本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法。

背景技術：

1、船舶吃水線的測量對于船舶安全運營和性能評估至關重要。測量吃水線可以幫助確定船舶的載重狀態(tài)和穩(wěn)定性，是海事安全和船舶設計中的一個關鍵參數(shù)。通過分析船舶的水線圖像，可以監(jiān)測到載重過重或不平衡的情況，從而及時調(diào)整，確保船舶的安全航行。

2、但是現(xiàn)有技術主要依賴傳統(tǒng)視覺識別方法，在光照變化和水面反射的復雜環(huán)境下容易受干擾，影響測量結(jié)果的穩(wěn)定性和準確性。在動態(tài)環(huán)境下尤其表現(xiàn)不足，難以實時反應船舶載重狀態(tài)的變化，限制了其在需要快速響應的海事操作中的應用。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術中存在的缺點，而提出的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案，基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，包括以下步驟：

3、通過激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)，從所述點云數(shù)據(jù)中選擇多個尺度的層次，對每個層次的數(shù)據(jù)分別進行分解，生成多層次點云表示；對每個層次的點云數(shù)據(jù)計算曲率和法向量，提取形態(tài)特征，得到關鍵形態(tài)特征；

4、對所述關鍵形態(tài)特征執(zhí)行多級分類，將每個分類的結(jié)果標記到對應點云數(shù)據(jù)上，得到標注數(shù)據(jù)；對所述標注數(shù)據(jù)按照時間序列進行排序，對排序后的標注數(shù)據(jù)進行逐幀對比與調(diào)整，生成動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)；

5、基于所述動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)，計算波浪點云概率分布，并建立模型，根據(jù)模型生成波浪特性分布；根據(jù)波浪特性分布調(diào)整閾值，進行實時分割，得到分割后的點云數(shù)據(jù)；

6、對所述分割后的點云數(shù)據(jù)進行誤差點剔除，使用幾何匹配對分割后的點云數(shù)據(jù)進行清洗，并通過邊界強度劃分船舷與吃水線的界限，生成船舷與吃水線的分割結(jié)果。

7、較佳的，所述多層次點云表示的獲取步驟為：

8、通過激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)，對點云數(shù)據(jù)中的每個層次進行選擇和分解，形成多層次點云結(jié)構(gòu)；

9、基于所述多層次點云結(jié)構(gòu)，計算每個層次的點云數(shù)據(jù)分解系數(shù)，計算公式為：

10、;

11、其中，為第層的點云數(shù)據(jù)分解系數(shù)，為第層第個點的坐標值，為每層點云的總點數(shù)；

12、組合所述點云數(shù)據(jù)分解系數(shù)構(gòu)造和完善多層次點云表示，得到多層次點云表示。

13、較佳的，所述關鍵形態(tài)特征的獲取步驟為：

14、從所述多層次點云表示中選擇一個層次的點云數(shù)據(jù)，對選定的點云數(shù)據(jù)進行局部處理，得到每個點的局部點云集合；

15、基于所述局部點云集合，計算每個點的曲率和法向量，計算公式為：

16、;

17、其中，為第個點的曲率值，和分別為鄰近點和當前點的法向量，為第個點的鄰近點數(shù)；

18、基于所述曲率值和法向量，提取點云數(shù)據(jù)的形態(tài)特征，獲取關鍵形態(tài)特征。

19、較佳的，所述標注數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

20、基于所述關鍵形態(tài)特征，進行多級分類，計算每個數(shù)據(jù)點屬于各類的概率，計算公式為：

21、;

22、其中，為第個點屬于類別的概率，為第個點對于類別的得分，為總分類數(shù)，代表第個點對于類別的得分；

23、基于分類概率，為每個點云數(shù)據(jù)點分配分類標簽，形成標注數(shù)據(jù)。

24、較佳的，所述動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

25、將所述標注數(shù)據(jù)按照時間順序進行整理排序，檢查每幀數(shù)據(jù)的時間標簽是否正確，形成按時間序列排列的標注數(shù)據(jù)集；

26、基于所述按時間序列排列的標注數(shù)據(jù)集，逐幀進行數(shù)據(jù)比較，針對每一幀標注數(shù)據(jù)，檢查與前一幀的差異，并標識出變動的點云部分；

