[发明专利]一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法及装置

说明书

本发明公开了一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法及装置，包括利用近景摄影测量方式采集待检校车载LiDAR测量系统的二维图像；对所述二维图像进行配准重建，生成相应的三维点云模型；将所述三维点云模型进行拟合，获取所述检校车载LiDAR测量系统中各仪器间的位置数据。该方法通过利用近景摄影测量技术获取测量系统的二维图像，使用三维重建将其拟合为点云模型，然后计算得出测量系统的空间属性。该方法简单易行，不单提高了数据精度，丰富了数据的纹理信息，还降低了作业成本，能够为车载LiDAR测量系统的检校提供良好的技术支撑。

技术领域

本发明涉及测量技术领域，涉及一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法及装置，特别涉及一种利用近景摄影测量技术获取车载LiDAR测量系统检校初值的方法及装置。

背景技术

车载激光雷达测量系统能快速精确的对道路路况做出监测，对移动测量的发展具有重要意义。随着车载LiDAR测量系统技术的成熟，其普及率也越来越高。为了确保车载LiDAR测量系统的准确性，需要定期对系统进行检校，即：要检校车载激光雷达测量系统各仪器间的位置关系。

传统检校车载LiDAR测量系统的方法是使用全站仪进行测量；用全站仪测量得到的数据均匀、完整、具有很好的立体性。然而，全站仪的价格较为昂贵，且其扫描得到的数据具有缺少纹理信息、分辨率低等缺点。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法，利用近景摄影测量技术获取车载LiDAR测量系统检校初值，本方法简单易行，不单丰富了数据的纹理信息、提高了数据分辨率，而且还降低了作业成本。

第一方面，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法，包括：

S11、利用近景摄影测量方式采集待检校车载LiDAR测量系统的二维图像；

S12、对所述二维图像进行配准重建，生成相应的三维点云模型；

S13、将所述三维点云模型进行拟合，获取所述检校车载LiDAR测量系统中各仪器间的位置数据。

在一个实施例中，在将所述三维点云模型进行拟合前，所述方法还包括：

将全站仪测量所述检校车载LiDAR测量系统的数据与所述三维点云模型数据进行比较；

确定所述三维点云模型数据的精度小于全站仪的测量精度。

在一个实施例中，对所述二维图像进行配准重建，生成相应的三维点云模型，包括：

根据SFM重建算法将所述二维图像进行配准重建得到相应的三维点云模型。

在一个实施例中，将所述三维点云模型进行拟合，包括：

S101、选取种子点，并将其拟合为平面；所述种子点形状为方形；

S102、扩展所述种子点，确定相关合格点参数以及距离阈值参数；

S103、计算扩展点与平面P之间距离Dis；

S104、当所述距离Dis小于预设阈值时，确定所述扩展点在平面上；

S105、将确定的扩展点加入种子点，重新执行上述步骤S101～S105。

第二方面，本发明还提供一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取装置，包括：

采集模块，用于利用近景摄影测量方式采集待检校车载LiDAR测量系统的二维图像；

生成模块，用于对所述二维图像进行配准重建，生成相应的三维点云模型；