【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于对齐3D数据集的设备，方法和系统简介应用领域本专利技术属于3D测绘和成像领域。特别指出，本专利技术涉及3D数据集的旋转对齐。背景3D测量数据集可用于创建计算机化的3D数据集，模型和网格，用于分析，计算，测量和监测所测量的空间。通常的情况是成像装置在单一位置的视野并不能包括待测量空间中的所有场景。这就需要在不同时间，成像装置处于不同的位置和方向拍摄多个图像，扫描或测量，或者使用具有同时多定位和定向的扫描仪采集并且随后合并多个图像。目前，用于确定多个3D数据集的旋转和平移对齐技术要求大量人力介入。在为无障碍阻挡的感兴趣的对象成像时，人工目标点或特征必须放置在要合并的两个图像所共同的成像位置。对于有障碍阻挡的感兴趣的对象(例如，地下的地质测绘，或者人体)，就需要准备一个特定的目标点(可以是虚拟的或自然的目标点)以实现特征识别。自然目标点通过图像处理识别，并用于创建锚点从而实现两个图像的数据合并。目标点可以是自然的(对齐之前在图像中识别)，也可以是人工的(通过测绘视野引入)。因此，提供一种可靠的，自动的，用...
【技术保护点】
1.一个装置包括：/n一个3D数据集采集单元，其配置为：/n在第一个位置和方向，由成像装置采集在第一个时间点上，第一个空间内的第一个3D数据集，该数据集即为第一个三维点云，此第一个点云中的每个点表示成像装置在第一个空间内的读数；并且/n在第二个位置和方向，由成像装置采集在第二个时间点上，第二个空间内的第二个3D数据集，第一个空间和第二个空间重叠成为第二个3D数据集，即第二个三维点云，此第二个点云中的每个点表示成像装置在第二个空间内的读数；/n一个存储单元，其构造为将第一个和第二个3D数据集分别存储为公共坐标系中的相应点云；并且/n一个旋转对齐处理器，其构造为：/n将存储的第...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170127 GB 1701383.01.一个装置包括：
一个3D数据集采集单元，其配置为：
在第一个位置和方向，由成像装置采集在第一个时间点上，第一个空间内的第一个3D数据集，该数据集即为第一个三维点云，此第一个点云中的每个点表示成像装置在第一个空间内的读数；并且
在第二个位置和方向，由成像装置采集在第二个时间点上，第二个空间内的第二个3D数据集，第一个空间和第二个空间重叠成为第二个3D数据集，即第二个三维点云，此第二个点云中的每个点表示成像装置在第二个空间内的读数；
一个存储单元，其构造为将第一个和第二个3D数据集分别存储为公共坐标系中的相应点云；并且
一个旋转对齐处理器，其构造为：
将存储的第一个点云变换为第一个向量集，并将存储的第二个点云变换为第二个向量集，其中第一个或第二个向量集中的每个向量表示其相应点云中相应的点和相邻点之间的关系；
寻找到第二个向量集，相对于第一个向量集，围绕三个旋转轴中的一个或多个轴的旋转角度，从而在定义的公共坐标系中，获取第一个向量集与第二个向量集的角度分布之间的最大匹配度；并且以下操作二选一：
输出所计算出的围绕每个或多个旋转轴匹配程度最大的旋转角度；或
者
旋转第二个点云，旋转的角度为公共坐标系中，所存储的围绕相应的一个或多个旋转轴的旋转角度，并在公共坐标系中，输出旋转后的第二个点云。
2.根据权利要求1所述的装置，其中
该装置进一步包括：
一个平移对齐处理器，其配置为：
对于公共坐标系中的三条或更多条线中的每条线，其中三条线中的每两条线是不平行的，并且三条线中的至少一对线是非共面的：
相对于任意原点，记录第一个点云中每个点投影到这条线上的位置；
将记录的位置存储为第一个一维位置数组；
将记录的位置存储为第一个一维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第一个一维位置数组；
相对于任意原点，记录旋转的第二点云每个点投影到这条线上的位置；
将记录的位置存储为第二个一维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第二个一维位置数组；
找到沿着第二个一维位置数组的线，相对于第一个一维位置数组的线的平移，该平移是第一个和第二个一维数组之间的最大匹配度所对应的平移值，并记录该平移；并且
输出：
第一个点云和旋转的第二个点云在公共坐标系中的合并点云，和先旋转而后按相应的记录的平移结果，沿公共坐标系中的三条线中的每条线平移的第二个点云；和/或
一个向量来代表三条线和分别沿三条或多条线的平移数值，以及一个向量来代表三个旋转轴和分别绕各旋转轴的旋转角度；和/或
先旋转而后按相应的记录的平移结果，沿公共坐标系中的三条线中的每条线平移的第二个点云。
3.根据权利要求1所述的装置，其中
该装置进一步包括：
一个平移对齐处理器，其配置为：
对于公共坐标系中的一条线和一个平面，其中该线与该平面成一角度或垂直于该平面：
相对于任意原点，记录第一个点云中每个点投影到这条线上的位置；
将记录的位置存储为第一个一维位置数组，并将记录的位置存储为第一个一维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第一个一维位置数组；
