重叠区域数据优化方法、装置及终端设备与流程

本发明涉及车载移动导航测量技术领域，具体而言，涉及一种重叠区域数据优化方法、装置及终端设备。

背景技术：

随着我国电网对智能化精细化巡检作业需求不断深入，三维数字化电网技术变的越来越重要。其中输电杆塔的结构及性能直接直接影响输电线路的安全性、经济性和可靠性。因此，输电杆塔的三维建模是三维数字化输电工程与智能电网不可或缺的一部分。

车载移动测量系统（vehicle-bornemobilesurveyingsystem，vmss）是一种快速移动获取高精度三维信息的系统，可广泛应用于三维建模，大比例尺地形图城市部件普查，应急测绘等方面。车载移动测量系统一般以汽车为移动平台，将三维激光扫描仪，高分辨率全景成像系统，pos（pointofsale，销售点）系统，同步控制单元等传感器固定安装在移动平台中，并结合gnss系统生成高精度的位置与姿态信息，从而解算出融合点云与影像的高精度地图数据。

地图数据的精度主要依赖pos系统的精度，pos系统的精度受到环境等各方面的影响，目前的车载移动测量系统通过人工布设标靶或控制点能够一定程度减小这种误差，但是需要的人工操作工作量较大，自动化程度不高，降低了测绘效率。

目前常规方法是先把pos系统输出的轨迹数据划分重叠区域，提取出重叠区域的特征，根据特征对轨迹进行误差估计，修正原始轨迹数据，然后依据修正后的轨迹数据重新计算点云。但是这种方法对重叠区误差估计会受到重叠区特征环境及重叠区点云配准精度影响；且在实际应用场景中海量数据的情况下存在计算量过大的问题。因此，如何在轨迹数据中识别出有效的重叠区域的轨迹数据是至关重要的一环。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种重叠区域数据优化方法、装置及终端设备，以解决现有技术的不足。

根据本发明的一个实施方式，提供一种重叠区域数据优化方法，包括：

获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据；

根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹；

根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹；

对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对；

根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹包括：

根据所述轨迹数据、所述扫描角度及车载移动测量系统的扫描线的有效扫描距离计算所述虚拟轨迹中的各虚拟点的坐标，其中，所述扫描角度为所述扫描线与所述车载移动测量系统前进方向的夹角；

将所有的虚拟点组成所述虚拟轨迹。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹包括：

根据所述虚拟轨迹的开始点与结束点之间的距离确定所述直度；

根据所述直度对所述虚拟轨迹进行分割得到所述分段后的轨迹。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对包括：

将任意两个分段后的轨迹中相应轨迹点之间的距离作为第一距离；

将所述第一距离小于第一预设距离阈值的两个分段后的轨迹作为存在重叠区域的轨迹对。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述将所述第一距离小于第一预设距离阈值的两个分段后的轨迹作为存在重叠区域的轨迹对之后还包括：

若一个分段后的轨迹与多个分段后的轨迹形成多个轨迹对，根据各所述分段后的轨迹的扫描时间保留扫描时间最接近的一个轨迹对作为存在重叠区域的轨迹对。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹包括：

根据预设的分片阈值对所述轨迹对中各分段后的轨迹进行分片得到分片轨迹；

将所述轨迹对中两个对应的分片轨迹的轨迹点之间的距离作为第二距离；

将所述第二距离小于第二预设距离阈值的两个分片轨迹作为有效轨迹。

在上述的重叠区域数据优化方法中，所述根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据之后还包括：

根据重叠区域的轨迹数据对车载移动测量系统扫描的轨迹数据进行修正，以根据修正后的轨迹数据重新计算该轨迹数据对应的点云数据。

根据本发明的另一个实施方式，提供一种重叠区域数据优化装置，该装置包括：

获取模块，用于获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据；

计算模块，用于根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹；

分段模块，用于根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹；

第一提取模块，用于对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对；

第二提取模块，用于根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。

根据本发明的再一个实施方式，提供一种终端设备，所述终端设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述终端设备执行上述的重叠区域数据优化方法。

根据本发明的又一个实施方式，提供一种计算机可读存储介质，其存储有所述终端设备中所用的所述计算机程序。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：

