[发明专利]针对地下空间扫描点云成果数据的快速建模方法有效
| 申请号: | 201510518545.6 | 申请日: | 2015-08-24 |
| 公开(公告)号: | CN105184854B | 公开(公告)日: | 2018-01-16 |
| 发明(设计)人: | 朱军 | 申请(专利权)人: | 北京麦格天宝科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G01B11/24 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 100120 北京市石景*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 针对 地下 空间 扫描 成果 数据 快速 建模 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种针对地下空间扫描点云成果数据的快速建模方法,属于三维激光扫描技术领域。
背景技术
三维激光扫描技术是近年来兴起的一种新型精确扫描技术,以精度高、细节表现全面为主要技术突破点,广泛应用于影视、测量测绘、逆向工程等领域,是当前最可靠的计算机读取现实世界的技术途径。但是激光扫描后的点云数据是一种离散数据对象,无法进行精准量测,因而需要在点云数据基础开展三维空间模型建模,使之变成完整模型对象,并加以应用。
这个建模过程能够在毫无关联关系的点对象之间,以位置关系为主要线索,逐级创建连接,也即通常所说的“三角网”。一般来说,形成三角网构成的三维模型能够用于实景重现、外观仿真等应用场景,例如3D打印。
在三角网建模的基础之上,对模型对象进行数学化转换,即以数学公式对某些点线面进行取代表达,使对模型的描述脱离海量的点云数据,进而使用数量极少的特征点和特征点之间的变化关系对模型进行描述。通常而言,一个使用三角网描述的空间模型对象通常需要几万至几千万个点进行描述,而进行数学化转换以后,通常只需要几十至几百个点就能完成描述,大大提升了单位数据中的信息含量。当前测量测绘领域中的建筑物建模、地表三维建模等工作都采用了此类技术。
现有点云建模工具、算法主要是基于点对象三角网技术创建的,优点是能够精确展现模型细节,但存在建模时间长、数据量大、易出错等问题。对于大规模模型如建筑物、地下空间等大型相对规整对象进行建模时,问题尤其突出,同时由于建模精度远高于建模对象的实际管理要求,因而会导致数据处理、建模工作投入的大量浪费。
发明内容
本发明为现有技术中存在的问题,提供一种针对地下空间扫描点云成果数据的快速建模方法,该方法针对建筑物、地下空间等大型相对规整对象建模需求而创造,对受测对象特征明确、结构相对简单的地下空间激光扫描点云数据进行快速识别,并在加入简单参数后,能够自动创建符合分类要求的三维空间模型,并根据对象明显特征进行分类管理。该方法使用多种几何立体对象(多边形柱体、圆柱体、球体、多边形梯形体、三角多面体、管形柱体等)进行组合,在对点云数据进行结算的基础上,对建模对象的主体结构进行自动建模。整个建模过程放弃了过去三角网构建过程中海量运算,直接采取拟合方式对建模对象进行立面建模计算,大大节省了建模时间,节约了建模计算资源。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案如下:
一种针对地下空间扫描点云成果数据的快速建模方法,包括以下步骤:
S1:读取地下空间对象的点云数据并删除畸点数据,畸点数据是指在整体点云数据中,具有严重偏离、向外发散特征表现的点对象;
S2:预判形体参数,若形体参数可用,则进行步骤S4,若形体参数不可用,则进行步骤S3,所述形体参数可用是指创建出来的对象能够与点云数据进行拟合;
S3:人为干预参数,对不可用的形体参数结果进行修正;
S4:构建边际面模型,根据形体边界以及边界垂直方向点云延伸判断,在各个相对垂直面中进行边际面模型的创建;
S5:以拟合方式拼合各边际面模型,形成主体模型;
S6:判断主体模型是否为封闭模型,若是,则进行表面点云浮点差计算,并对超过浮点差范围的群落点云数据进行偏离值收敛纠正,若不是封闭模型,则转入步骤S3。
进一步,步骤S2中预判形体参数的方法为采用凸多边形拼合方式对空间对象的形状进行分析,并计算空间对象分别在X、Y、Z轴方向的平面个数。
进一步,步骤S4中所述的边际面为一个平面四边形,构建边际面模型的方法为:通过点云中点的连续性来确定平面四边形每个边的位置、长度及顶点。
进一步,步骤S5中所述的以拟合方式拼合各边际面模型的过程为:根据各相邻边际面的邻接、交叉情况进行边与边之间的对接,形成弯折曲面,将该弯折曲面与其影响范围内的点云数据形成的连接曲面进行吻合度判断,通过拉直连接曲面的方式对弯折曲面进行调整,使弯折曲面与连接曲面近似吻合,形成主体模型。
进一步,步骤S6中所述表面点云浮点差是指单一点云数据对象到邻近面的垂直距离;所述浮点差范围是指相邻点云对象距离小于3倍点云平均邻接距离且密度大于1/3点云平均密度的范围;所述群落是指在浮点差范围内具有同一特征的点云数据对象构成的集合。
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