一种针对传统LiDAR滤波误差的快速修正方法技术

机载激光雷达测量是当前测绘技术中非常高效、精确的测量方式。其测量得到的数据需要经过滤波处理才能参与到后续使用。传统的滤波算法具有如下典型问题：1.时间复杂度高。2.难以适应复杂地形。3.难以处理数据空洞中的少量数据。本发明专利技术针对上述问题，提出一种针对各类算法滤波后残存误差点的快速修正方法。旨在以较低的时间开销提高滤波精度，属于智能算法优化领域。主要创新点包括：1、可适用于大多数常用滤波算法结果。2、采用曲线拟合构建地面曲线轮廓。3、结合拟合曲线坡度和初始阈值计算滤波阈值。4、在判断非地物点时将所有相似点纳入点集进行整体判断。

A Fast Correction Method for Traditional LiDAR Filtering Error

Airborne lidar measurement is a very efficient and accurate measurement method in current surveying and mapping technology. The measured data need to be filtered to participate in the subsequent use. Traditional filtering algorithms have the following typical problems: 1. High time complexity. 2. It is difficult to adapt to complex terrain. 3. It is difficult to deal with a small amount of data in the data hole. In order to solve the above problems, the invention proposes a fast correction method for residual error points after filtering of various algorithms. Aiming at improving the filtering accuracy with lower time cost, it belongs to the field of intelligent algorithm optimization. The main innovations include: 1. It can be applied to the results of most commonly used filtering algorithms. 2. Using curve fitting to construct the contour of ground curve. 3. Combining the slope of fitting curve and the initial threshold, the filtering threshold is calculated. 4. When judging non-terrain points, all similar points are included in the point set for overall judgment.

【技术实现步骤摘要】
一种针对传统LiDAR滤波误差的快速修正方法
本专利技术主要针对机载激光雷达测量LiDAR（LightDetectionandRanging，LiDAR）点云数据的滤波数据进行精度修正。涉及曲线拟合（curvefitting）、最小二乘法（LeastSquaresMethod）、地物形态分析。旨在解决当前LiDAR点云数据滤波算法中由于适应性较差带来的精度误差问题，并用较低的时间代价换取更高的滤波精度，属于智能算法优化领域。
技术介绍
地理国情的获取在民用、军用等领域都具有极其重要的作用。地理国情的各类信息可以通过各种空载、星载、车载和地面遥感测绘技术获取，但是传统的测绘手段难以实现大范围高精度的数据获取，并且容易受到天气、地形的影响，故存在很大的局限性。机载激光雷达测量技术以其经济、安全、高效和精度高等特点在现代测绘当中扮演着重要的角色，为地理国情监测提供强有力的技术支持。LiDAR测量得到的点云数据（Point-CloudData）具有数据量庞大、密度不定、噪声复杂等性质，需要经过滤波处理（地面、非地面点区分）才能投入到后续使用。但是目前典型的滤波算法具有：适应性不高、时间复杂度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.本专利技术专利是一种对经典LiDAR滤波算法结果进行优化的算法模型，其特征在于：算法数据来源为经典LiDAR滤波算法滤波结果；滤波方式为一维滤波，数据格网化后采用逐行推进的方式；对地面的描述采用一元四次曲线拟合；采用初始设定阈值并参考待判断点地面坡度的方法来确定滤波阈值；将待判断点加入点集，并以点集为单位进行判断；算法结果将点云数据划分为两类：地面点、非地面点。

【技术特征摘要】
1.本发明专利是一种对经典LiDAR滤波算法结果进行优化的算法模型，其特征在于：算法数据来源为经典LiDAR滤波算法滤波结果；滤波方式为一维滤波，数据格网化后采用逐行推进的方式；对地面的描述采用一元四次曲线拟合；采用初始设定阈值并参考待判断点地面坡度的方法来确定滤波阈值；将待判断点加入点集，并以点集为单位进行判断；算法结果将点云数据划分为两类：地面点、非地面点。2.权利要求1中所述的一维滤波方式，其特征在于：利用格网化操作规范化原始数据，并逐行推进滤波以提高精度；其步骤如下：1）根据原始数据点的密度，计算网格尺寸以及数量，尽量将不同点装入不同网格；此操作后即可用网格的行、列来描述数据点的行、列；2）以格网化完成后的数据进行逐行滤波，每一行数据点可粗略看作R2平面上的离散数据点，将每一行中的非地面点判断完成后即可得到全局非地面点。3.权利要求1中所述的曲线拟合操作及计算滤波阈值操作，其特征在于：采用曲线拟合方式，以可靠地面点拟合出一元四次曲线用于描述地面走向，并根据地面坡度确定滤波阈值以提高算法适应性和滤波精度；一元四次方程公式为其中a,b,c,d,e为拟合参数，用于描述曲线的走势，（X,Y）为数据点坐标；方程中含有五...

【专利技术属性】
技术研发人员：江虹，杨浩，赵平，潘文武，窦延娟，黄何，李坤，熊程生，
申请(专利权)人：西南科技大学，绵阳天眼激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51