点云数据的配准方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请提供了一种点云数据的配准方法、装置及系统，该方法包括：获取历史点云数据和历史正射影像数据；获取当前点云数据和当前正射影像数据；采用历史正射影像数据、历史点云数据和当前正射影像数据，对当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据。首次将正射影像数据纳入点云数据配准步骤中，提高了配准后的当前点云数据的精度，实现了多期点云数据高精度、高效率配准，并结合影像数据，提升了地面监测点位布设选点的准确性，进而解决了现有技术中当前点云数据和历史点云数据配准精度较低的问题。度较低的问题。度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
点云数据的配准方法、装置及系统


[0001]本申请涉及点云数据处理
，具体而言，涉及一种点云数据的配准方法、装置、计算机可读存储介质及点云数据的配准系统。

技术介绍

[0002]三维激光扫描仪通过仪器记录目标物体反射回来的激光信息，从而建立目标的三维模型。扫描仪通过快速旋转的反光镜对指定范围进行扫描，再利用激光脉冲往返的时间来确定目标距离，并通过编码器转换获得被测目标的三维坐标。三维激光扫描技术可以比较直观地反映边坡的位移情况，但易受到环境影响，且监测范围相对有限，人工干预较多等因素共同制约。使得当前点云数据和历史点云数据配准精度较低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种点云数据的配准方法、装置、计算机可读存储介质及点云数据的配准系统，以解决现有技术中当前点云数据和历史点云数据配准精度较低的问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种点云数据的配准方法，该方法包括：获取历史点云数据和历史正射影像数据，其中，所述历史点云数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的点云数据，所述历史正射影像数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的正射影像数据；获取当前点云数据和当前正射影像数据；采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据。
[0005]可选地，采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据包括：对所述历史正射影像数据和所述当前正射影像数据进行匹配处理，得到已匹配的当前影像特征点集和已匹配的历史影像特征点集，所述已匹配的当前影像特征点集中的点与所述已匹配的历史影像特征点集中的点一一对应；根据所述已匹配的当前影像特征点集和所述当前点云数据，得到当前点云特征点集；根据所述已匹配的历史影像特征点集和所述历史点云数据，得到历史点云特征点集；根据所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵，其中，所述目标平移量用于表征与所述当前点云特征点集和所述历史点云特征点集有关的平移量，所述目标旋转矩阵用于表征与所述当前点云特征点集和所述历史点云特征点集有关的旋转矩阵；根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到配准后的当前点云数据。
[0006]可选地，根据所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵包括：确定多个初始最近邻点，所述初始最近邻点用于表征历史点云特征点集中与所述当前点云特征点集中最近的一个点；确定所述初始最近邻点和目标点之间的距离为邻点距离，所述目标点为所述当前点云特征点集中与所述初始最近邻点所匹配的
点，所述初始最近邻点与所述目标点的第一坐标轴和第二坐标轴的值相同；在所述初始最近邻点距离小于第一距离阈值的情况下，将所述初始最近邻点作为目标最近邻点；确定目标最近邻点的平均距离，所述目标最近邻点的平均距离用于表征所有的所述目标最近邻点的邻点距离的平均值；根据所述目标最近邻点的平均距离、所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵。
[0007]可选地，根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到配准后的当前点云数据包括：根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到初始配准后的当前点云数据；确定多个特征点间距，所述特征点间距用于表征所述初始配准后的当前点云数据中的一个点与在所述历史点云特征点中对应的一个特征点之间的间距；根据所有的所述特征点间距，确定特征点的平均距离；在所述特征点的平均距离小于第二距离阈值的情况下，将初始配准后的当前点云数据作为所述配准后的当前点云数据；在所述特征点的平均距离大于或者等于所述第二距离阈值的情况下，再次确定多个初始最近邻点。
[0008]可选地，根据所述已匹配的当前影像特征点集和所述当前点云数据，得到当前点云特征点集包括：获取多个第一坐标值，其中，所述第一坐标值用于表征所述已匹配的当前影像特征点集的一个点在第一坐标轴的方向和第二坐标轴的方向上的坐标值；根据所述第一坐标值和所述当前点云数据，构建第一圆柱体包围盒，其中，在所述第一圆柱体包围盒中，以所述第一坐标值作为所述第一圆柱体包围盒的圆心，以阈值半径作为所述第一圆柱体包围盒的半径，以所述当前点云数据中与所述第一坐标值对应的点中第三坐标轴上的最高点和最低点的差值作为所述第一圆柱体包围盒的高；将所述第一圆柱体包围盒中第三坐标轴最大的点确定为当前点云特征点；确定所述当前点云特征点集，其中，所述当前点云特征点集包括所有的所述当前点云特征点。
