[发明专利]基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法

说明书

基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法。涉及测绘技术领域，主要涉及基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法。提出了一种基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法；先利用建筑物某个立面的点云数据，通过“投影”转换，拟合出该立面在投影面上的线的数据；在多个里面采用同样方式转换后，即可获取建筑物高精度数据。本发明通过最优化算法和提高有效样本率来提升最终结果的精确性，既提高了测量工作效率又保证了结果精度，便于为测绘后续工作的展开打下良好的基础。

技术领域

本发明涉及测绘技术领域，主要涉及基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法。

背景技术

在数字化现实世界的过程中，三维点云数据可以有效记录物体表面的几何属性和位置信息，因此，在工程测绘领域里，通常采用点云模型中的有限采样来获取所需的测量数据。

现有技术中，由于立面角点云数据精度低不能直接采集，所以点云采集通常使用以下两种方法来进行对立面精度的测量：(1)基于墙边线两点测量法，如图7中，以图中两个×点为测量的两个基点；(2)基于墙角线的延长线法，图8所示，将建筑物相邻面的延长线的交点为测量基点。但是，这两种方法都是通过两点确定一条直线的测量方法，而最终测量的直线精度和这两个点有关，这两个点的选取具有随机性，因此获取的立面测量精度不是很高。

发明内容

本发明针对以上问题，提出了一种基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法；先利用建筑物某个立面的点云数据，通过“投影”转换，拟合出该立面在投影面上的线的数据；在多个里面采用同样方式转换后，即可获取建筑物高精度数据。

本发明的技术方案是：

1)计算点云矩形最佳面积s；

2)给定宽度w，计算出相应矩形的高度h；

3)使用清华山维软件设置高度为h去裁切点云数据，观察裁切后的数据是否是平直面；

4)利用裁切后的点云数据结合点云误差G偏移出点云数据集C；

5)将数据集C中的点云去高度化拟合成一条直线R。

2、根据权利要求1所述的基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法，其特征在于，所述步骤1)中，当点源数量超过N个就可以拟合出相当高精度的直线，即最佳点源选取数量为N，若点云密度为R，则点云矩形最佳面积s＝N/R。

3、根据权利要求1所述的基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法，其特征在于，所述步骤3)中，若观察裁切后的数据是平直面，则执行所述步骤4)，否则，返回执行所述步骤2)。

4、根据权利要求1所述的基于点云数据立面采集精度优化的拟合算法，其特征在于，所述步骤4)详细如下：

4.1)将裁切后的点云数据去高度化，得到二维带状图；

4.2)在二维带状图的点云数据的中心线的位置上取两个点P₁、P₂，它们之间的长度为l(l≥w)；

4.3)通过两点及点云误差G、结合生成一个以该两点连线为中心线向左右两边偏移距离为G的矩形，该矩形再沿着高度方向偏移高度h形成一个立方体点云数据集C，其立方体长度为l、宽度为2G、高度为h。

本发明提出的方法，优化了传统方法中的数据提取精度和测量精度，最大程度地利用整个立面点云数据拟合出一条更可靠的直线，通过最优化算法和提高有效样本率来提升最终结果的精确性，既提高了测量工作效率又保证了结果精度，便于为测绘后续工作的展开打下良好的基础。

附图说明

图1是本发明的方法流程图，

图2是本发明裁切后的点云数据的平直面三维视图，