平面超體素,包括以下子步驟:
步驟1.1,基于給定的初始分辨率r,使用TBBS超體素分割方法,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的超體素分割,生成超體素集合;
步驟1.2,每一超體素分類為平面超體素和曲面超體素,平面超體素存入平面超體素集PC,曲面超體素存入新點(diǎn)集NPC;
步驟1.3,基于當(dāng)前分辨率r=r*rdio,NPC中點(diǎn)實(shí)施TBBS超體素分割,生成新的超體素集C′,NPC內(nèi)點(diǎn)清空;
步驟1.4,針對新集合C′,重新執(zhí)行步驟1.2;
步驟1.5,若執(zhí)行完畢,NPC不為空,則重復(fù)執(zhí)行1.3和1.4;重復(fù)迭代,直至NPC為空,或當(dāng)前分辨率r小于給定分辨率閾值rmin,獲取平面超體素集PC;
步驟2,基于TBBS超體素分割方法,提取曲面超體素內(nèi)點(diǎn)集,包括以下子步驟:
步驟2.1,基于給定分辨率r,使用TBBS超體素分割方法,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的超體素分割,點(diǎn)云生成超體素集合;
步驟2.2,對每一超體素,運(yùn)用步驟1.2的方法,曲面超體素內(nèi)點(diǎn)存入曲面點(diǎn)集NP;
步驟3,以平面超體素為單元,提取平面模型,包括以下子步驟:
步驟3.1,計算每個超體素pci∈PC的曲率,并按照曲率由小到大排序;
步驟3.2,選取曲率最小的超體素pcs,計算pcs的中心點(diǎn)和法向量,建立平面模型ηs;
步驟3.3,遍歷超體素集中其他超體素pci∈PC,若pci與ηs之間法向量夾角小于角度閾值θth,且pci與ηs在ηs法向量上的距離小于距離閾值γth,則把pci歸入ηs中;
步驟3.4,如果ηs中超體素個數(shù)大于個數(shù)閾值Nmax,保留ηs;否則,刪除ηs,并找到曲率次小的pcs′∈PC,建立平面模型ηs′,重復(fù)步驟3.3和3.4;
步驟3.5,PC中未分類的超體素,迭代的運(yùn)行步驟3.2-3.4,直至所有的超體素均被分類;
步驟3.6,保留模型包含超體素數(shù)量最多的模型,存入平面模型集合MS,刪除剩余模型;
步驟3.7,重復(fù)3.2-3.6,直至PC中所有超體素均被分類,或平面模型集合MS不再增加;
步驟4,以NP中點(diǎn)為曲面單元,以圓柱模型為模型單體,使用RANSAC方法,擬合曲面單元中的曲面模型,保存曲面模型集合MC;
步驟5,基于α擴(kuò)張優(yōu)化,將步驟1和2中提取的超體素單元和曲面點(diǎn)單元,分配給最優(yōu)的模型,即步驟3和4中建立的曲面或平面模型,實(shí)現(xiàn)單元分類,從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)結(jié)構(gòu)的提取與分割,包括以下子步驟:
步驟5.1,計算每個超體素pci∈PC到每個模型的距離,并將距離歸一化為0-1之間;
步驟5.2,計算每個曲面點(diǎn)pi∈NP到每個模型的距離,并將距離歸一化為0-1之間;
步驟5.3,將超體素單元和曲面點(diǎn)單元與曲面模型和平面模型的匹配,看作能保證模型數(shù)量盡可能小的基礎(chǔ)上,最小化匹配誤差的搜索矩陣x*,并借助α擴(kuò)張算法,最小化該目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)單元到模型的最優(yōu)匹配;
步驟5.4,對每個匹配的分割單元標(biāo)記不同顏色,輸出分割結(jié)果,完成室內(nèi)結(jié)構(gòu)分割。
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