本发明中一种重叠区域数据优化方法、装置及终端设备，通过计算轨迹数据对应的虚拟轨迹，并根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹，针对分段后的轨迹提取出重叠区域的轨迹对，并针对提取出的轨迹对进行优化，得到有效的重叠区域的轨迹数据。该技术方案不但能准确识别出有效的重叠区域的轨迹数据，而且在处理海量数据时，减少轨迹数据的计算量，在后续针对重叠区域的轨迹数据进行处理时提高处理精度及处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明第一实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图；

图2示出了本发明第一实施例提供的一种车载移动测量系统扫描示意图；

图3示出了本发明第一实施例提供的一种虚拟点到轨迹开始点结束点之间的距离的示意图；

图4示出了本发明第一实施例提供的一种重叠区域的轨迹对的示意图；

图5示出了本发明第一实施例提供的一种有效轨迹的示意图；

图6示出了本发明第二实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图；

图7示出了本发明第三实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图；

图8示出了本发明第四实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图；

图9示出了本发明第六实施例提供的一种重叠区域数据优化装置的结构示意图。

标号：500-重叠区域数据优化装置；510-获取模块；520-计算模块；530-分段模块；540-第一提取模块；550-第二提取模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1示出了本发明第一实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图。

该重叠区域数据优化方法包括以下步骤：

在步骤s110中，获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据。

具体地，车载移动测量系统中可以安装有三维激光器，该三维激光器对应有固定的扫描范围。如图2所示，车辆两边的斜线所在区域均为激光器扫描区域，由于激光扫描器通过发射激光来扫描轨迹数据，因此车辆两边的斜线可视为激光每次扫描过程中发射的扫描线。

在步骤s120中，根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹。

本实施例中，所述根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹包括：

根据所述轨迹数据、所述扫描角度及车载移动测量系统的扫描线的有效扫描距离计算所述虚拟轨迹中的各虚拟点的坐标，其中，所述扫描角度为所述扫描线与所述车载移动测量系统前进方向的夹角；

将所有的虚拟点组成所述虚拟轨迹。

具体地，可通过以下方式计算虚拟轨迹中的各虚拟点的坐标：

a(x,y)=a0(x,y)-d*(l*cos(π-theta))

其中a(x,y)为当前虚拟轨迹中虚拟点的坐标，a0(x,y)为采集的轨迹数据中的轨迹点的坐标，d为车载移动测量系统前进方向单位向量，l为预估的三维激光器扫描线的有效距离，theta为扫描线与车载移动测量系统中车辆前进方向的夹角。

在得到轨迹数据中各轨迹点对应的虚拟点坐标后，根据所有虚拟点坐标将所有虚拟点组成虚拟轨迹。采用上述虚拟轨迹算法以及该虚拟轨迹的计算方式，为后续的虚拟轨迹分段得到后续的分段后轨迹提供了技术基础，而且采用这种方式也减少了实际轨迹测算量。

在步骤s130中，根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹。

本实施例中，所述根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹包括：

根据所述虚拟轨迹的开始点与结束点之间的距离确定所述直度；

根据所述直度对所述虚拟轨迹进行分割得到所述分段后的轨迹。

具体地，所述直度可以通过以下方式确定：

将待分割的虚拟轨迹的开始点与结束点之间的距离作为参考距离；

将使所述待分割的虚拟轨迹中所有虚拟点中与所述参考距离之间的最大距离作为所述直度。

比如，如图3所示，distance为虚拟轨迹中虚拟点c到轨迹开始点a与结束点b之间的直线的距离。

直度r可通过以下方式得到：

r=max（distance）

根据直度r对虚拟轨迹进行分割得到一个使虚拟点到ab之间直线之间的距离最大的点。

然后继续通过上述的方式对ac之间的虚拟轨迹及bc之间的虚拟轨迹进行分段，重复执行上述的分段过程，通过这种递归分段的方式得到分段后的轨迹。

本实施例中的按照直度进行分段主要是按照车载移动测量系统拐弯时候的弧线轨迹进行提取，相较于一般的以固定长度分段或者固定时间分段更智能，可将明显车载移动测量系统拐弯时的轨迹分割开来。

根据本申请的技术方案可知，以上对虚拟轨迹进行分段首先能减少数据处理量，一般分段完成后，就需要根据分段后的轨迹进行点云提取，点云提取是直接依据分段后的轨迹，提取点云后再根据点云提取特征。其次能明显将车载移动测量系统拐弯时的轨迹分割开来，在拐弯区域车载移动测量系统一般存在大的机动，采集的点云特征不稳健，通过分段能对点云数据后续特征提取减少不必要的干扰，对干扰点云数据进行排除，减少后续的点云数据运算。