相对于任意原点，记录第一个点云中每个点投影到这个平面上的位置；
将记录的位置存储为第一个二维位置数组，并将记录的位置存储为第一个二维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第一个二维位置数组；
相对于任意原点，记录旋转的第二点云每个点投影到这条线上的位置，将记录的位置存储为第二个一维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第二个一维位置数组；
相对于任意原点，记录旋转的第二点云每个点投影到这个平面上的位置，将记录的位置存储为第二个二维位置数组，并/或存储在相应的记录的位置上的各个点的一个或多个属性或读数作为第二个二维位置数组；
找到沿着第二个一维位置数组的线，相对于第一个一维位置数组的线的平移，该平移是第一个和第二个一维数组之间的最大匹配度所对应的平移值，并记录该平移；并且
找到第二个二维位置数组所在平面内，相对于第一个二维位置数组的线的平移，该平移是第一个和第二个二维数组之间的最大匹配度所对应的平移值，并记录该平移；
输出：
第一个点云和旋转的第二个点云在公共坐标系中的合并点云，和先旋转而后按相应的记录的平移结果，沿公共坐标系中的这条线和平面平移的第二个点云；和/或
一个向量来代表沿这条线和这个平面的平移数值，以及一个向量来代表三个旋转轴和分别绕各旋转轴的旋转角度；和/或
先旋转而后按相应的记录的平移结果，沿公共坐标系中的这条线和平面平移的第二个点云。
4.根据权利要求2或3所述的装置，其中
在第一个点云和第二个点云上执行一个3D模式匹配算法，以识别描述所述算法可识别的特征实例的点集，并将该点集的成员标记为相应识别的特征实例的成员。这里所谓的标记是指被标记点的一个属性；其中：
在第一个和第二个一维数组之间，和/或在第一个和第二个二维数组之间，寻找最大的匹配度的过程中，对每个特征，计算相同特征的实例的匹配度，并计算总匹配度，即逐个特征匹配度的加权组合，此加权是根据标记为相应特征的实例成员的标记点的数量。
5.根据权利要求1至4任一项所述的装置，其中：
采集第一个和第二个3D数据集中的一个或两个的成像装置是一个LIDAR扫描仪或声纳扫描仪。
6.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，
获得第一个和第二个3D数据集中的一个或两者的成像装置是插入地面的电阻率断层扫描仪，并且成像空间位于地面下方；或者
获得第一个和第二个3D数据集中的一个或两者的成像装置可以是电阻抗断层摄影扫描仪，其包括用于放置于受试动物的皮肤上的电极，并且成像空间是受试动物的体内结构。
7.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，
获得第一个和第二个3D数据集中的一个或两者的成像装置可以是MRI扫描仪或检测核四极共振的扫描仪，其成像空间是受试动物的体内结构。
8.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，
3D数据集采集单元包括去噪处理器，即在第一个和第二个采集的3D数据集时，在第一个和第二个点云上分别施加去噪算法。
9.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，
第一组向量是表面单位法向量，第二组向量是表面单位法向量；并且
将第一个点云变换为第一组表面法向量，并将第二点云变换为第二组表面法向量，以下方式生成生成第一组和第二组表面法向量：
逐点地，对于相应点云中的每个点作为查询点：选择一组邻居点集，计算该组邻居点集和查询点的协方差矩阵；处理协方差矩阵，找到协方差矩阵的三个特征值和三个特征向量，确定具有最小特征值的特征向量，将特征向量归一化到预定的单位长度，将归一化单位向量加到相应的第一组或第二组法向量上。
10.根据权利要求9所述的装置，其中
为查询点选择一组邻居点集的方法可以包括：选择以查询点维中心，预定义半径的球体内的每个点，或者选择找到距查询点最接近的N个点；并
将第一个点云变换为第一组表面单位法向量和/或将第二个点云变换为第二组表面单位法向量。之后：
存储相应的这组表面单位法向量作为表面单位法向量的参考组；
逐渐缩小球的半径，重复计算相应的表面单位法向量组。直到达到最小半径时，终止计算并且将参考组的表面单位法向量设置为相应的这组表面单位法向量。在每次重复计算时：
确定在重复中产生的相应的表面法向单位向量组与参考组匹配的置信度，并且
如果确定的置信度满足预定标准，则将参考组的表面单位法向量设置为相应的表面单位法向量组，并终止变换，而且
如果确定的置信度不满足预定标准，则将所存储的表面单位法向量参考组替换为此次循环中得到的相应的表面单位法向量组，并继续重复。
11.根据权利要求1至8任一项所述的装置，其中
第一组向量中的向量是和向量，第二组向量是和向量；且
将第一个点云变换为第一组和向量并将第二个点云变换为第二组和向量，包括：
逐点云地，对于相应点云中的每个点作为查询点：在查询点周围形成预定半径的搜索半径球或找到最近的指定数量的最近邻点；计算从查询点到搜索半径范围内的所有点或相邻点中每一个点的向量；对计算的向量求和以得向量和。
