[发明专利]一种城市部件自动化测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及激光雷达测量领域，特别涉及一种城市部件自动化测量方法。

背景技术

数字化城市管理实现了城市管理从粗放、随意向规范、精确和科学管理的转变。城市部件如供水、供电、供热、交通路灯、路牌以及消防设施等，作为数字化城市管理必备的基础数据，需要进行精细调查与量测，并进行编码管理。作为传统的城市部件调查与测量方法，主要是采用人工外业、地形图数字化以及激光雷达点云人工拾取等方式建立城市部件数据库。

发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：

1、采用人工测量的方式需要投入大量的人力资源、工作效率低下、工作量大、测量与调查的周期长和成本投入高；

2、城市现有大比例尺地形图要素更新周期长，数据更新存在滞后于现状建设，采用地形图数字化时，数据仍然需要现场进行补查与修测，需要投入较大的人力；

3、人工拾取激光点云数据采集城市部件时，生产效率与周期长，人工判读特别是测量城市部件时，对于位置测量主观随意性较大，精度无法保证；

4、后期城市部件数据的更新与维护需要按照格网划分投入专业人员进行维护与跟踪，但是每个作业人员的所管理维护的片区小，整个城市需要安排的运营人员过于庞大。

发明内容

为了提高城市部件测量与数据维护的效率、减少工作量、减少人力和提高精度，本发明提供了一种城市部件自动化测量方法，所述方法包括以下步骤：

(1)采用车载激光雷达测量设备，对城市街道及城市街道两侧进行高密度的外业扫描和相机拍照，获取原始激光扫描点云数据和数码照片数据；

(2)对所述原始激光扫描点云数据进行滤波分类处理，获取城市部件点云数据；

(3)采用自适应空间聚类分析手段，对所述城市部件点云数据进行类别细分处理，获取同一物体点云集数据；

(4)根据所述同一物体点云集数据进行规则几何形状的三维数字化模拟与重构，计算出城市部件平面几何中心位置，将所述城市部件平面几何中心位置作为城市部件平面测量坐标值；

(5)将所述数码照片数据和所述同一物体点云集数据进行叠加，根据所述城市部件平面测量坐标值在属性库中对相应的点位值进行信息标注。

步骤(3)中所述采用自适应空间聚类分析手段，对所述城市部件点云数据进行类别细分处理，获取同一物体点云集数据，具体为：

1)根据分块标准，对所述城市部件点云数据进行分块，获取分块城市部件点云数据、点云样本划分矩阵和聚类中心点集；

2)设置自适应空间聚类解算的相关参数；

3)根据城市部件空间分布特征，选择一个最小阈值Min和一个最大阈值Max；

4)对所述分块城市部件点云数据进行初始化，根据所述最小阈值Min和所述最大阈值Max，选择K个中心点作为聚类点，计算每个样本点与所述聚类点的三维空间距离，基于所述三维空间距离对所述分块城市部件点云数据进行划分，采用三维空间距离值之和对样本分类的情况进行评价，获取评价值；

5)根据所述评价值，将样本分类中的权重中心点作为新的聚类划分的中心点；

6)判断迭代次数是否小于最大迭代次数，如果是，执行步骤4)；如果否，停止迭代，输出所述点云样本划分矩阵、所述聚类中心点集和所述评价值，将K+1值作为中心聚类点，执行步骤4)；

7)判断K值是否达到Max值，如果是，停止自适应空间聚类解算，以目标函数的评价参数作为参考，选择最小值的聚类集合，作为点云分类的结果，获取所述同一物体点云集数据，如果否，继续进行所述自适应空间聚类解算。

所述K的取值，具体为：Min≤K≤Max。

步骤(4)中所述根据所述同一物体点云集数据进行规则几何形状的三维数字化模拟与重构，计算出城市部件平面几何中心位置，将所述城市部件平面几何中心位置作为城市部件平面测量坐标值，具体为：

8)将所述同一物体点云集数据作为独立物体，根据截取标准获取点云数据，将所述点云数据作为基底三维模型重构的点集数据；

9)构建二维特征模型函数库；

10)根据所述二维特征模型函数库，对所述点云数据进行最小二乘计算和模拟，确定所述二维特征模型函数库中的各项参数；

11)根据所述点云数据，在所述二维特征模型函数库中获取多个误差值数学模型，并根据所述多个误差值数学模型获取对应的多个平面误差值；

12)判断所述二维特征模型函数库是否存在未进行计算的模型，如果是，重新执行步骤10)；如果否，对所述多个平面误差值进行比较，选择最小的平面误差值对应的最小误差值数学模型；