一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达技术

本发明专利技术涉及三维激光扫描技术领域，具体涉及一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达。本发明专利技术通过激光雷达和相机获取场景三维点云及二维图像，并以此构建场景三维模型，对场景的三维模型依据景点的分布以及区域特色进行划分多个合影区域，这样可为用户提供任意位置及空间的合影区域，消除了因地理环境或位置安全性等等因素造成的合影区域无法使用的情况。本发明专利技术通过相机和激光雷达获取待合影单位的一个或多个人体三维点云数据及视频数据，通过提取视频帧中人物色彩并渲染至人体三维点云数据得到一个或多个三维人体模型，可以得到逼真的人物模型，让用户充分体验高科技的快乐，增加了娱乐的趣味性。增加了娱乐的趣味性。增加了娱乐的趣味性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达


[0001]本专利技术涉及三维激光扫描
，具体涉及一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达。

技术介绍

[0002]激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态，甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
[0003]激光扫描方法不仅是军内获取三维地理信息的主要途径，而且通过该途径获取的数据成果也被广泛应用于资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、土地利用、环境监测、交通通信、防震减灾及国家重点建设项目等方面，为国民经济、社会发展和科学研究提供了极为重要的原始资料，并取得了显著的经济效益，展示出良好的应用前景。
[0004]现在随着人们生活质量的提高以及城市的发展，越来越多的公园被建立用来供人们娱乐，而现今的娱乐方式中，拍照合影受欢迎程度很高，人们进行合影时会费尽心思寻找符合自己想法的合影地点，但是有时候地理环境或位置安全性等等因素，造成了很多优秀的合影区域无法完成合影操作，因此通过借助激光雷达实现任意地形以及区域的合影方法，就变得很有经济意义，对此本文提出一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达用于弥补这个技术方向的缺陷。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种基于激光雷达实现三维合影的方法及激光雷达，用于通过借助激光雷达实现任意地形以及区域的合影。
[0006]本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于激光雷达实现三维合影的方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]通过无人机搭载激光雷达和相机获取场景三维点云及二维图像，并使用最近点迭代算法对获取的场景三维点云进行配准；
[0009]利用该二维图像渲染配准后的场景三维点云得到场景三维模型，并将该场景三维模型划分多个合影区域三维模型；
[0010]通过相机和激光雷达获取待合影单位的一个或多个人体三维点云数据及视频数据，通过提取视频帧中人物色彩并渲染至人体三维点云数据得到一个或多个三维人体模型；
[0011]将三维人体模型融合至所选的合影区域三维模型，最后将融合后的三维模型转换为二维图像输出，得到三维合影图像。
[0012]更进一步的，所述方法进行场景三维点云配准时，首先对三维点云进行分割处理，
具体如下：
[0013]给定源点云数据集W＝{w1,w2,....,w
n
}和目标点云数据集Z＝{d1,d2,...,d
m
},其中，n和m均为正整数；
[0014]对W和Z数据集,给定核心判定参数W
i
和参数Z
i
，并建立点云数据的k维空间数据结构；
[0015]在W和Z数据集中各找点w
t
和点d
t
,通过核心判定参数W
i
和参数Z
i
判断点w
t
和点d
t
是否为核心点；
[0016]若w
t
和点d
t
是核心点则核心点的可达点集合分别为W1和Z1，重复上述步骤，直到给定的数据集中的所有点都被访问过；
[0017]得到聚类完成的点集W1,W2,.....,W
n
，和Z1,Z2,......Z
m
，并将采集的三维点云数据,进行聚类分割后输出。
[0018]更进一步的，所述方法针对分割后的三维点云数据，进行基于角度阈值的特征点提取，然后进行三维点云特征的描述，并计算特征点中的每个点的上下文信息，比较每个点是否相似，得到最近似的排列次序，最后找到两个点云之间对应的点，在剔除误匹配的点对后进行场景三维点云的配准。
