申请/专利权人：云南师范大学

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117315488B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于点云特征和形态学特征的城市行道树提取方法，包括如下步骤：S1、对LiDAR原始点云数据进行预处理；S2、基于行道树形态学特征采用胸径圆拟合法，将机动车和非机动车点云滤除，进行主干点云提取；S3、基于点云领域特征，将建筑点云滤除，进行冠层点云提取；S4、将行道树的主干点云与冠层点云融合，得到行道树完整点云，并进行行道树单木分割；S5、采用相似检测法将路灯和指示牌点云滤除，得到城市行道树点云；本发明充分考虑行道树的形态学特征和在LiDAR中的行道树点云特征，将行道树分为单木主干和冠层两个部分，分别进行提取，再进行融合，有效剔除了真实场景中的噪声点云，可高效、准确的提取城市行道树。

主权项：1.一种基于点云特征和形态学特征的城市行道树提取方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、对LiDAR原始点云数据进行预处理；S2、基于行道树形态学特征采用胸径圆拟合法，将机动车和非机动车点云滤除，进行主干点云提取；步骤S2的具体过程为：S21、对归一化后的行道树点云进行胸径高度位置的切片；S22、对切片点云数据执行密度聚类分割；S23、在聚类分割后的点云数据进行圆拟合，令δi的平方和最小，迭代计算求解拟合圆，拟合算法如公式1所示： 其中，δi表示点xi，yi到拟合圆边缘的距离与圆半径平方的差，表示点xi，yi到拟合圆边缘的距离，r表示拟合圆的半径，xi表示点xi，yi的横坐标，yi表示点xi，yi的纵坐标，A表示拟合圆圆心的横坐标，B表示拟合圆圆心的纵坐标，a、b和c表示待求解参数；S24、判断各个拟合圆点云数量，当圆上点云数量小于圆内点云数量时，则剔除该拟合圆，其他拟合圆则保留，直到所有拟合圆判断结束，此时保留的拟合圆即为真实单木所在位置，圆心坐标即为单木坐标，拟合圆直径即为单木胸径；S25、以所有保留拟合圆圆心作为中心点，以行道树平均胸径作为外扩距离建立立方体，筛选点云，所筛选点云即为主干点云，至此完成行道树主干点云的提取；S3、基于点云领域特征，将建筑点云滤除，进行冠层点云提取；步骤S3的具体过程为：S31、通过协方差矩阵提取的特征值计算点云R邻域的平面特征和离散特征，利用平面特征结合欧氏距离聚类提取出建筑物点云，利用离散特征提取出基本的植被点云；协方差矩阵如公式1和公式3所示： 平面特征如公式4所示： 离散特征如公式5所示： 其中，点pii＝1,2,3…n为点云集合C中的一点，则pi与其点云R邻域内的点所组成的协方差矩阵如式2所示；n表示点pi的点云R邻域内点的数量，表示该邻域内点集的几何中心，j表示特征值和特征向量的数量，j＝3,ej和λj分别表示对应的特征向量和特征值，其中λ0λ1λ2，T表示矩阵计算中的转置；S32、将提取的建筑物点云作为约束条件，在步骤S31提取的植被点云中通过最邻近距离搜索找到建筑边界点，通过欧氏距离聚类提取出精确的植被点云；S33、设置一定的高度阈值，获取高度阈值以上的植被点云，保证其既有完整的冠层的点云又有少量的主干点云；S34、在步骤S32提取的植被点云中搜索一定范围内的点，补全植被点云，得到完整的冠层植被点云；S4、将行道树的主干点云与冠层点云融合，得到行道树完整点云，并进行行道树单木分割；步骤S4的具体过程为：S41、将步骤S2与步骤S3中提取的行道树主干点云与冠层点云融合，得到行道树完整点云；S42、计算行道树完整点云法向量，估计法向量Z轴分量，根据Z轴分量阈值挑选主干种子点，计算公式如公式6和公式7所示： Zn＝|e1×n|7其中，点pii＝1,2,3…n为点云集合C中的一点，则pi与其点云R邻域内的点所组成的协方差矩阵如式2所示；n表示点pi的点云R邻域内点的数量，表示该邻域内点集的几何中心，j表示特征值和特征向量的数量，j＝3,ej和λj分别表示对应的特征向量和特征值，Zn表示法向量在Z轴分量；S43、通过主干种子点进行区域生长找到所有主干点；S44、搜索主干点邻近点作为枝干种子点，通过区域生长找到所有枝干点；S45、执行最邻近搜索将枝叶点分配到所属枝干，至此完成行道树单木分割；S5、采用相似检测法将路灯和指示牌点云滤除，得到城市行道树点云。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南师范大学 一种基于点云特征和形态学特征的城市行道树提取方法

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