[发明专利]基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法

说明书

本发明公开了基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法，包括：转化和分析目标建筑物点云数据、并通过提取等高线簇的方法分析获得所述目标建筑物的屋顶数据，由所述屋顶数据提取并生成屋脊线数据，对所述屋脊线数据加以理解以对所述目标建筑物进行粗分类，通过对所述屋顶脊线数据特征的深入理解，识别出将所述目标建筑物的具体类型。本发明涉及明清官式建筑物样式的点云分类识别方法，有效填补了当前通过点云检测进行明清官式建筑物风格分类识别研究的空白。本发明的方法简单，速度快，可靠性强，可有效识别分类明清官式建筑物风格，是明清官式建筑物样式点云分类识别的创新。

技术领域

本发明属于点云识别技术领域，涉及一种基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法。

背景技术

明清官式建筑物承载着中国的传统文化，是中国建筑与遗产的重要组成部分，对明清古建筑物的研究与保护一直是文物工作者的重要工作内容之一。随着现代科技的发展，尤其是激光扫描仪及无人机的出现，利用点云构建含有语义信息的古建筑物三维模型并进行存档已成为建筑遗产保护的重要手段，在建筑遗产的保护中发挥着越来越重要的作用。然而，古建筑物结构复杂尤其是古建筑物屋面形状通常为不规则曲面且含有大量的不规则装饰性构件，这些特点均给明清古建筑物自动化三维重建带来了巨大的困难。近年来，得益于计算机硬件、图像检测算法与深度学习的成熟和发展，风格差异较大的建筑物已实现较大成功率的识别，但针对少量数据集和整体风格一致、仅存细微差别的明清官式建筑物样式识别，目前尚未有相关研究。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

针对上述情况，为克服现有方法之空白，本发明的目的是提供一种基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法，其为适于明清官式建筑物点云分类识别的算法，可有效解决明清官式建筑物整体风格一致、差别细微，无法利用当前现有算法进行分类识别的空缺。

为此，本发明提供的技术方案为：

基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法，包括：

转化和分析目标建筑物点云数据、并通过提取等高线簇的方法分析获得所述目标建筑物的屋顶数据，

由所述屋顶数据提取并生成屋脊线数据，

对所述屋脊线数据加以理解以对所述目标建筑物进行粗分类，

通过对所述屋顶脊线数据特征的深入理解，识别出将所述目标建筑物的具体类型。

优选的是，所述的基于规则集的明清官式建筑物样式点云分类识别方法中，转化和分析目标建筑物点云数据、并通过提取等高线簇的方法分析获得所述目标建筑物的屋顶数据具体包括如下步骤：

1.1)等高线簇获取

定义所述目标建筑物点云个数集为P＝{p_i(x_i y_i z_i)|i＝1，2，…，N}，N为点云的数量，假定p_h(x_h y_h z_h)与p_l(x_l y_l z_l)为点云集P中的最高点与最低点，以z_d为间隔，在Z方向上对点云P进行采样，假定采样后的点云为S＝{s_j|j＝1，2，…，M}，

点云集P中任一采样点p_i归属采样后点云子集s_j的公式如式(1)所示：