[0009]可选地，根据所述已匹配的历史影像特征点集和所述历史点云数据，得到历史点云特征点集包括：获取多个第二坐标值，其中，所述第二坐标值用于表征所述已匹配的历史影像特征点集的一个点在第一坐标轴的方向和第二坐标轴的方向上的坐标值；根据所述第二坐标值和所述历史点云数据，构建第二圆柱体包围盒，其中，在所述第二圆柱体包围盒中，以所述第二坐标值作为所述第二圆柱体包围盒的圆心，以阈值半径作为所述第二圆柱体包围盒的半径，以所述历史点云数据中与所述第二坐标值对应的点中第三坐标轴上的最高点和最低点的差值作为所述第二圆柱体包围盒的高；将所述第二圆柱体包围盒中第三坐标轴最大的点确定为历史点云特征点；确定所述历史点云特征点集，其中，所述历史点云特征点集包括所有的所述历史点云特征点。
[0010]可选地，在采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据之后，所述方法还包括：根据所述配准后的当前点云数据和所述历史点云数据，构建差分模型，差分模型用于表征所述配准后的当前点云数据和所述历史点云数据的位置差异的关系；根据所述差分模型，确定露天煤矿边坡正在发生位移的区域。
[0011]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种点云数据的配准装置，该装置包括第一获取单元、第二获取单元和配准单元，第一获取单元用于获取历史点云数据和历史正射影像数据，其中，所述历史点云数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的点云数
据，所述历史正射影像数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的正射影像数据；第二获取单元用于获取当前点云数据和当前正射影像数据；配准单元用于采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的点云数据的配准方法，
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种点云数据的配准系统，该系统包括一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据的配准方法，其特征在于，包括：获取历史点云数据和历史正射影像数据，其中，所述历史点云数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的点云数据，所述历史正射影像数据用于表征在历史时间段内获取的监测区域的正射影像数据；获取当前点云数据和当前正射影像数据；采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述历史正射影像数据、所述历史点云数据和所述当前正射影像数据，对所述当前点云数据进行配准处理，得到配准后的当前点云数据，包括：对所述历史正射影像数据和所述当前正射影像数据进行匹配处理，得到已匹配的当前影像特征点集和已匹配的历史影像特征点集，所述已匹配的当前影像特征点集中的点与所述已匹配的历史影像特征点集中的点一一对应；根据所述已匹配的当前影像特征点集和所述当前点云数据，得到当前点云特征点集；根据所述已匹配的历史影像特征点集和所述历史点云数据，得到历史点云特征点集；根据所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵，其中，所述目标平移量用于表征与所述当前点云特征点集和所述历史点云特征点集有关的平移量，所述目标旋转矩阵用于表征与所述当前点云特征点集和所述历史点云特征点集有关的旋转矩阵；根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到配准后的当前点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵，包括：确定多个初始最近邻点，所述初始最近邻点用于表征历史点云特征点集中与所述当前点云特征点集中最近的一个点；确定所述初始最近邻点和目标点之间的距离为邻点距离，所述目标点为所述当前点云特征点集中与所述初始最近邻点所匹配的点，所述初始最近邻点与所述目标点的第一坐标轴和第二坐标轴的值相同；在所述初始最近邻点距离小于第一距离阈值的情况下，将所述初始最近邻点作为目标最近邻点；确定目标最近邻点的平均距离，所述目标最近邻点的平均距离用于表征所有的所述目标最近邻点的邻点距离的平均值；根据所述目标最近邻点的平均距离、所述历史点云特征点集和所述当前点云特征点集，确定目标平移量和目标旋转矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到配准后的当前点云数据，包括：根据所述当前点云特征点集、所述目标旋转矩阵和所述目标平移量，对所述当前点云数据进行配准，得到初始配准后的当前点云数据；
确定多个特征点间距，所述特征点间距用于表征所述初始配准后的当前点云数据中的一个点与在所述历史点云特征点中对应的一个特征点之间的间距；根据所有的所述特征点间距，确定特征点的平均距离；在所述特征点的平均距离小于第二距离阈值的情况下，将初始配准后的当前点云数据作为所述配准后的当前点云数据；在所述特征点的平均距离大于或者等于所述第二距离阈值的情况下，再次确定多个初始最近邻点。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：金磊，张周爱，杨晓伟，杜勇志，李新鹏，周志伟，于洪洋，张佩翼，
申请(专利权)人：国能宝日希勒能源有限公司，
类型：发明
国别省市：