一种动态目标的非接触测量方法技术

本发明专利技术公开了一种动态目标的非接触测量方法，属于目标非接触测量与图像处理领域。首先对场景中的动态目标进行目标追踪，采集目标的三维点云数据；对目标点云数据进行滤波处理，并通过欧式聚类进行点云分割；用最小二乘法对点云进行三维重建；将动态目标的三维数据投影到一个二维平面，提取目标轮廓提取，然后计算目标轮廓内的长度和面积等实现非接触式测量目的。本发明专利技术的方法能够在提高计算效率的同时，保证较高的测量准确率。保证较高的测量准确率。保证较高的测量准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种动态目标的非接触测量方法


[0001]本专利技术属于目标非接触测量与图像处理领域，尤其涉及一种动态目标的非接触测量方法。

技术介绍

[0002]在航空航天、农业林业、自动驾驶和建筑设计等领域，通常需要测量复杂物体的投影面积。目前常用的测量方式分为接触式和非接触式。接触式测量方法通常使用坐标机，由于测头半径的影响，无法获取待测物体的细节之处，测量完成之后还需要对测量数据进行半径补偿。坐标机有测量范围的限制，无法对大型物体进行测量；无法测量柔软易碎的物体。
[0003]非接触式测量方法是借助于光学传播原理对物体表面数据进行获取，避免测头与待测物体直接接触，因此可以对硬度不高的物体进行三维测量。现有的非接触测量法获取的点云数据会受到环境光、视角限制、目标间彼此邻接或无规律重叠摆放等因素的影响，导致出现噪声点云或者点云缺失。针对这一问题，可通过滤除噪声点云和点云平滑处理，重现动态目标点云模型，以保证目标测量的准确性。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出一种动态目标的非接触测量方法，本专利技术方法通过激光雷达对动态目标进行三维空间测量得到空间几何点，建立点云数据模型，进行目标测量，能够在提高计算效率的同时保证较高的识别与测量准确率。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种动态目标的非接触测量方法，步骤如下：
[0007]步骤1：采集复杂物体动态目标的激光雷达三维点云数据，去噪后，通过欧式聚类算法将目标点云从环境中分割出来。/>[0008]步骤2：通过降采样去除目标点云表面的冗余数据，然后用最小二乘法对去冗余后的目标点云进行平滑处理，得到三维重建后的目标点云；由于激光雷达视角限制，可能出现目标点云数据缺损不全的情况，需要对复杂物体进行三维重建操作，通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺失的部分，以保证测量的准确性和精度。
[0009]步骤3：将三维重建后的目标点云投影到二维平面，提取投影轮廓，再利用三角剖分法求得投影面积，实现对动态目标的非接触测量。
[0010]进一步地，所述的步骤3具体为：
[0011]3.1)将三维重建后的目标点云投影到二维平面，得到动态目标的投影；
[0012]3.2)提取目标轮廓：假设投影由n个点构成，对所有点两两相连，得到n(n
‑
1)条线段；过每一个线段上的两点画给定半径的圆，若至少存在一个这样的圆且该圆内不包含其他点，则该线段属于边界线，保留该线段，遍历所有的线段后得到目标轮廓；
[0013]3.3)采用三角剖分法计算目标轮廓内的面积，得到复杂物体动态目标在该投影方
向上的形状，实现非接触测量。
[0014]专利技术的有益效果如下：
[0015](1)针对具有复杂几何特征的动态目标的测量要求，本专利技术方法能够实现快速准确的目标分割，原理简单实用，运行效率较高；
[0016](2)本专利技术方法使用最小二乘法平滑点云表面，解决了光照干扰、视角限制等因素导致的点云表面数据缺失的问题，提高了测量的精确度。
[0017](3)本专利技术方法通过Delaunay三角剖分法测量动态目标投影面积，提高了测量的效率和准确性。
[0018](4)本专利技术方法通过投影来测量复杂物体在二维平面的长度等信息，解决了大型易变形物体测量不便的难题。
附图说明
[0019]图1是三维物体投影至二维平面示意图；
[0020]图2是alpha
‑
shape算法原理示意图：
[0021]图3是Delaunay三角剖分法原理示意图：
[0022]图4是二维平面上目标投影的三角剖分结果示意图；
[0023]图5是本专利技术实施例示出的一种动态目标的非接触测量方法整体流程图；
[0024]图6是本专利技术实施例示出的一种动态目标的非接触测量方法实现示意图。