[0019]更进一步的，所述人体三维点云存储时，将人体三维点云数据按照不同高度进行存储,其头结点之后的结点包含了扫描点的几何数据,指向右方向的点的指针,指向向下方向的指针都指向NULL值；定义其纵向的第一列为高度索引项。
[0020]更进一步的，所述方法对获取的人体三维点云进行处理，具体如下：
[0021]建立长方体包围盒封装数据点，其两两垂直的边分别与笛卡儿坐标系的坐标轴平行；
[0022]根据测点的数量和分布沿坐标轴方向将其划分为边长大小为H的立方网格；
[0023]选择最接近所在网格中心的点作为取样点，实现简化人体三维点云点云数据；
[0024]其中，B是指简化前后点数量的比值，D为包围盒在坐标平面上的投影，A为简化前点云数据的数量。
[0025]更进一步的，所述方法将处理后的人体三维点云运用曲率公式对补点坐标进行计算,然后进行点坐标x、y、z的一一输入，添加完成后,使用数据导出功能将补点完成后的人体三维点云数据导出。
[0026]更进一步的，所述方法对补点完成后的人体三维点云数据通过邻近点分析去除所有与人体表面不相关的人体三维点云数据点。
[0027]更进一步的，所述方法进行三维人体模型构建时使用零集法、α
‑
shape法或Crust法。
[0028]第二方面，本专利技术提供了一种激光雷达，用于在第一方面所述的基于激光雷达实现三维合影的方法中获取三维点云数据，包括
[0029]控制部，该控制部为该激光雷达提供控制信号并获取该激光雷达的三维点云数据；
[0030]电池部，用于容置电池，并为该控制部供电；
[0031]通信部，用实现该控制部与中控部的通信；
[0032]中控部，用于接收相机获取的图像及该激光雷达获取的三维点云数据，并在经算
法处理后输出三维合影图像。
[0033]本专利技术的有益效果为：
[0034]本专利技术通过激光雷达和相机获取场景三维点云及二维图像，并以此构建场景三维模型，对场景的三维模型依据景点的分布以及区域特色进行划分多个合影区域，这样可为用户提供任意位置及空间的合影区域，消除了因地理环境或位置安全性等等因素造成的合影区域无法使用的情况。
[0035]本专利技术通过相机和激光雷达获取待合影单位的一个或多个人体三维点云数据及视频数据，通过提取视频帧中人物色彩并渲染至人体三维点云数据得到一个或多个三维人体模型，可以得到逼真的人物模型，让用户充分体验高科技的快乐，增加了娱乐的趣味性。
[0036]本专利技术对三维点云依次进行分割、特征点提取和剔除误匹配的点等方式使得三维点云更精准，进行三维人体模型构建时使用零集法、α
‑
shape法或Crust法使得人物更加逼真，具有很强的市场应用前景。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达实现三维合影的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过无人机搭载激光雷达和相机获取场景三维点云及二维图像，并使用最近点迭代算法对获取的场景三维点云进行配准；利用该二维图像渲染配准后的场景三维点云得到场景三维模型，并将该场景三维模型划分多个合影区域三维模型；通过相机和激光雷达获取待合影单位的一个或多个人体三维点云数据及视频数据，通过提取视频帧中人物色彩并渲染至人体三维点云数据得到一个或多个三维人体模型；将三维人体模型融合至所选的合影区域三维模型，最后将融合后的三维模型转换为二维图像输出，得到三维合影图像。2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达实现三维合影的方法，其特征在于，所述方法进行场景三维点云配准时，首先对三维点云进行分割处理，具体如下：给定源点云数据集W＝{w1,w2,....,w
n
}和目标点云数据集Z＝{d1,d2,...,d
m
},其中，n和m均为正整数；对W和Z数据集,给定核心判定参数W
i
和参数Z
i
，并建立点云数据的k维空间数据结构；在W和Z数据集中各找点w
t
和点d
t
,通过核心判定参数W
i
和参数Z
i
判断点w
t
和点d
t
是否为核心点；若w
t
和点d
t
是核心点则核心点的可达点集合分别为W1和Z1，重复上述步骤，直到给定的数据集中的所有点都被访问过；得到聚类完成的点集W1,W2,.....,W
n
，和Z1,Z2,......Z
m
，并将采集的三维点云数据,进行聚类分割后输出。3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达实现三维合影的方法，其特征在于，所述方法针对分割后的三维点云数据，进行基于角度阈值的特征点提取，然后进行三维点云特征的描述，并计算特征点中的每个点的上下文信息，比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：张珂殊，
申请(专利权)人：北科天绘合肥激光技术有限公司，
类型：发明
国别省市：