在步骤s140中，对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对。

在车载移动测量系统扫描的预设区域内，可能会存在重叠区域扫描的情况，即在同一区域经过多次扫描的现象，因此扫描到的轨迹数据存在重叠的情况，为了减少计算量及轨迹数据后续处理的精度，可首先在所有的分段后的轨迹中识别出存在重叠区域的轨迹对。如图4所示，轨迹段1和轨迹段2为重叠区域的轨迹对，轨迹段2和轨迹段3为重叠区域的轨迹对，轨迹段1和轨迹段3也为重叠区域的轨迹对。

在步骤s150中，根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。

本实施例中，根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹包括：

根据预设的分片阈值对所述轨迹对中各分段后的轨迹进行分片得到分片轨迹；将所述轨迹对中两个对应的分片轨迹的轨迹点之间的距离作为第二距离；将所述第二距离小于第二预设距离阈值的两个分片轨迹作为有效轨迹。

具体地，对每个轨迹对，依据计算处理能力，按照预设的分片阈值对所述轨迹对中各个分段后的轨迹进行分片得到分片轨迹，将同一轨迹对中的两个对应的分片轨迹之间距离小于第二预设距离阈值的分片轨迹作为有效轨迹，该方案可剔除掉扫描距离过远或十字路口交叉的轨迹对，确保每个分片轨迹都是有效的。

本实施例中，所述预设的分片阈值设置为50m到100m，本实施例经过大量的研究发现，如果将预设的分片阈值设计过大则会导致分片轨迹分段间距过大影响重叠区域轨迹对的识别，如果将预设的分片阈值设计过小则会导致分段轨迹过多，造成不必要的数据计算量，因此本实施例根据上述特定处理方法基于大量实验数据可以得到适合的分片阈值，在此不做限定。

如图5所示，片段1中的两个对应的分片轨迹之间的第二距离小于第二预设距离，因此，片段1中的两个对应的分片轨迹为有效轨迹；片段2中的两个对应的分片轨迹之间的第二距离不小于第二预设距离，因此，片段2中的两个对应的分片轨迹为无效轨迹，可剔除掉，确保每个分片轨迹都是有效轨迹。

本实施例的技术方案提取出的重叠区域的轨迹数据更稳健，减少数据运算量，减少冗余的匹配。

实施例2

图6示出了本发明第二实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图。

该重叠区域数据优化方法包括以下步骤：

在步骤s210中，获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据。

此步骤与步骤s110相同，在此不再赘述。

在步骤s220中，根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹。

此步骤与步骤s120相同，在此不再赘述。

在步骤s230中，根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹。

此步骤与步骤s130相同，在此不再赘述。

在步骤s240中，将任意两个分段后的轨迹中相应轨迹点之间的距离作为第一距离。

在步骤s250中，将所述第一距离小于第一预设距离阈值的两个分段后的轨迹作为存在重叠区域的轨迹对。

具体地，将分段后的轨迹中所有轨迹点均进行邻域搜索，如果该分段后的轨迹中的每一轨迹点与其他的分段后的轨迹中的所有轨迹点之间的第一距离均不超过第一预设距离，则可将该两个分段后的轨迹视为存在重叠区域的轨迹对。

在步骤s260中，根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。需要说明的是，此步骤与步骤s150相同，在此不再赘述。