12.根据权利要求1至11任一项所述的装置，其中
将存储的第一个点云变换为第一个向量集，并将存储的第二个点云变换为第二个向量集，其中第一个或第二个向量集中的每个向量表示其相应点云中相应的点和相邻点之间的关系，包括在存储的第一个和第二个点云上，或在描述所述点云的向量集上执行自动编码器；
自动编码器，作为无监督深度学习算法，用于提取3D空间内的一阶，二阶以及可选地三阶特征。一阶特征包括相应点云的点密度的边缘和梯度，或者在相应点云和相邻点的点处的读数。二阶特征是一阶特征的组合。三阶特征是二阶特征的组合；其中，
提取的特征由相应的向量表示，其中向量的位置，方向和幅值由提取的特征的位置，方向和维度决定。
13.根据权利要求1至12任一项所述的装置，其中
第一组向量的向量和第二组向量的向量均包括多个向量子集，多个子集中的每个子集代表着相应的点云的特定类型的向量，特定类型与其他子集的种类不同；
其中，特定种类包括下列中的一个或多个类型：
-由权利要求12所述的自动编码器生成，并代表其一阶特征的向量，
-由权利要求12所述的自动编码器生成，并代表其二阶特征的向量，
-由权利要求12所述的自动编码器生成，并代表其三阶特征的向量，
-由权利要求12所述的自动编码器生成，并代表第一，第二和/或第三阶特征的向量，
-表面单位法向量，
-和向量，
-散度向量，
-边缘向量，
-圆柱向量，
-复杂物体的向量，
-平面向量，
-点密度梯度向量，
-点密度梯度的散度向量，和
-梯度向量；
其中，需寻找的最大匹配度可以是：
在第一组向量的角度分布和第二组向量的角度分布之间；和/或
在第一个一维数组和第二个一维数组之间；和/或
在第一个二维数组和第二个二维数组之间；
逐一类型计算相同特定类型的向量子集之间的匹配度，此任何平移或旋转角度下的匹配度是各个特定类型的匹配度的组合，或者是该组合的平均值或加权平均值。
14.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，
在公共坐标系中定义的三个正交旋转轴中的一个或多个中，找到第二组向量相对于第一组的旋转角度，可探究第一组与第二组向量的角度分布之间的最大匹配度，过程包括：
将第一和第二组向量中的向量置于公共的坐标原点；
将以公共原点为中心的假想球面划分为表面区域或空间区域；
在公共坐标系中定义的三个正交旋转轴中的一个或多个中的每一个中，找到第二组向量相对于第一组的旋转角度，使得来自第一组向量的向量点分布与第二组向量的向量点分布，在此表面区域或空间区域内达到最佳匹配。
15.根据权利要求1至14任一项所述的装置，其中
在找到第一和第二组向量的角度分布之间的最佳匹配之前，对旋转对齐处理器进行进一步配置：
过滤第一组和第二组向量，保留表面单位法向量代表任一一种模板形状的向量，并删除那些表面单位法向量不代表任一模板形状的向量。
16.根据权利要求8或14所述的装置，其中
通过分别对第一组表面单位法向量和第二组表面单位法向量使用分割算法来实现识别。
17.一个系统包括：
第一个成像装置配置为在第一个位置和方向上，生成第一个3D数据集，此数据及是在第一个时间点上，第一个空间内的第一个3D数据集。
第二个成像装置配置为在第二个位置和方向上，生成第二个3D数据集，此数据及是在第二个时间点上，第二个空间内的第二个3D数据集。第二个空间与第一个空间重叠，其中，要么第二个成像装置就是第一个成像装置，且第二个时间点与第二个时间点不同，要么第二个成像装置与第一个成像装置不同；
一个3D数据集采集单元，其配置为：
由成像装置采集第一个3D数据集，该数据集即为第一个三维点云，此第一个点云中的每个点表示成像装置在第一个空间内的读数；并且
由成像装置采集第二个3D数据集，该数据集即为第二个三维点云，此第二个点云中的每个点表示成像装置在第二个空间内的读数；
一个存储单元，其构造为将第一个和第二个3D数据集分别存储为公共坐标系中的相应点云；并且
一个旋转对齐处理器，其构造为：
将存储的第一个点云变换为第一个向量集，并将存储的第二个点云变换为第二个向量集，其中第一个或第二个向量集中的每个向量表示其相应点云中相应的点和相邻点之间的关系；
寻找到第二个向量集，相对于第一个向量集，围绕三个旋转轴中的一个或多个轴的旋转角度，从而在定义的公共坐标系中，获取第一个向量集与第二个向量集的角度分布之间的最大匹配度；并且以下操作二选一：
输出所计算出的围绕每个或多个旋转轴匹配程度最大的旋转角度；或者
旋转第二个点云，旋转的角度为公共坐标系中，所存储的围绕相应的一个或多个旋转轴的旋转角度，并在公共坐标系中，输出旋转后的第二个点云。
18.一个方法包括：
采集在第一个时间点上，第一个空间内的第一个3D数据集，该数据集即为第一个三维点云，此第一个点云中的每个点表示成像装置在第一个空间内的读数；并且
采集在第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：D·R·塞尔维阿，E·威尔曼，
申请(专利权)人：UCL商业有限公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB
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