[发明专利]基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法及系统

权利要求书

1.一种基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，输入多楼层点云后，首先基于竖直方向上的点云高程直方图，进行楼层与楼层间连接区域分割；

步骤2，对每一楼层，分别基于投影到XOY平面的栅格图进行单楼层房间分割，所述XOY平面与地板保持平行；

步骤3，对每一楼层，分别基于矢量墙面线进行单楼层室内空间单元划分，包括以下子步骤：

步骤3.1，对分离的楼层点云数据，将每一楼层点云数据，根据设置的切片数目，切分为多片点云数据；

步骤3.2，对每一点云切片，利用区域生长算法对点云进行线分割，利用迭代重权重最小二乘法进行线拟合；并将拟合出的矢量线投影到XOY平面，计算每条线段的方向向量；

步骤3.3，对所有投影的矢量线段做线融合处理，将线长小于阈值的滤除，将共线的线段融合为一条线段；

步骤3.4，所有融合后的矢量线延长为直线，通过延长线将同一楼层内空间划分为矢量多边形单元，并根据步骤2.3生成的房间分割图的边界范围，对生成的矢量图以同样的边界范围进行切割，得到切割后的矢量图；

步骤4，对每一楼层，分别进行基于矢量和栅格叠加的矢量室内平面图构建；

步骤5，根据布尔求交，删除楼层与连通区域之间的重叠面，建立多楼层三维模型。

2.根据权利要求1所述基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法，其特征在于：步骤1包括以下子步骤，

步骤1.1，根据输入的高程间隔binsize大小，统计点云数据在Z轴上，每一高程间隔内的点数，形成基于竖直方向上的点云高程直方图；

步骤1.2，根据统计的直方图，获取直方图内的峰值与两近邻峰值之间的低谷区域，若低谷区域高度hh_threshold,则低谷区域为楼层间连通区域，h_threshold代表楼层之间的楼板厚度。

3.根据权利要求1所述基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法，其特征在于：步骤2包括以下子步骤，

步骤2.1，将单楼层点云数据投影到XOY平面，再根据输入的栅格大小，将点云离散化为网格，每个栅格的值表示栅格内部的点数量；然后再将栅格图二值化，图内栅格值大于1的标记为可通过空间，栅格值为0的标记为不可通过空间；

步骤2.2，将门高至墙高之间的区域，投影到二维平面上，化为不可通过区域；

步骤2.3，对步骤2.2生成的可通过区域，利用形态学房间分割方法进行室内房间分割，得到单楼层栅格房间分割图，每个房间设置不同的标签值label。

4.根据权利要求3所述基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法，其特征在于：步骤4包括以下子步骤，

步骤4.1，在步骤3.4生成的矢量图边界范围内，生成大量随机点与每个矢量多边形单元中心点，生成的所有随机点和中心点构成点集，点集中每个点根据自身位置，提取步骤2.3生成的房间分割图中的标签值label，标签值的集合为Ω_label；

步骤4.2，矢量图中每个多边形单元的值由范围内的点的标签值确定；

步骤4.3，将同一标签值的多边形单元合并，并剔除所有标签值为非房间区域单元，得到室内平面图，生成矢量室内平面图数据。

5.根据权利要求4所述基于激光点云的多楼层室内结构化三维建模方法，其特征在于：步骤5包括以下子步骤，

步骤5.1，对每一楼层，分别利用步骤4.3中生成的矢量室内平面图数据，对每一个房间区域内点云数据，通过竖直方向的点云高程直方图求取每个房间的高度；根据室内平面图，计算相邻房间之间的最近邻墙面，若两墙面平行且距离不超过墙面厚度，则在两墙面之间标记门的位置；

步骤5.2，对每一楼层，分别利用约束Delaunay三角化方法将楼层内的天花板、墙面、门和地板多边形三角化，构建最终的房间三维模型，并以矢量Mesh网格形式输出；

步骤5.3，利用Delaunay三角化方法将楼层间连通区域重建，并以矢量Mesh网格形式输出；

步骤5.4，将所有楼层模型与楼层间连通区域模型置于同一模型中，通过布尔求交，检测所有相交面并删除，完成多楼层室内三维模型重建，并以矢量Mesh网格形式输出最终结果。