[发明专利]一种墙面异常检测方法和装置

权利要求书

1.一种墙面异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标建筑的原始点云数据；

对所述原始点云数据进行降采样，得到降采样点云数据；

将所述降采样点云数据进行分割，根据所述分割后的降采样点云数据构建对应的初始平面；

对所述初始平面进行构建，获得所述目标建筑的3D模型；

对所述3D模型中的墙面进行检测，若所述3D模型中的墙面不满足预设条件，则所述目标建筑存在墙面异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述降采样点云数据进行分割，包括：

通过区域生长算法或RANSAC算法将所述降采样点云数据分割成不同的聚类。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过区域生长算法将所述降采样点云数据分割成不同的聚类，包括：

在所述降采样点云数据中选择目标种子点；

将所述目标种子点作为生长的起点，在所述目标种子点的邻域中搜索与所述目标种子点相似的像素点，将相似的像素点作为下次生长的种子点，直至完成所述目标种子点的生长，将生长过程中搜索到的种子点作为一个相同的聚类；

获得所述多个种子点分别对应的聚类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标种子点的邻域中的点云数据量为n，所述n大于或等于30，所述n小于或等于50。

5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述将所述降采样点云数据进行分割，包括：

将所述降采样点云数据按照阈值进行分割；所述阈值大于或等于20000，并且所述阈值小于或等于100000。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述搜索与所述目标种子点相似的像素点，包括：

通过kd-tree方法搜索与所述目标种子点相似的像素点。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区域生长算法的平滑阈值为5度。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区域生长算法的曲率阈值为1。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述3D模型中的墙面进行检测，若所述3D模型中的墙面不满足预设条件，则所述目标建筑存在墙面异常，包括：

计算所述3D模型中的第一墙面和所述3D模型中的第二墙面之间的夹角，若所述夹角小于预设夹角阈值，则所述第一墙面和/或所述第二墙面存在异常，所述第一墙面和所述第二墙面为相邻的两个墙面；和/或，

计算所述3D模型中目标墙面的平整度，若所述平整度不满足预设平整度阈值，则所述目标墙面存在异常凸起或凹陷，将所述异常凸起或凹陷渲染成预设颜色。

10.一种墙面异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元、降采样单元、分割单元、构建单元和判断单元；

所述获取单元，用于获取目标建筑的原始点云数据；

所述降采样单元，用于对所述原始点云数据进行降采样，得到降采样点云数据；

所述分割单元，用于将所述降采样点云数据进行分割，根据所述分割后的降采样点云数据构建对应的初始平面；

所述构建单元，用于对所述初始平面进行构建，获得所述目标建筑的3D模型；

所述判断单元，用于对所述3D模型中的墙面进行检测，若所述3D模型中的墙面不满足预设条件，则所述目标建筑存在墙面异常。

11.一种用于墙面异常检测的设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储计算机程序，并将所述计算机程序传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述计算机程序中的指令执行权利要求1-9任意一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-9任意一项所述的方法。