实施例3

图7示出了本发明第三实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图。

该重叠区域数据优化方法包括以下步骤：

在步骤s310中，获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据。

此步骤与步骤s110相同，在此不再赘述。

在步骤s320中，根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹。

此步骤与步骤s120相同，在此不再赘述。

在步骤s330中，根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹。

此步骤与步骤s130相同，在此不再赘述。

在步骤s340中，将任意两个分段后的轨迹中相应轨迹点之间的距离作为第一距离。

此步骤与步骤s240相同，在此不再赘述。

在步骤s350中，将所述第一距离小于第一预设距离阈值的两个分段后的轨迹作为存在重叠区域的轨迹对。

此步骤与步骤s250相同，在此不再赘述。

在步骤s360中，判断一个分段后的轨迹与多个分段后的轨迹是否形成多个轨迹对。

如果一个分段后的轨迹与多个分段后的轨迹形成多个轨迹对，前进至步骤s370；如果一个分段后的轨迹与一个分段后的轨迹形成一个轨迹对，前进至步骤s380。

在步骤s370中，根据各所述分段后的轨迹的扫描时间保留扫描时间最接近的一个轨迹对作为存在重叠区域的轨迹对。

具体地，如图4所示，轨迹段1、轨迹段2及轨迹段3都经过同一条道路，轨迹段1为起点轨迹段，轨迹段3为终点轨迹段。由于轨迹段1和轨迹段2为重叠区域的轨迹对，轨迹段2和轨迹段3为重叠区域的轨迹对，轨迹段1和轨迹段3也为重叠区域的轨迹对，也就是说轨迹段2同时和两个轨迹段（轨迹段1和轨迹段3）形成轨迹对。

那么，根据轨迹段1的扫描时间、轨迹段2的扫描时间及轨迹段3的扫描时间，选取扫描时间最接近的一个轨迹对作为存在重叠区域的轨迹对，比如，轨迹段1的扫描时间和轨迹段2的扫描时间之间的时间间隔作为第一间隔，轨迹段1的扫描时间和轨迹段3的扫描时间之间的时间间隔作为第二间隔，第一间隔小于第二间隔，因此，将第一间隔对应的轨迹段1及轨迹段2作为存在重叠区域的轨迹对；相应地，轨迹段2和轨迹段3同理也为重叠区域的轨迹对。

在步骤s380中，根据轨迹对中相应轨迹点之间的距离在存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。此步骤与步骤s150相同，在此不再赘述。

实施例4

图8示出了本发明第四实施例提供的一种重叠区域数据优化方法的流程示意图。

该重叠区域数据优化方法包括以下步骤：

在步骤s410中，获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据。

此步骤与步骤s110相同，在此不再赘述。

在步骤s420中，根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹。

此步骤与步骤s120相同，在此不再赘述。

在步骤s430中，根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹。

此步骤与步骤s130相同，在此不再赘述。

在步骤s440中，对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对。

此步骤与步骤s140相同，在此不再赘述。

在步骤s450中，根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。

此步骤与步骤s150相同，在此不再赘述。

在步骤s460中，根据重叠区域的轨迹数据对车载移动测量系统扫描的轨迹数据进行修正，以根据修正后的轨迹数据重新计算该轨迹数据对应的点云数据。

具体地，在提取到重叠区域的轨迹数据后，依据重叠区域的轨迹数据对应的点云数据的特征对轨迹误差进行估计，根据轨迹误差修正车载移动测量系统扫描的轨迹数据，根据修正后的轨迹数据重新计算该轨迹数据对应的点云数据，以便于根据该重新计算的轨迹数据对应的点云数据进行后续的处理。

实施例5

图9示出了本发明第五实施例提供的一种重叠区域数据优化装置的结构示意图。该重叠区域数据优化装置500对应于实施例1中的重叠区域数据优化方法，实施例1中的重叠区域数据优化方法同样也适用于该重叠区域数据优化装置500，在此不再赘述。

所述重叠区域数据优化装置500包括获取模块510、计算模块520、分段模块530、第一提取模块540及第二提取模块550。

获取模块510，用于获取车载移动测量系统在预设区域内扫描的轨迹数据。

计算模块520，用于根据所述轨迹数据及扫描角度计算该轨迹数据对应的虚拟轨迹。

分段模块530，用于根据车载移动测量系统行驶方向上的直度对所述虚拟轨迹进行分段得到分段后的轨迹。

第一提取模块540，用于对所述预设区域内的所有分段后的轨迹中的轨迹点进行匹配提取出存在重叠区域的轨迹对。

第二提取模块550，用于根据所述轨迹对中相应轨迹点之间的距离在所述存在重叠区域的轨迹对中提取出有效轨迹，将该有效轨迹作为重叠区域的轨迹数据。

本发明另一实施例还提供了一种终端设备，终端设备包括存储器以及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使终端设备执行上述的重叠区域数据优化方法或上述的重叠区域数据优化装置中各模块的功能。

存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

该终端设备可以为计算机终端（台式电脑、服务器等），还可以为移动终端（手机、平板的电脑、笔记本电脑等）。

本实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存上述的终端设备中所使用的重叠区域数据优化方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-onlymemory）、随机存取存储器（ram，randomaccessmemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。