車載三維激光點云立面分類及輪廓線提取自動化方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種車載三維激光點云立面分類及輪廓線提取自動化方法，屬于三維 激光移動測量技術領域。
【背景技術】
[0002] 目前三維激光和街景影像、室內影像得到快速普及與應用，涉及應用包括互聯(lián) 網/移動互聯(lián)網實景地圖、數(shù)字城管、智慧城市、地理國情普查和傳統(tǒng)DLG(數(shù)字線劃圖）數(shù) 據(jù)米集等。
[0003] 在Google街景影像上，鼠標放到建筑物立面上，具有探面效果，鼠標點擊立面可 以實現(xiàn)快速跳轉定位瀏覽，對用戶瀏覽街景體驗極大提升。實現(xiàn)該技術，是因為背后有基于 三維激光點云提取的立面面片做支持。我們將這種技術稱為：建筑物立面探面技術。在行 業(yè)應用領域的街景瀏覽，同樣可以使用該技術提升用戶瀏覽體驗。
[0004] 但是目前在國內，還沒有將建筑物立面探面技術大面積推廣到互聯(lián)網街景，其中 最重要原因是還沒用一種很好的方法快速提取建筑物立面。另外在傳統(tǒng)DLG(數(shù)字線劃 圖）數(shù)據(jù)采集也需要提取建筑物立面點云及其輪廓線，提升基于三維激光點云數(shù)字化測圖 效率。因此，如果能夠基于三維點云自動提取建筑物立面，將對三維激光點云推廣應用產生 極大作用。

【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種車載三維激光點云立面分類及輪廓線提取自動化方 法，以實現(xiàn)車載三維激光點云自動化提取建筑物立面點云及其輪廓線，提取的輪廓線可作 為街景面片數(shù)據(jù)源，也可以作為DLG數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)源。
[0006] -種車載三維激光點云立面分類及輪廓線提取自動化方法，其中，車載三維激光 測量系統(tǒng)包括慣性導航頂U、GPS、三維激光掃描儀、全景相機、車輪編碼器，采集數(shù)據(jù)包括 POS軌跡線、三維激光點云、全景影像及其位置姿態(tài)；在車輛行駛采集數(shù)據(jù)過程中，三維激 光掃描儀用于獲取點云數(shù)據(jù)，GPS與慣性導航MU構成的POS系統(tǒng)用于獲取位置姿態(tài)信息、 全景相機用于采集全景影像，掃描儀和全景相機相對于POS系統(tǒng)的位置和姿態(tài)是出廠時檢 校好的固定參數(shù)。
[0007] 本發(fā)明所采用的技術處理方法按數(shù)據(jù)源情況分兩種，一種是包含相應POS軌跡數(shù) 據(jù)的車載三維激光規(guī)則點云，點云具有行列信息，另一種是沒有相應POS軌跡數(shù)據(jù)的三維 激光點云，點云也沒有行列信息。行列信息是指，每個掃描圈作為列序號，每個掃描圈內的 點按行排序，每個點包含列序號和行序號。POS軌跡數(shù)據(jù)包含POS在運動過程中按照一定時 間間隔采集的位置、姿態(tài)、時間、加速度等信息，點云每個掃描圈包含時間信息。
[0008] 其中，包含POS軌跡數(shù)據(jù)的處理步驟為：
[0009] (1)根據(jù)掃描圈時間，三維激光掃描儀相對于POS的位置和姿態(tài)，以及POS軌跡數(shù) 據(jù)，獲取三維激光掃描儀在每個掃描圈對應的位置和姿態(tài)；
[0010] (2)根據(jù)掃描儀位置、角分辨率計算相鄰點理論垂直情況下的位置關系，用理論垂 直情況和實際情況下進行對比分析，如果小于設定容差，則認為是立面點；
[0011] (3)按照一定容差，對立面點進行聚類分析，分析出每個建筑物對象的立面點云， 得到建筑物立面對象列表，每個立面對象包含外包盒范圍、點數(shù)、立面點集合等信息；
[0012] (4)對每個立面對象進行長、寬、高、水平投影面積、立面投影面積等信息進行分 析，并按照一定容差進行篩選，排除不是建筑物立面的對象；
[0013] (5)對每個立面對象的點云，按外包盒的底面長度方向進行排序，構造平面投影線 對象，并依次加入立面點（X，Y，MinX)，其中X，Y是點云平面坐標，MinX是外包盒最小Z ;
[0014] (6)對平面投影線進行篩選，長度小于指定容差進行排除；
[0015] (7)對平面投影線，按指定容差進行簡化，得到最終投影線。獲取簡化投影線后，依 次再添加頂邊節(jié)點，Z值取外包盒最大Z。
[0016] 針對無 POS軌跡數(shù)據(jù)的處理步驟為：
[0017] (1)將點云數(shù)據(jù)建立空間索引，按平面網格進行劃分，進行分塊存儲；
[0018] (2)讀取遍歷所有塊，建立三維kdtree索引；
[0019] (3)遍歷塊內部所有點，根據(jù)kdtree索引，查找當前點附近若干個點，使用附近查 找的若干點進行平面擬合，計算平面法向量，如果平面法向量與水平面夾角小于一定角度， 則認為是立面點；
[0020] (4)按照一定容差，對立面點進行聚類分析，分析出每個建筑物對象的立面點云， 得到建筑物立面對象列表，每個立面對象包含外包盒范圍、點數(shù)、立面點集合等信息；
[0021] (5)對每個立面對象進行長、寬、高、水平投影面積、立面投影面積等信息進行分 析，并按照一定容差進行篩選，排除不是建筑物立面的對象；
[0022] (6)對每個立面對象的點云，按外包盒的底面長度方向進行排序，構造平面投影線 對象，并依次加入立面點（X，Y，MinX)，其中X，Y是點云平面坐標，MinX是外包盒最小Z ;
[0023] (7)對平面投影線進行篩選，長度小于指定容差進行排除；
[0024] (8)對平面投影線，按指定容差進行簡化，得到最終投影線。獲取簡化投影線后，依 次再添加頂邊節(jié)點，Z值取外包盒最大Z。
[0025] 該發(fā)明的有益效果在于：使用本發(fā)明技術，具有如下優(yōu)勢：（1)無論是無序離散的 車載點云，還是按掃描圈存儲的包含POS軌跡數(shù)據(jù)的有序點云，都可以提取立面點云及立 面輪廓線；（2)在有POS軌跡數(shù)據(jù)情況下，可以快速提取立面點云及立面輪廓線。采用CPU i3四核4GB內存的機器，每處理2千萬點云耗時20秒；（3)相關提取配置參數(shù)，可以根據(jù) 不同的車載三維激光點云進行配置，可適應所有車載三維激光點云處理；（4)處理過程完 全自動化，無需人工干預，大大降低街景數(shù)據(jù)生產中的面片采集工作量，節(jié)省生產成本；（5)