个立面 进行判断，若存在平行或垂直关系，则将下一个立面加入待校正队列，若不存在，则不做处 理。若该对立面之间不存在平行或垂直关系，则判断下一立面与这两个立面之间是否存在 平行或垂直关系，若存在，则将下一个立面加入待校正队列。
[0097] (4)重复上述补助(2)和(3)直到所有的建筑物立面均检测完毕为止。
[0098] (5)根据相邻两个建筑物立面之间的关系（垂直或平行），设置该对立面的限制条 件，并设最后一个立面与第一个立面相邻，添加他们之间的限制条件。采用航带法区域网平 差模型组建法方程进行平差求取矫正参数。
[0099] (6)利用取矫正参数矫正建筑物立面轮廓。
[0100] 为了充分分析和表述本发明所提出算法的性能，本发明实验了二景剔除粗差后的 点云数据。
[0101] (1)第一景数据:该场景点云数据如图2(a)所示，是一车载激光雷达点云数据。该 数据区域位于北京市昌平市区，地面较为平缓，但建筑物、树木、车辆、公共设施较多且分布 复杂，共206810个数据点，平均点间隔为0.1米，该实验数据并不包含回波信息、色彩以及反 射强度信息。此数据用于全面试验本发明车载激光雷达点云数据处理方法效果。
[0102] (2)第二景数据:该场景点云数据如图2(b)所示，是车载扫描点云数据进行拼接形 成的场景;为一栋独栋的人字房屋，地面平坦，建筑物结构简单。点云数据由于是地面扫描 的原因，人字屋顶的激光角点密度较低，平均间隔为0.1米，房屋立面的激光脚点密度较高， 为0.05米，共39386个激光脚点。该数据同样不包含回波信息，本发明主要用其来进行半自 动房屋模型的重建。
[0103] 本发明的参数设置主要集中在步骤二(基于先验知识的建筑物立面识别），其中点 云分割参数设置为:邻近点个数:30、法向量间角度阈值：10、距离阈值:0.1m，并采用平面竞 争原则。建筑物立面识别参数设置为:法线向量与水平面之间的夹角：1.5-1.6;激光脚点数 量(限制激光脚点下限）：5000;高程变化范围（高程下限）：10m。
[0104] 两景数据的点云分割结果如图3所示，建筑物立面识别结果如图4所示。建筑物立 面垂直与平行矫正结果如图5所示，垂直与平行矫正精度如表2所示。两景数据的轮廓提取 结果如图5所不。
[0105] 表2垂直与平行关系矫正精度表(对应图5)
[0107] 经过试验分析，可以得出以下结论。
[0108] 首先，本发明采用面向对象点云处理方法，它将散乱的点云数据通过点云分割方 法，组织成人类易于理解的、符合自然规律并带有拓扑关系的空间数据结构。为后续的处理 提供了巨大的便捷，可以将人类认识自然地物与人工地物的已有先验知识应用于点云数据 处理中，并且可以从分割后的点云数据中提取特定目标的指定特征信息。为各种目的的应 用提供了事半功倍的手段。
[0109] 第二，本发明所提出基于先验知识的建筑物立面检测与提取方法，通过不同场景 数据的反复定性试验分析，证明本发明方法适用于点云数据凌乱，区域场景目标分布复杂 的车载激光雷达数据。
[0110] 第三，本发明利用建筑物立面拟合平面的法线向量对建筑物立面进行垂直与平行 拓扑关系矫正。实验证明，本发明所提出的方法有效的提高了建筑物立面之间拓扑关系的 精度，并一定程度上剔除了点云数据在拼接、配准的预处理操作中的偏移误差，进而改善建 筑物立面的拟合精度。
[0111]以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发 明的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法，其特征是，包括以下步 骤： 步骤一，初始化原始车载激光雷达点云数据，将每一个激光脚点均设置为待判别点； 步骤二，识别建筑物立面； 步骤三，提取建筑物立面轮廓； 步骤四，矫正存在垂直或平行关系的建筑物立面轮廓； 步骤五，输出建筑物数字线划图。2. 根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，在步骤二中，首先对原始激光雷达点云数据进行分割，然后根据建筑物立面的几 何特点定义相应特征，进而从分割后的点云中识别建筑物立面。3. 根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，在步骤三中，首先将建筑物立面点云旋转到水平面，然后利用机载激光雷达屋顶 轮廓提取方法提取轮廓，再将轮廓旋转回建筑物立面，进而提取建筑物立面轮廓。4. 