27、對所述標識出變動的點云部分進行重新分類和更新標簽，生成匹配時間變化的動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)。

28、較佳的，所述波浪特性分布的獲取步驟為：

29、基于所述動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)，計算每個點云元素對應的波浪影響概率；

30、根據(jù)所述波浪影響概率，計算每個點云元素的波浪點云概率分布，計算公式為：

31、;

32、其中，表示點的波浪點云概率分布，為衰減參數(shù)，為波浪中心位置，為波浪影響的基本區(qū)塊數(shù)；

33、基于所述波浪點云概率分布，應用波動方程模型對數(shù)據(jù)進行擬合，通過調(diào)整模型參數(shù)改善化波浪點云數(shù)據(jù)與模型預測之間的偏差，建立描述波浪運動和特性的波浪特性分布模型，得到波浪特性分布。

34、較佳的，所述分割后的點云數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

35、根據(jù)波浪特性分布模型，判斷每個點云元素的波浪影響強度，確定當前波浪條件的動態(tài)閾值；

36、利用所述動態(tài)閾值，計算每個點云元素是否超過動態(tài)閾值，表達式為：

37、;

38、其中，為點是否被分割的二進制指標，為點的波浪點云概率分布，為動態(tài)閾值；

39、根據(jù)是否被分割的二進制指標，將點云數(shù)據(jù)分為被波浪影響和未被影響的兩部分，得到分割后的點云數(shù)據(jù)。

40、較佳的，所述船舷與吃水線的分割結(jié)果的獲取步驟為：

41、基于所述分割后的點云數(shù)據(jù)，識別并剔除由于波浪動態(tài)分割造成的誤差點，得到處理后的點云數(shù)據(jù)；

42、對所述處理后的點云數(shù)據(jù)進行清洗，檢查點云數(shù)據(jù)是否正確對應物理位置，得到清洗后的點云數(shù)據(jù)；

43、從所述清洗后的點云數(shù)據(jù)中劃分船舷與吃水線的界限，分析點云的幾何特征與邊界強度來確定船舷和吃水線的位置，生成船舷與吃水線的分割結(jié)果。

44、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

45、本發(fā)明采用激光雷達，通過獲取多層次點云數(shù)據(jù)，提升了船舶吃水線測量的精確度和效率。利用曲率和法向量的計算，結(jié)合形態(tài)特征的提取，增強了在復雜海洋環(huán)境中的數(shù)據(jù)識別能力。而通過對點云數(shù)據(jù)執(zhí)行多級分類和時間序列的動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)了對船舶載重變化的實時監(jiān)控，確保了實時數(shù)據(jù)的準確反映。動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)允許波浪影響的實時校正，通過建立波浪特性模型，減少環(huán)境因素的干擾。

技術特征：

1.基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述多層次點云表示的獲取步驟為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述關鍵形態(tài)特征的獲取步驟為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述標注數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述動態(tài)調(diào)整的點云數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述波浪特性分布的獲取步驟為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述分割后的點云數(shù)據(jù)的獲取步驟為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，其特征在于，所述船舷與吃水線的分割結(jié)果的獲取步驟為：

技術總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體為基于激光雷達的點云干舷動態(tài)分割船舶吃水線的測量方法，包括以下步驟：通過激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)，從所述點云數(shù)據(jù)中選擇多個尺度的層次，對每個層次的數(shù)據(jù)分別進行分解，生成多層次點云表示；對每個層次的點云數(shù)據(jù)計算曲率和法向量，提取形態(tài)特征，得到關鍵形態(tài)特征。本發(fā)明采用激光雷達，通過獲取多層次點云數(shù)據(jù)，提升了船舶吃水線測量的精確度和效率。利用曲率和法向量的計算，結(jié)合形態(tài)特征的提取，增強了在復雜海洋環(huán)境中的數(shù)據(jù)識別能力。而通過對點云數(shù)據(jù)執(zhí)行多級分類和時間序列的動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)了對船舶載重變化的實時監(jiān)控，確保了實時數(shù)據(jù)的準確反映。

技術研發(fā)人員：葉嘉寧,王偉,張日民,孫俊鋒,曹嘉瑞,王皞?cè)?李誠,魏雅雯,周舟,楊天鴻,朱昊,吳迪,劉化學
受保護的技術使用者：蘇交科集團股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2