从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车载激光扫描点云数据处理
技术介绍
车载移动激光测量系统作为一种先进的测量手段，在城市三维数据采集中的应用越来越广，系统采集到的三维信息包括道路两侧的建筑物、树木、电灯杆、电力线、桥梁以及道路路面等。杆状地物是城市部件中最为普遍的设施，随着智慧城市的快速发展，急需获取更加全面、准确的杆状地物空间位置信息。目前，对于激光点云中杆状地物提取的研究，主要有聚类法与投影密度法，这两种方法都基于整体的点云数据，易受点云数据中噪声点的影响，方法适应性不高。如何更好地挖掘点云数据的形态特征，提高杆状地物空间位置提取的精度和效率，仍然是目前的研究难点之一。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术通过研究点车载激光扫描数据生成的基于点数的平面投影图像，运用图像处理的方式，结合杆状地物的几何形态与特征，提出了一种车载激光扫描点云中杆状地物空间位置信息自动提取的方法，对杆状地物进行提取，能够从海量点云数据中快速、自动提取杆状地物空间位置信息。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法，包括如下步骤：第一步，从车载激光扫描点云中，获取局部范围内杆状地物在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影，根据空间分层点云的范围与平面坐标，将离散的激光点云投影到平面上，用单位像素中点云数量定义像素的亮度值，转换成二维的图像数据，并自动获取最优空间分层点云平面投影图像；第二步，对生成的最优空间分层点云平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将点云数据中同一高度范围数量较少的激光点去掉；第三步...
【技术保护点】
一种从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，从车载激光扫描点云中，获取局部范围内杆状地物在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影，根据空间分层点云的范围与平面坐标，将离散的激光点云投影到平面上，用单位像素中点云数量定义像素的亮度值，转换成二维的图像数据，并自动获取最优空间分层点云平面投影图像；第二步，对生成的最优空间分层点云平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将点云数据中同一高度范围数量较少的激光点去掉；第三步，对阈值分割后的平面投影图像进行直线检测，去掉具有线特征的数据，即将点云数据中建筑物的墙壁数据去掉；第四步，对图像进行进一步提取，去掉不符合杆状地物直径特征的数据部分，得到杆状地物投影图像；第五步，从杆状地物投影图像中，取每个杆状地物区域的几何中心，作为杆状地物的空间位置定位点，并将其相对位置还原到三维点云中。
【技术特征摘要】
1.一种从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，从车载激光扫描点云中，获取局部范围内杆状地物在竖直方向上的空间分层点云数据，对空间分层点云进行平面投影，根据空间分层点云的范围与平面坐标，将离散的激光点云投影到平面上，用单位像素中点云数量定义像素的亮度值，转换成二维的图像数据，并自动获取最优空间分层点云平面投影图像；第二步，对生成的最优空间分层点云平面投影图像进行阈值分割，去掉亮度低的点，即将点云数据中同一高度范围数量较少的激光点去掉；第三步，对阈值分割后的平面投影图像进行直线检测，去掉具有线特征的数据，即将点云数据中建筑物的墙壁数据去掉；第四步，对图像进行进一步提取，去掉不符合杆状地物直径特征的数据部分，得到杆状地物投影图像；...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘如飞，岳国伟，田茂义，刘甜，曲杰卿，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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