根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，在步骤四中，首先按顺序判断一个建筑物立面是否与其他建筑物立面存在垂直 或平行关系，然后对存在垂直或平行关系的建筑物立面进行整体矫正。5. 根据权利要求1至4任一项所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划 图的方法，其特征是，所述步骤二具体包括以下步骤：（1)基于区域生长原理对原始激光雷 达点云数据进行点云分割；（2)根据建筑物立面的几何特点，计算建筑物立面相应的特征； (3)根据计算得到的特征来识别建筑物立面。6. 根据权利要求5所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，所述计算建筑物立面相应的特征的过程包括： 根据建筑物立面的建筑物尺寸明显大于其他地物的几何特点，计算建筑物立面的面积 特征； 根据建筑物立面法向向量与水平面位置关系的几何特点，计算建筑物立面的法线向量 与水平面夹角特征； 根据建筑物立面的立面点云之间存在较大高差的几何特点，计算建筑物立面的绝对高 程及高程变化范围特征。7. 根据权利要求1至4任一项所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划 图的方法，其特征是，所述步骤三具体包括以下步骤：（1)根据建筑物立面点云求取法线向 量；（2)利用该法线向量与水平面法线向量之间的夹角计算旋转矩阵；（3)根据旋转矩阵将 建筑物立面旋转到水平面；（4)利用机载激光雷达屋顶轮廓提取方法提取旋转到水平面的 建筑物立面轮廓；（5)根据旋转矩阵将水平面的建筑物立面轮廓旋转回原建筑物立面，从而 得到建筑物立面轮廓。8. 根据权利要求7所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，所述根据建筑物立面点云求取法线向量的过程包括以下步骤： (1) 对建筑物立面数据进行分割，将不同的建筑物立面上的点分割到相应的分割面片 上； (2) 对不同的分割面片点，利用特征值法拟合出该分割面片所在的平面； (3)将该分割面片上的所有点投影到拟合出的平面上，从而得到法线向量。9. 根据权利要求7所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法， 其特征是，所述将水平面的建筑物立面轮廓旋转回原建筑物立面的过程包括以下步骤： (1) 获取某一建筑物屋顶的分割面片点集的Delaunay三角网； (2) 删除Delaunay三角网中的长边； (3) 确定边界的起始点； (4) 追踪下一边界点； (5) 顺次追踪其余的边界线段和边缘点； (6) 将边缘点连接成直线，形成最小外接矩形。10. 根据权利要求1至4任一项所述的一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划 图的方法，其特征是，所述步骤四具体包括以下步骤：（1)首先计算每一个建筑物立面的法 线向量；（2)按顺序判断两个建筑物立面是否存在垂直或平行关系，如果不存在垂直或平行 关系，则将不存在垂直或平行关系的建筑物立面设置为固有倾斜立面，不作处理，如果存在 垂直或平行关系，则存在垂直或平行关系的建筑物立面加入到待矫正立面队列；（3)利用法 线向量夹角作为限制条件，采用航带法区域网平差模型进行平差求取矫正参数；（4)根据求 取的矫正参数来矫正建筑物立面队列。
【专利摘要】一种基于车载激光雷达点云制作建筑物数字线划图的方法，它包括以下步骤：步骤一，初始化原始车载激光雷达点云数据，将每一个激光脚点均设置为待判别点；步骤二，识别建筑物立面；步骤三，提取建筑物立面轮廓；步骤四，矫正存在垂直或平行关系的建筑物立面轮廓；步骤五，输出建筑物数字线划图。本发明将散乱的点云数据通过点云分割方法组织成人类易于理解的、符合自然规律并带有拓扑关系的空间数据结构；所提出基于先验知识的建筑物立面检测与提取方法，适用于点云数据凌乱、区域场景目标分布复杂的车载激光雷达数据；利用建筑物立面拟合平面的法线向量对建筑物立面进行垂直与平行拓扑关系矫正，有效的提高了建筑物立面之间拓扑关系的精度。
【IPC分类】G01S17/89
【公开号】CN105572687
【申请号】CN201510920337
【发明人】林祥国, 倪欢, 张继贤
【申请人】中国测绘科学研究院
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2015年12月11日