[发明专利]一种基于三维重建的煤堆体积测量方法

说明书

本发明涉及煤堆体积测量相关领域，具体公开了一种基于三维重建的煤堆体积测量方法，包括以下步骤：S1、开始，然后无人机获取图像；S2、无人机采集的图像数据经三维重建可获取煤堆场景的点云模型及关键帧位姿数据，同时无人机的定位数据可为三维重建的结果提供尺度信息，该过程即是无人机定位轨迹数据点与三维重建位姿估计轨迹点的配准过程，首先通过时间轴信息将两组轨迹点信息进行关联对应，假设该两组配对后的点云为：P＝{p₁,...,p_n}，P’＝{p’₁,...,p’_n}，求解两组点云的变换关系，即是要找一个欧氏变换R，t，使得：为了求解R，通过结合计算机视觉和几何计算的流程，融合无人机定位信息，可获取到具有真实尺度的煤堆点云，在此基础上可以求解出煤堆的实际体积。

技术领域

本发明涉及煤堆体积测量相关领域，具体为一种基于三维重建的煤堆体积测量方法。

背景技术

现有技术中，对于煤堆的体积测量，人工测量浪费时间较长，且煤堆周围的污染物较多，给测量人员身体健康带来影响，且人工测量容易出现误差，影响测量结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于三维重建的煤堆体积测量方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于三维重建的煤堆体积测量方法，包括以下步骤：

S1、开始，然后无人机获取图像；

S2、无人机采集的图像数据经三维重建可获取煤堆场景的点云模型及关键帧位姿数据，同时无人机的定位数据可为三维重建的结果提供尺度信息，该过程即是无人机定位轨迹数据点与三维重建位姿估计轨迹点的配准过程，首先通过时间轴信息将两组轨迹点信息进行关联对应，假设该两组配对后的点云为：P＝{p₁,...,p_n}，P’＝{p’₁,...,p’n}，求解两组点云的变换关系，即是要找一个欧氏变换R，t，使得：为了求解R，先求解两组点云的质心坐标p，p’，则每个点的去质心坐标为：q_i＝p_i-p，q’_i＝p’_i-p’，之后定义矩阵：W是一个3×3的矩阵，对W进行SVD分解，得：W＝U∑V^T，其中，∑为奇异值组成的对角矩阵，对角线元素从大到小排列，而U和V为正交矩阵，当W满秩时，R为：R＝UV^T，解得R后，按公式t＝p-Rp’求解t即可，此时求解出的R既包含旋转变换关系，同时包含尺度因子，将该变换关系应用至重建点云即可获取自定义坐标系下的重建点云，且具备真实尺度；

S3、在步骤S2中获取真实尺度的点云基础上，结合煤堆实际场景的空间尺寸约束和过滤方法提纯煤堆点云数据，且包括在生成点云的过程中会把部分非感兴趣区域的内容和一些离散的误差噪音点添加至点云结果中，针对这两种情况，分别提出以下对应的解决方法：方法1、针对非感兴趣区域，通过三维空间平面方程对非感兴趣区域直接进行切割剔除；方法2、针对随机误差噪音点，通过离群点检测算法进行剔除；

S4、根据场景的空间尺寸约束拟合水平面方程及煤堆表面点云数据，并计算所有煤堆点云距水平面高度以生成新点云数据，由步骤S3中输入的煤堆场景实际空间尺寸，可使用场景点云非感兴趣区域进行煤堆周边水平面拟合，同时对于煤堆的表面点云数据进行曲面拟合，在此基础上，对煤堆表面点云数据依据点云密度要求进行间隔采样，重新计算煤堆表面点云距水平面的高度，获取修正后的点云数据，以便于后续的点云投影和体积计算；

S5、接着将所有煤堆表面3D点投影至水平面的2D点，进一步对所有2D点云求Delaunay三角网，获取Delaunay三角网格的步骤为：

S51、构造一个超级三角形，包含所有散点，放入三角形链表；