[发明专利]一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法在审

专利信息
申请号: 202011417635.3 申请日: 2020-12-07
公开(公告)号: CN112419505A 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 沈姜威;蔡东健;岳顺;邢万里 申请(专利权)人: 苏州工业园区测绘地理信息有限公司
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06T7/136;G06K9/34
代理公司: 无锡市汇诚永信专利代理事务所(普通合伙) 32260 代理人: 顾品荧
地址: 215000 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 结合 语义 规则 模型 匹配 车载 道路 杆状 自动 提取 方法
【说明书】:

发明公开了一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法,包括步骤1:由车载激光扫描仪获取道路以及路侧地物的点云,并解算后输出LAS格式的点云数据传输至MICROSTATION CE平台;步骤2:MICROSTATION CE平台对LAS格式的点云数据预处理;步骤3:MICROSTATION CE平台对LAS格式的点云数据全自动分割处理,得到杆状物点云数据;步骤4:MICROSTATION CE平台对杆状物点云数据分类处理;步骤5:MICROSTATION CE平台将杆状物点云数据转换为二维地图符号,并在二维地图符号上自动挂接属性,本发明的目的在于提供一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法,解决了点云分割部分不同类别杆状物相连以及无法实时获取杆状物坐标的问题,提高了普适性,并降低计算复杂度。

技术领域

本发明涉及测绘科技技术领域,尤其涉及一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法。

背景技术

目前杆状交通设施作为我国重要的基础道路设施,其信息的快速获取与更新对保障公路安全有重大意义。高精度的杆状交通设施信息如位置、倾角、朝向和属性等,在道路资产调查、自动驾驶和辅助驾驶等领域都有重要作用。

而道路杆状地物的提取和分类技术主要包括人工测量、基于车载影像判读和基于车载激光点云提取三大类。首先,由于杆状交通设施数量巨大且较为分散,人工测量方法不可取,它的安全性较低,质量难以保证,不适合信息的快速更新。车载影像的判读则严重依赖成像质量,相片质量差,判读效果就差,自动化程度也比较低。

车载点云的目标提取有基于机器学习、先分割后识别和深度学习三大类。机器学习和深度学习对硬件要求高,人工添加标签耗时很长,切换道路场景之后就需要再次制作训练数据集重新学习模型,不太适合商业化应用。先分割后识别的目标提取方法则更易于理解。但采用先分割后识别时,在点云分割部分,现有方法着重实现杆状物和其它非杆状地物的分割,导致在实际场景中不同类型杆状物偶尔会重叠连接在一起,影响分类,同时在分割过程中并不能同时获取杆状物的位置信息。在目标提取方面,也有三种方法:基于语义规则、基于机器学习和基于模型匹配三类。基于语义规则的目标提取需要预先定义待提取目标的一系列规则,如尺寸、反射强度、形状等,但是在切换道路场景后,所有的语义规则都需要重新定义,语义规则并不普适,只能应用于特定的目标类别和场景。基于模型匹配的目标识别则对模型(点云的局部特征)的描述性和鲁棒性要求较高,而且点云匹配的计算复杂度较高,效率偏低。

因此,对于一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法,点云分割部分不同类别杆状物相连以及无法实时获取杆状物坐标、目标提取部分语义规则普适性差、模型匹配计算复杂度高是我们要解决的问题。

发明内容

为克服上述问题,本发明的目的在于提供一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法,全自动分割处理解决了点云分割部分不同类别杆状物相连以及无法实时获取杆状物坐标的问题,并优化了分割方法,提高了分割效率和精度;标准模型体素语义和同类杆件判别的结合使用,提高了普适性,并降低计算复杂度。

为了达到以上目的,本发明采用的技术方案是:一种结合语义规则和模型匹配的车载点云道路杆状物自动提取方法,包括如下步骤:步骤1:由车载激光扫描仪获取道路以及路侧地物的点云,并解算后输出LAS格式的点云数据传输至MICROSTATION CE平台;步骤2:MICROSTATION CE平台对LAS格式的点云数据预处理;步骤3:MICROSTATION CE平台对LAS格式的点云数据全自动分割处理,得到杆状物点云数据;步骤4:MICROSTATION CE平台对杆状物点云数据分类处理,分类处理包括c、获取标准模型体素语义和d、同类杆件判别两个步骤;步骤5:MICROSTATION CE平台将杆状物点云数据转换为二维地图符号,并在二维地图符号上自动挂接属性。

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