建筑物点云单体分割方法及装置制造方法及图纸

本公开的实施例提供了建筑物点云单体分割方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取建筑物激光点云数据；对所述点云数据进行处理，生成体元数据集；对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割。以此方式，实现了单栋建筑物的自动检测与分离。物的自动检测与分离。物的自动检测与分离。

【技术实现步骤摘要】
建筑物点云单体分割方法及装置


[0001]本公开的实施例一般涉及遥感数据处理领域，并且更具体地，涉及一种建筑物点云单体分割方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]从机载激光雷达(Light Detection And Ranging，LIDAR)点云数据中提取出建筑物点云后，为了后期建筑物三维建模，需要将成片的建筑物分割成单独的建筑物，即将每个建筑物的点云从建筑物点云群中分离。
[0003]目前，常用的建筑物点云单体分割方法主要包括聚类分析法、规划图与点云套合法和利用高程纹理进行数据分割法等。
[0004]上述方法虽然能够对将每个建筑物的点云从建筑物点云群中分离，但均存在着各样的问题，例如：
[0005](1)聚类分析法：运算效率低下，随着激光脚点密度越来越高，每次循环都需要进行庞大的距离矩阵运算。
[0006](2)利用规划图与点云数据套合法：在没有可利用的规划图时，适用性较差。
[0007](3)利用高程纹理进行数据分割法：适用性差，对建筑物密度大、彼此连接间距比较小的区域不能适用。

技术实现思路

[0008]根据本公开的实施例，提供了一种建筑物点云单体分割方案。
[0009]在本公开的第一方面，提供了一种建筑物点云单体分割方法。该方法包括：
[0010]获取建筑物激光点云数据；
[0011]对所述点云数据进行处理，生成体元数据集；
[0012]对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割。
[0013]进一步地，所述对所述点云数据进行处理，生成体元数据集包括：
[0014]根据所述点云数据中最大和最小的三维坐标的值，构建轴向包围盒；
[0015]根据体元分辨率将所述轴向包围盒划分为一系列规则的体元，得到体元数据集；所述体元分辨率根据点云之间的平均点间距确定。
[0016]进一步地，还包括：
[0017]对所述体元数据集中的体元进行赋值，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0。
[0018]进一步地，所述对所述体元数据集中的体元进行赋值，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0包括：
[0019]基于所述体元分辨率、激光点的三维坐标和体元的行、列、层，确定所述激光点在所述体元数据集中的位置，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0；所
述体元的行、列、层用于表示激光点的三维坐标。
[0020]进一步地，所述对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割包括：
[0021]在所述体元数据集中，将所有体元的状态均设置为未处理，选取任一体元作为种子体元，将所述种子体元的状态设置为已处理并进行标号；
[0022]搜索所述种子体元的邻域，将邻域中数值为1的体元压入堆栈，标记上和所述种子体元相同的标号，并将压入所述堆栈的体元的状态设置为已处理，从所述堆栈从选取任一体元作为种子体元，重复本步骤，直到堆栈为空；
[0023]将所述标号+1，重复上述步骤直到所述体元数据集中的所有体元均被标号。
[0024]进一步地，
[0025]若所述种子体元的26邻域中，邻域体元的数值均为0，则重新选取种子体元，标号+1。
[0026]在本公开的第二方面，提供了一种建筑物点云单体分割装置。该装置包括：
[0027]获取模块，用于获取建筑物激光点云数据；
[0028]生成模块，用于对所述点云数据进行处理，生成体元数据集；
[0029]分割模块，用于对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割。
[0030]在本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
[0031]在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面的方法。
[0032]本申请实施例提供的建筑物点云单体分割方法，通过获取激光点云数据；对所述点云数据进行处理，生成体元数据集；对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割，实现了单栋建筑物的自动检测与分离，不仅适用于简单的单层建筑物自动分离，而且还适用于庞大、复杂的多层建筑物。
[0033]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0034]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0035]图1示出了根据本公开的实施例的建筑物点云单体分割方法的流程图；
[0036]图2示出了根据本公开的实施例的建筑物轮廓图；
[0037]图3示出了根据本公开的实施例的建筑物点云单体分割装置的方框图；
[0038]图4示出了能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的方框图。
具体实施方式
[0039]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例
中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0040]另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0041]图1示出了根据本公开实施例的建筑物点云轮廓提取方法100的流程图。所述方法100，包括：
[0042]S110，获取建筑物激光点云数据。
[0043]在一些实施例中，所述建筑物激光点云数据，通常可通过对原始机载LIDAR点云数据(原始点云)进行滤波，得到非地面点云，从所述非地面点云中提取得到所述建筑物激光点云。
[0044]定义所述原始机载LiDAR点云数据集为：
[0045]P＝{p
i
(x
i
，y
i
，z
i
)，i＝1，
……
，n}
[0046]其中，所述i表示激光脚点的索引；
[0047]所述p
i
表示第i个激光脚点的坐标；
[0048]进一步地，在所述点云数据集P中，点云数据(x
max
，y
max
，z
max
)和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑物点云单体分割方法，其特征在于，包括：获取建筑物激光点云数据；对所述点云数据进行处理，生成体元数据集；对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体元单体进行分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行处理，生成体元数据集包括：根据所述点云数据中最大和最小的三维坐标的值，构建轴向包围盒；根据体元分辨率将所述轴向包围盒划分为一系列规则的体元，生成体元数据集；所述体元分辨率根据点云之间的平均点间距确定。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述体元数据集中的体元进行赋值，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述体元数据集中的体元进行赋值，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0包括：基于所述体元分辨率、激光点的三维坐标和体元的行、列、层，确定所述激光点在所述体元数据集中的位置，将包含激光点的体元赋值为1，不包含激光点的体元赋值为0；所述体元的行、列、层用于表示激光点的三维坐标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述体元数据集进行连通成分分析，根据分析结果对建筑物体...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴丽沙，王海强，刘建明，张谷生，严华，
申请(专利权)人：北京道达天际科技有限公司，
类型：发明
国别省市：