[發明專利]一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法

有效

• 申請號: 202210925096.7
• 申請日: 2022-08-03
• 公開（公告）號: CN114972358B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 張少荃;張韻秋
• 申請（專利權）人: 江蘇菲爾浦物聯網有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90
• 代理公司: 杭州聚邦知識產權代理有限公司 33269
• 代理人: 周美鋒

1.一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集待檢測區域單幀點云數據和RGB圖像；

根據第一閾值對所述單幀點云數據進行篩選，得到第一點云集合；

對所述第一點云集合進行網格化，得到所述單幀點云數據對應的網格圖像，即為距離圖像；

根據第二閾值對所述網格圖像網格值進行判斷:

當所述網格圖像網格值低于所述第二閾值時，確定網格值對應的點云數據集合作為第二點云集合；

根據所述第二點云集合的色彩特征值和空間特征值，對第二點云集合篩選得到待定剛體點云集合；

計算所述待定剛體點云集合內所有點云數據回波強度的方差；

根據所述點云數據的回波強度的方差和第三閾值篩選得到最終剛體點云集合；

將所述最終剛體點云集合轉換為二維圖像，得到所述最終剛體點云集合對應的二維圖像；

將所述二維圖像與所述RGB圖像進行處理，得到所述剛體的RGB圖像；

計算所述剛體的RGB圖像和所述二維圖像中對應的最長直線斜率之差；

根據所述最長直線斜率之差和第四閾值判斷對應的剛體點云數據是否出現偏移，獲得單幀點云數據中出現偏移的剛體點云個數和單幀點云數據中的剛體點云總數；

根據所述出現偏移的剛體點云個數和所述剛體點云總數得到單幀點云數據的可信度。

2.根據權利要求1所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，所述第一閾值對所述單幀點云數據進行篩選，得到第一點云集合，包括：

對單幀點云數據的高程值設置第一閾值，將高程值超過第一閾值的點云數據過濾，得到第一點云集合。

3.根據權利要求1所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，對所述第一點云集合進行網格化，得到所述單幀點云數據對應的網格圖像，即為距離圖像，包括：

對所述第一點云集合進行網格化的網格間距表達式為：

式中表示每平方米內激光點云的個數，表示網格間距。

4.根據權利要求1所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，包括：

所述網格值的表達式：

式中為經模型處理后的網格值，為網格中的點云數目，為點云數據的高程值，表示網格內第個點云數據的高程值，表示網格內第個點云數據的高程值。

5.根據權利要求1所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，根據所述第二點云集合的色彩特征值和空間特征值，對第二點云集合篩選得到待定剛體點云集合，包括：

提取所述第二點云集合的色彩特征值，根據色彩特征值的大小判斷點云數據是否為疑似剛體點云數據；

通過疑似剛體點云數據得到疑似剛體點云數據的空間特征值，利用疑似剛體點云數據空間特征值閾值對疑似剛體點云數據進行篩選，得到待定剛體點云集合。

6.根據權利要求5所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，所述色彩特征值的表達式為：

式中表示色彩特征值，表示綠色指標，表示紅色指標；

所述的表達式為：

式中為紅色通道分量值，表示綠色通道分量值，表示藍色通道分量值；

所述的表達式為：

式中為點云的RGB值。

7.根據權利要求1所述一種基于人工智能的城市測繪激光點云偏移檢測方法，其特征在于，所述得到單幀點云數據的可信度的表達式為：

式中為單幀點云數據中出現偏移的剛體點云個數，為單幀點云數據中的剛體點云總數，表示單幀點云數據的可信度。