【技术实现步骤摘要】
一种面向倾斜密集匹配点云数据和激光雷达点云数据的配准方法
[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种面向密集匹配点云数据和激光雷达点云数据的配准方法。
技术介绍
[0002]人民的生活和生产都离不开电，随着我国经济的蓬勃发展，国民对于电力需求也在不断攀升，为了提早预防与发现配电线路的缺陷隐患，在为了保证供电能力和供电质量，保障电力系统的能够安全稳定运行，面向输电线路的周期性管理和维护工作极为重要。
[0003]随着新型的无人机测量手段的发展，越来越多的巡检工作都围绕着倾斜影像采集与激光雷达扫描来展开。但目前在使用无人机倾斜摄影方式进行独立采集时，不仅可能受到航线与地物遮挡等因素的影响，使得多角度拍摄也难免遇到航拍死角，从而缺失观测对象部分数据，引发点云数据的空洞现象；还可能会因为拍摄环境天气、拍摄影像精度和密集匹配算法本身误差等原因，使得最终到的密集匹配点云包含较多的异常点与噪声点。通过机载激光雷达巡检方式获取的激光点云数据有着噪声、异常点少、表面几何特征明显的优势，但同样也可能由于受设备本身、环境和人为...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向倾斜密集匹配点云数据和激光雷达点云数据的配准方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取激光雷达点云数据、倾斜密集匹配点云数据、电塔位置信息以及电塔的半径；S2：实现所述激光雷达点云数据、倾斜密集匹配点云数据的电塔自动提取；S3：对激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云进行降采样，得到精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云；S4：实现精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云的自动配准；S5：将所述电塔配准过程中的刚性变换矩阵应用于全局，实现所述激光雷达点云数据、倾斜密集匹配点云数据的配准。2.根据权利要求1所述的点云数据的配准方法，其特征在于，实现所述激光雷达点云数据、倾斜密集匹配点云数据的电塔自动提取包括：分别以所述的投影后的倾斜密集匹配点云数据、激光雷达点云数据建立k
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d tree索引，并且以已知的电塔坐标点投影后的位置为搜索中心点，设定略大于电塔实际半径的阈值为搜索半径，在投影后的倾斜密集匹配点云数据、激光雷达点云数据中进行k
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d tree半径搜索，以得到投影后激光雷达电塔点云数据以及投影后倾斜密集电塔点云数据；根据所述的k
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d tree索引信息和投影后激光雷达电塔点云数据以及投影后倾斜密集电塔点云数据可以得到所述激光雷达点云数据对应的激光雷达电塔点云数据以及所述倾斜密集匹配点云数据对应的倾斜密集匹配电塔点云数据。3.根据权利要求1所述的点云数据的配准方法，其特征在于，对激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云进行降采样，得到精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云，其中所述的降采样方法包括：分别统计所述激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云的点间距离，以得到取整后的距离众数作为八叉树自适应划分的最小网格单位的边长，将包围整个点云的最小包围盒均分为一个个相同大小的正方体网格，计算出每一个所述非空正方体网格的重心点，再利用k
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d tree对所述的重心点进行k近邻搜索，以得到距离每个所述重心点最近的数据点，以所述的数据点来替代所述正方体网格中所有点，以得到精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云。4.根据权利要求1所述的点云数据的配准方法，其特征在于，实现精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云的自动配准具体包括：分别对所述精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云进行主成分分析以得到所述精简后的激光雷达电塔点云、倾斜密集匹配电塔点云的中心点坐标与三个主要分布方向，通过刚性变换矩阵计算方式对所述中心点坐标与三个主要分布方向进行匹配，以实现电塔点云数据的粗配准。5.根据权利要求4所述的点云数据的配准方法，其特征在于，实现精...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立艳，王志强，王金浩，李洋，郭磊，赵金来，钱建国，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
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