[发明专利]一种在三维激光点云中自动编绘山区田坎的方法有效
申请号: | 201510209024.2 | 申请日: | 2015-04-29 |
公开(公告)号: | CN105321168B | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 徐锐;罗天文;吴恒友;王陆军 | 申请(专利权)人: | 贵州省水利水电勘测设计研究院 |
主分类号: | G06T7/521 | 分类号: | G06T7/521 |
代理公司: | 贵阳中新专利商标事务所52100 | 代理人: | 刘楠,李余江 |
地址: | 550002 贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | 本发明公开了一种在三维激光点云中自动编绘山区田坎的方法,该方法包括获取山区野外点云数据,并进行数据预处理;以Delaunay三角网边长和顶点高程作为约束条件,提出了一种基于概率论的三维空间聚类方法,对三维点云数据进行空间聚类;判断点云簇类型,区分田坎和田埂;将坎顶点连接起来,按照一定的规则进行拟合;赋予田坎或田埂符号并输出。本发明实现了三维点云田坎编绘的自动化,提高山区多田坎地区的三维点云数据处理效率和精度,在三维点云数据处理和测量绘图技术领域里具有较好的实用价值和应用前景。 | ||
搜索关键词: | 一种 三维 激光 点云中 自动 编绘 山区 田坎 方法 | ||
【主权项】:
一种在三维激光点云中自动编绘山区田坎的方法,其特征在于该方法包括:获取山区野外点云数据,并进行数据预处理;将点云数据构建Delaunay三角网,以Delaunay三角网边长和顶点高程作为约束条件,按照三维空间聚类方法对三维点云数据进行空间聚类;判断点云簇类型,区分田坎和田埂;将坎顶点连接起来,按照一定的规则进行拟合;赋予田坎或田埂符号并输出;所述三维空间聚类算法是借助基于概率论中的正态分布理论和三维点云高程信息两方面的内容,对满足这两种聚类特征的点云进行聚类分析;三维空间聚类算法具体步骤如下:(1) 对所有点云Pi进行检索,比较Pi与其一阶邻近点PN之间的高程之差∆Hi,如果高程之差满足以下条件:①∆Hi>Ht;②∆Hi有正有负;③两点之间边长邻近正态分布平均边长,则判定此点为坎中点;其中Ht表示山区田坎最低高差;(2) 删除所有坎中点,将剩余点云构建Delaunay三角网;(3) 求出三角网的正态分布平均边长;(4) 根据正态分布平均边长准则从三角网中删除长边;(5) 比较被删除长边的相邻两顶点的高程,将高程大的点判断为田坎顶点,将高程小的点判断为田坎底点;所述的正态分布平均边长,其定义为:对所有三角网的边长进行正态分布统计分析,将最频繁出现的边长范围区间的平均值定义为正态分布平均边长。
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- 2016-07-19 - 2018-12-28 - G06T7/521
- 本发明公开了一种基于HASM模型的LiDAR点云数据处理方法及装置,所述方法包括:S1、对原始点云数据进行除噪处理;S2、利用常规的伪扫描线方法进行初始滤波;S3、运用HASM模型进行动态模拟,生成DTM曲面和DSM曲面;S4、对DTM曲面和DSM曲面进行迭代优化,当DTM曲面和DSM曲面的模拟结果满足预设要求,终止迭代,执行S5,否则,重复执行S4;S5、根据DTM曲面和DSM曲面的模拟结果,生成地物模型,进行地表物体识别,获得地表要素。本发明完善并发展了已有的HASM模型,新的HASM模型,可以同时对两个曲面DTM和DSM进行模拟,克服以前的HASM只模拟单一曲面的问题。
- 一种同机影像辅助下的建筑物三维激光点云特征提取方法-201610976909.X
- 王永志;廖丽霞;赵慧;李冬森 - 江西理工大学
- 2016-11-07 - 2018-12-25 - G06T7/521
- 本发明公开了一种同机影像辅助下的建筑物三维激光点云特征提取方法。利用三维激光扫描系统及相机获得建筑物三维激光点云数据的同时获得同机高分辨率的影像数据,将建筑物三维激光点云与同机影像进行精确配准,获得空间中三维激光点与影像像素之间的对应关系,运用LSD算法对影像数据进行特征提取,得到建筑物影像特征图;然后对建筑物三维激光点云特征进行提取,并基于RANSCA算法对提取出的初始三维激光点云特征进行优化处理,最终得到建筑物三维激光点云特征。本发明能够提高三维激光点云特征提取的精细程度和准确度,有助于建筑物模型构建,对数字城市化的发展及BIM的构建有很大的理论参考价值,能够在生产领域解决更多实际问题。
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