基于点云的地物关键点提取方法与制作流程

本技术公开了一种基于点云的地物关键点提取方法，涉及地理信息与三维建模领域，包括如下步骤：工程化组织管理：将采集得到的点云数据进行工程化组织管理；数据预处理：对点云数据进行预处理，得到精准的点云数据；滤波分类：按照不同类别的地物特征进行地物点云数据滤波分类；关键点提取：对滤波分类后的地物点云数据进行关键点提取。本技术的优越性为：可以对地上、地表建构筑物进行点云数据采集，实现将不同采集方式获得的多组点云数据进行配准后得到精准的点云数据；通过相应的阈值设置可以高效准确的进行地物自动分类及关键点提取。

技术要求

1.一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

工程化组织管理：将采集得到的点云数据进行工程化组织管理；

数据预处理：对点云数据进行预处理，得到精准的点云数据；

滤波分类：按照不同类别的地物特征进行地物点云数据滤波分类；

关键点提取：对滤波分类后的地物点云信息进行关键点提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述该方法还包括格式转换步骤，其中：

格式转换：将提取后的关键点数据进行格式转换，形成与建模软件相兼容的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述该方法还包括自动化建模步骤，其中：

自动化建模：利用提取的关键点数据进行模型构建。

4.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述工程化组织管理具体步骤为：将不同采集方式采集到不同精度的点云数据分别进行区域划分并进行工程化组织管理。

5.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述数据预处理具体步骤为：

1）对工程化管理后的点云数据进行精度优化，具体为利用精度较高的点云数据对精度较低的点云数据进行精度优化；

将优化后的点云数据进行滤波，去除冗余和无效的点云信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述滤波分类具体步骤为：

1）对去噪优化后的点云数据中进行地面点分类，得到精准的地面点云集数据；

2）在地面点信息的基础上对地物点进行分类，得到不同地物点云集数据；其中地物点类别基于实际需求确定，根据地物空间分布特征采用自适应聚类分析方法进行分类；

3）将得到的不同地物点云集数据分类存储。

7.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述关键点提取具体步骤为：

1）对分类后的地物信息逐一进行关键点提取，其中关键点提取主要基于各类地物形态学特征进行，首先基于平立面一致性策略将同一地物点云集数据划分为不同区域，然后通过区域增长策略检测三维空间内的几何突变，完成地物边界点提取，最后将提取到的边界点分别投影至不同平面进行对比分析，根据几何形态基于拓扑形态学分析方法提取能反映地物边界特征的点云集作为地物关键点集；

2）采用人工干预方式对提取后关键点的有效性进行验证；

3）输出验证后的地物关键点为特征点云数据集。

8.根据权利要求1、4所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述将不同采集方式采集到不同精度的点云数据分别进行区域划分并按照划分的区域进行工程化组织管理的具体步骤为：

1）通过架设在不同平台上的数据采集设备获取目标区域内地物点云数据，得到不同精度、不同密度、不同方位的原始数据；

2）以精度较高的点云数据为参考，从中提取纠正点，根据纠正点建立纠正模型；

3）将多幅纠正模型中的共同纠正点进行拼接，获取整体纠正模型。

9.根据权利要求3所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于所述自动化建模包括如下步骤：

利用关键点构建面片拟合及分割；

对分割后的面片进行规则化处理，输出体框模型。

10.根据权利要求1所述的一种基于点云的地物关键点提取方法，其特征在于，所述点云数据是通过移动平台、固定式和卫星系统进行采集获得，所述移动平台可为：车辆、船舶、机车、移动式扫描仪和火车；所述地物信息包括：交通设施、房屋建筑、桥梁、道路及其附属设施与沿线公共设施。

技术说明书

一种基于点云的地物关键点提取方法

技术领域

本技术涉及地理信息与三维建模领域，特别涉及一种通过将采集得到的点云数据进行阈值设置进而高效准确的进行地物自动分类，在此基础上进行地物关键点提取的方法。

背景技术

最近几年，虚拟现实（简称VR）已经广泛的应用在产品设计、军事、建筑、规划等领域，通过虚拟现实的手段可以以三维场景来展现历史情境和现有环境。

传统的三维场景制作主要通过3Dmax结合平面图完成，采用该方法建设的三维场景模型存在以下缺点和不足：在山地景区等地形起伏大或复杂环境条件下，因缺少详细的高程数据支持或由于人工调整工作量大，易导致虚拟场景与实际偏差大，使最终展现效果难以达到预期目标。

随着技术的发展，三维点云数据以其直观、高精度的优势在三维场景建设中应用日益广泛，在当前国内外相当一部分城市得到了应用。然而由于点云数据为海量数据，直接利用现有技术无法将点云数据和模型数据源直接对接，同时也易受到计算机硬件的影响，往往需要投入大量的人力和物力进行数据处理。

目前还没有一种可以将不同采集方式获得的多组点云数据进行精度优化，进而将精准的点云数据在不损失地物结构信息的情况下最大化的减少数据量，最终使建模人员能够直接点云数据进行精细化三维建模的方法。为此，如何实现基于海量的点云数据的关键点提取成为了本领域科技人员急待解决的问题。

技术内容

本技术实施例提供一种基于点云的地物关键点提取方法，本技术可以在点云数据采集时将不同采集方式获得的多组点云数据进行精度优化后得到精准的点云数据。后将精准的点云数据在不损失地物结构信息的情况下，最大化的减少数据量。同时，建模人员能够直接利用提取的关键点点云数据进行精细化三维建模。基于点云数据和模型数据这两种数据源的对接，使直接利用点云数据进行高精细三维建模成为了可能。

本技术实施例提供一种基于点云的地物关键点提取方法，包括如下步骤：

工程化组织管理：将采集得到的点云数据进行工程化组织管理；

数据预处理：对点云数据进行预处理，得到精准的点云数据；

滤波分类：按照不同类别的地物特征进行地物点云数据进行滤波分类；

关键点提取：对滤波分类后的地物点云信息进行关键点提取。