[发明专利]基于三维实景数据的市容环境检测方法及系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及特征提取及识别技术领域，特别是涉及一种基于三维实景数据的市容环境检测方法及系统。

【背景技术】

促进市容环境提升是城市管理的重要目的，对市容环境进行检测并客观评价（如对道路清洁度打分）是提升环境质量的关键。目前主要通过人工打分的方式进行市容环境检测评价。然而，人工打分的效率较低，其主观性较强，难以做到尺度统一，同时需要大量的行政管理人员到现场也会产生较大的行政成本。

鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

【发明内容】

本发明要解决的技术问题是提供一种效率高、成本低、客观的基于三维实景数据的市容环境检测方法及系统。

本发明采用如下技术方案：

一种基于三维实景数据的市容环境检测方法，包括：

步骤A：获取城市场景中包含位置信息的激光雷达点云数据及道路全景影像数据；

步骤B：将所述数据采集模块获取的包含位置信息的激光雷达点云数据及道路全景影像数据进行融合，将激光雷达点云数据、道路全景影像数据和位置信息基于时间信息建立一一映射关系；

步骤C：根据所述映射关系，识别所述城市场景中所要检测的特征要素，对所述特征要素进行检测和统计，存储所述特征要素的检测和统计数据。

进一步地，所述方法还包括：

步骤D：通过信息输出将所述特征要素的检测和统计数据呈现给用户，以及通过信息输入接收用户指令和反馈信息。

进一步地，所述步骤B包括：

采用单位球体的三维结构模拟球面全景影像，将所述球面全景影像的像素坐标转换为三维直角坐标；

计算所述球面全景影像在激光雷达点云数据中的姿态参数以及球面全景影像的光心在激光雷达点云数据中的位置坐标，将球面全景影像在激光雷达点云数据中进行配准；

计算得到球面全景影像的深度图。

进一步地，所述步骤C包括：

基于图像识别在道路全景影像数据中识别所述城市场景中所要检测的特征要素；

读取所述特征要素在城市场景中的位置信息，存储所述特征要素的图像及位置信息，对所述特征要素进行编号；

根据所述特征要素所对应的激光雷达点云数据读取所述特征要素边界的几何尺寸信息，存储所述几何尺寸信息；

对存储的特征要素进行聚类合并，将位置接近以及几何尺寸接近的特征要素归为一类，视为同一个特征要素。

进一步地，所述特征要素为路面垃圾或者公共设施。

本发明还提供了一种基于三维实景数据的市容环境检测系统，包括：

数据采集模块，用于获取城市场景中包含位置信息的激光雷达点云数据及道路全景影像数据；

数据融合模块，用于将所述数据采集模块获取的包含位置信息的激光雷达点云数据及道路全景影像数据进行融合，将激光雷达点云数据、道路全景影像数据和位置信息基于时间信息建立一一映射关系；

特征识别模块，用于根据所述映射关系，识别所述城市场景中所要检测的特征要素，对所述特征要素进行检测和统计，存储所述特征要素的检测和统计数据；

数据库，用于存储所述特征要素的检测和统计数据。

进一步地，所述系统还包括：

人机交互模块，用于通过信息输出将所述特征要素的检测和统计数据呈现给用户，以及通过信息输入接收用户指令和反馈信息。

进一步地，所述数据采集模块包括：

激光雷达点云扫描装置，用于采集激光点云，并将采集到的激光点云进行校准、拼接，获取城市场景中的激光雷达点云数据；

道路全景影像采集设备，用于获取城市场景中的道路全景影像数据；

定位装置，用于获取位置信息。

进一步地，所述特征识别模块包括：

识别单元，用于基于图像识别在道路全景影像数据中识别所述城市场景中所要检测的特征要素；

数据读取和记录单元，用于读取所述特征要素在城市场景中的位置信息，将所述特征要素的图像及位置信息存储到数据库中，对所述特征要素进行编号，并根据所述特征要素所对应的激光雷达点云数据读取所述特征要素边界的几何尺寸信息，将所述几何尺寸信息存储到数据库中；

聚类合并单元，用于对存储的特征要素进行聚类合并，将位置接近以及几何尺寸接近的特征要素归为一类，视为同一个特征要素。

进一步地，所述特征要素为路面垃圾或者公共设施。