具体实施方式
[0025]下面根据附图和优选实施例详细描述本专利技术，本专利技术的目的和效果将变得更加明显。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0026]本实施例示出的一种动态目标的非接触测量方法，如图5
‑
6所示，具体包括以下步骤：
[0027]步骤一，采集复杂物体动态目标的激光雷达三维点云数据，以下简称目标点云；
[0028]步骤二，对目标点云进行去噪处理，本实施例中，可通过直通滤波、半径滤波和高斯滤波的方式去除点云中的噪声点。
[0029]其中，直通滤波通过设定点云在x,y,z方向上的范围，定位动态目标，将目标和环境点云初步分割开。
[0030]半径滤波通过在点云数据中以某点为中心画一个圆，计算落在该圆中点的数量，当数量大于给定值时，则保留该点，数量小于给定值则剔除该点。半径滤波可较快剪除离群点，在一定程度上筛选边缘点，达到第一步粗处理的目的。
[0031]高斯滤波利用标准差去噪，可对点云表面进行初步平滑。
[0032]步骤三，通过欧式聚类算法将目标点云从环境中分割出来。
[0033]本实施例中，欧式聚类算法如下：
[0034]3.1)在目标点云中选定初始点P，初始化空集合Q；
[0035]3.2)采用KDTree近邻搜索与点P的距离小于阈值的若干个点，将搜索到的点与P点放入集合Q中；
[0036]3.3)判断集合Q中的元素是否增加，若是，进入步骤3.4)，否则，聚类结束，集合Q中
的点即为从环境中分割出来的目标点云；
[0037]3.4)从集合Q中任选P点以外的其他点，更新初始点P的值，重复步骤3.2)。
[0038]步骤四，采用移动最小二乘法(Moving Least Squares，MLS)对点云进行平滑处理，该算法的主要思想是利用投影法将采样点映射到MLS方法拟合的局部曲面上。
[0039]本实施例中，欧式聚类后得到的三维点云曲面表面粗糙，不能细腻的重现物体表面的细微几何结构特征。因此需要对点云进行平滑处理，从而实现重建曲面光滑细腻，得到精确的测量结果。利用移动最小二乘法解决数据重采样这一问题，重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺失的部分。
[0040]步骤五，将平滑后的三维点云数据投影到一个二维平面。如图1所示，在动态目标所处的空间坐标系，任意二维平面可以表示为ax+by+cz＝d。为了测量目标在某一方向的长度、面积等信息，可将其投影至该方向所在的平面上再进行测量。
[0041]步骤六，提取目标轮廓。
[0042]本实施例中，采用如图2所示的alpha
‑
shape算法提取轮廓，具体为：在二维点集S中，由n个点构成，这n个点可以组成n(n
‑
1)条线段，可以通过如下的方法判断哪条线段是在边界线上的线段：在点集S内，过任意两点P1、P2绘制半径为alpha的圆(在给定半径时，过确定的两点的圆应该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态目标的非接触测量方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：采集复杂物体动态目标的激光雷达三维点云数据，去噪后，通过欧式聚类算法将目标点云从环境中分割出来；步骤2：通过降采样去除目标点云表面的冗余数据，然后用最小二乘法对去冗余后的目标点云进行平滑处理，得到三维重建后的目标点云；步骤3：将三维重建后的目标点云投影到二维平面，提取投影轮廓，再利用三角剖分法求得投影面积，实现对动态目标的非接触测量。2.根据权利要求1所述的一种动态目标的非接触测量方法，其特征在于，所述的步骤1中，通过三种滤波方式对采集到的三维点云数据进行去噪，包括直通滤波、半径滤波和高斯滤波；首先采用直通滤波法实现第一级滤波，通过设定点云在x,y,z方向上的范围定位动态目标，将目标和环境点云初步分割开；之后采用半径滤波法实现第二级滤波，计算给定的以某点为中心的圆内所包含的点的数量，若数量高于预设值，则保留圆内所有点；否则，删除圆内所有点，对点云的边缘离散点进行过滤；最后采用高斯滤波法实现第三级滤波，利用标准差去噪，对点云表面进行初步平滑。3.根据权利要求1所述的一种动态目标的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄腾超，钱璐静，梁璀，杨钰邦，孙澍宇，黄建强，车双良，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：