【技术实现步骤摘要】
一种无人机航空测绘三维建模方法及系统
[0001]本专利技术涉及航空摄影测绘
，具体涉及一种无人机航空测绘三维建模方法及系统。
技术介绍
[0002]无人机航空测绘三维建模，指通过无人机进行遥感图像或点云信息采集，并进一步进行三维建模的过程，针对于无人机所采集的点云数据，通常存在一定噪声，进而影响三维建模质量。
[0003]对于噪声的形成因素包括客观原因和主观原因，客观原因如环境影响的无人机抖动或者光照过曝等，主观原因如复杂的拍摄地形造成的像素混乱等。常规去除噪声的方法如对点云数据进行滤波、对偏移像素进行校正等方法，这些方法没有同时考虑主观原因和客观原因，导致去噪效果单一，在实际使用过程中需要对去噪方法进行提取选择，影响去噪效率和去噪效果。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种无人机航空测绘三维建模方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种无人机航空测绘三维建模方法，所述方法包括：采集不同场景下的不同采集条件的历史三维点云数据；根据所述历史...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人机航空测绘三维建模方法，其特征在于，所述方法包括：采集不同场景下的不同采集条件的历史三维点云数据；根据所述历史三维点云数据训练噪声分离网络；所述噪声分离网络输出为基础点云数据和噪声点云数据；获得所述噪声点云数据中的噪声点与最邻近的所述基础点云数据的数据差异，根据所述数据差异对应的噪声点数量和所述数据差异进行高斯拟合获得噪声高斯分布；根据所述历史三维点云数据训练噪声因素影响因子预测网络；所述噪声因素影响因子预测网络输出为参考客观噪声高斯分布和参考主观噪声高斯分布，损失函数包括噪声关系损失和主观噪声因素影响损失；根据所述参考客观噪声高斯分布和所述参考主观噪声高斯分布与所述噪声高斯分布的差异获得所述噪声关系损失；根据相同场景不同采集条件的所述参考主观噪声高斯分布的差异获得所述主观噪声因素影响损失；根据所述历史三维点云数据和所述参考客观噪声高斯分布训练客观噪声去除网络；根据所述历史三维点云数据和所述参考主观噪声高斯分布训练主观噪声去除网络；将目标三维点云数据输入所述客观噪声去除网络，获得第一去噪三维点云数据；将所述第一去噪三维点云数据输入所述主观噪声去除网络，获得第二去噪三维点云数据；根据所述第二去噪三维点云数据进行三维建模。2.根据权利要求1所述的一种无人机航空测绘三维建模方法，其特征在于，所述噪声分离网络包括：所述噪声分离网络的损失函数包括重构损失、基础点云数据差异损失和噪声点云数据采样损失；根据所述基础点云数据和所述噪声点云数据结合后的数据与所述历史三维点云数据的差异获得所述重构损失；根据相同场景不同采集条件的所述基础点云数据的差异获得基础点云数据差异损失；根据所述数据差异和所述数据差异对应的所述噪声数量构成散点图；根据所述散点图中的散点到所述噪声高斯分布的距离获得所述噪声点云数据采样损失。3.根据权利要求2所述的一种无人机航空测绘三维建模方法，其特征在于，所述根据所述基础点云数据和所述噪声点云数据结合后的数据与所述历史三维点云数据的差异获得所述重构损失包括：其中，为所述重构损失，为采集场景数量，为采集条件数量，为第个所述采集场景中第个采集条件下的所述基础点云数据，为第个所述采集场景中第个采集条件下的所述噪声点云数据，为第个所述采集场景中第个采集条件下的所述历史三维点云数据，为欧式距离计算公式。4.根据权利要求2所述的一种无人机航空测绘三维建模方法，其特征在于，所述根据相同场景不同采集条件的所述基础点云数据的差异获得基础点云数据差异损失包括：
其中，为所述基础点云数据差异损失，为采集场景数量，为采集条件数量，和为两个不同的所述采集条件，为第个所述采集场景中第个所述采集条件的所述基础点云数据，为第个所述采集场景中第个所述采集条件的所述基础点云数据，为欧式距离计算公式。5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟立，阚晓云，范建峰，熊小龙，高伟，杨建锋，曾雄，
申请(专利权)人：湖北晓雲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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