[发明专利]一种基于车载激光雷达数据的行道树属性自动识别方法

摘要

本发明公开了一种基于车载激光雷达数据的行道树属性自动识别方法，数据获取包括点云提取、激光点云分类，点云与影像选点配准，点云色彩获取，行道树属性高度、胸径和冠幅的自动识别，行道树属性正确性验证及成果输出步骤。该方法通过车载激光雷达点云及影像数据获取，根据行道树位置获取行道树周边点云，根据影像获取行道树点云的色彩(RGB)，通过点云强度、密度、法向量、色彩4个特征值，提取行道树高度、胸径、冠幅等属性信息，从而实现行道树属性自动识别的目标。

主权项

一种基于车载激光雷达数据的行道树属性自动识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，数据获取：包括车载激光雷达点云数据获取和全景影像获取，利用车载激光移动测量车，沿道路进行激光雷达数据及全景影像数据采集；采集时应避开交通高峰时段，避免过多的人车遮挡；应选择天气晴朗，光线柔和的天气，以避免采集的全景影像过亮或过暗，影响点云色彩提取效果；点云精度应达到误差小于20cm，全景影像分辨率应大于7000万像素；步骤2，点云提取：根据行道树点位位置坐标，提取行道树周边阈值以内的点云；步骤3，激光点云分类：对步骤2中提取出来的点云，通过商业软件进行点云分类，剔除包括建筑物、护栏、围墙、电力线和噪点在内的非行道树点云；步骤4，点云与影像选点配准：通过高频轨迹数据对点云和全景进行自动化配准，再通过控制点进行精配准，点云与全景影像的配准精度误差不大于5cm；步骤5，点云色彩获取：根据点云(X,Y,Z)坐标，拾取对应影像的RGB值，挂接在点云上；步骤6，行道树属性高度、胸径和冠幅的自动识别：根据行道树点云的密度、强度、法向量和色彩值，计算行道树高度、胸径和冠幅；步骤7，行道树属性正确性验证：根据经验给定参考值与自动识别出的高度、胸径、冠幅对比，判断其合理性；步骤8，成果输出：经验证合理的属性，输出成果。