[发明专利]一种城乡规划核实测绘数据处理方法

说明书

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种城乡规划核实测绘数据处理方法，包括采集地形点云数据、划分子区域、筛选出各个集合的剩余点集、利用深度神经网络进行地势类别分类任务、分析点云异常情况、对所有子区域异常情况的互证以及修正点云数据；本发明通过对低空无人机机载激光雷达采集的城乡地形测绘数据进行核实并处理，实现地势类别的分析，实现了因高动态无人机飞行模式导致的点云数据异常情况的分析，实现了基于区域匹配的判断结果互证方法，无需人为校验，成本低，可靠性强；本发明可适用于复杂地形情况下的测绘任务，检测效率高，鲁棒性较强，泛化能力较好，且数据的精度更高。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种城乡规划核实测绘数据处理方法。

背景技术

城乡规划是研究城市的未来发展、城市的合理布局和综合安排城市各项工程建设的综合部署，是一定时期内城市发展的蓝图，也是城市管理的重要组成部分。

无人机是城乡规划测绘数据的有力补充，但是，由于点云的颜色分辨能力差，且地形并不是固定不变的平面，因此，难以实现区域类别的识别，且无人机在采集测绘数据时，高速动态飞行模式中会出现点云偏移、拉伸、压缩等异常情况，当点云中存在异常点时，会影响点云的配准效果，目前对点云异常数据分析的研究较少。

另外，机载激光雷达获取的点云数据精度高，测绘效率高，适用于大范围面积航摄项目的数据获取，但是，将无人机低空机载激光雷达应用于城乡规划的地形测量，获得的点云数量往往非常庞大，给后续处理带来极大的不便，因此，在实际处理中需要对点云数据进行处理以及核实。

发明内容

本发明提供一种城乡规划核实测绘数据处理方法，解决的技术问题是，无人机机载激光雷达测绘数据时难以识别区域类别，且获得点云数据量庞大，另外，现有技术对点云异常数据判断提供的可靠方法较少。

为解决以上技术问题，本发明提供了一种城乡规划核实测绘数据处理方法，包括以下步骤：

S1.无人机搭载激光雷达低空飞行采集地形点云数据；

S2.将所述地形点云数据划分区域，将各子区域内的地形点云数据值最大的K个点分别构成集合；

S3.对各个集合内的点进行最优地势点集的拟合，以筛选出各个集合的剩余点集，包括步骤：

S31.选取任一所述集合中的若干点，寻找每个点距离最近邻的两个点，将可构成初始平面的三点作为一个初始种子；

S32.每个所述初始种子中的各点将搜索到的距其规定半径内的其余点归入其对应的所述初始种子，得到新初始种子；

S33.所述初始平面根据其与所述新初始种子内各点的距离之和，沿其法向量进行移动，得到稳定的新初始平面；

S34.获取每两个所述新初始平面之间的夹角以及距离，若小于预设夹角和预设距离，则将两个所述新初始种子合并为一个种子，最终将点最多的种子作为最优地势点集，将剩余种子内的点构成剩余点集；

S4.所述剩余点集根据最近邻点将其划分为各个分类子集，包括步骤：

S41.随机选取所述剩余点集内若干点作为初始点，并获取其与激光雷达的初始距离；

S42.查找每个所述初始点的第一最近邻点，获取所述第一最近邻点与所述激光雷达的第一距离，计算所述第一距离与所述初始距离的距离差，并与预设距离阈值对比，若小于所述预设距离阈值，则进入步骤S43；

S43.查找所述第一最近邻点的三个第二最近邻点，分别获取三个所述第二最近邻点与所述激光雷达的第二距离，分别计算三个所述第二距离与所述初始距离的距离差，并与所述预设距离阈值作对比，若三个所述第二距离均小于所述预设距离阈值，则将第一最近邻点归入对应初始点，构成初始点集合；