[发明专利]一种基于地表点位的点云空间位置质量自动检查方法

权利要求书

1.一种基于地表点位的点云空间位置质量自动检查方法，其特征在于，包含如下步骤：

第一步，数据准备：用到的数据主要分为两类：待检查的激光点云数据和检查点坐标文件；

第二步，获取检查点周边点集：按照一定的半径搜索阈值对每一个检查点进行处理，把搜索到的激光点数据视为一个目标点集；

第三步，点云分类：采用主成分分析法，分类出属于地表面的点和非地表面的点；

第四步，道路标识线提取：由于目标点集中包含一般地面点与道路标线点，为了从这些数据中将标线点分离出来，采用一种基于Otsu的强度直方图划分方法；该方法通过不断寻找类间最大方差从而确定最佳的划分阈值，最终实现两者的分离；

第五步，质量检查：从提取出的标识线点中取离当前检查点最近的点作为待查点，平面上的检查值分别取两者在X、Y坐标上的坐标差；垂直方向上的检查值取检查点周边点集的高程平均值与检查点高程的差；

第六步，成果输出：输出成果格式为txt文件，输出文件中每一行记录了检查点点号、检查点三维信息、待查点三维信息、平面上的检查精度、垂直方向上的检查精度以及两者之间的空间距离精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于地表点位的点云空间位置质量自动检查方法，其特征在于，第三步包含如下子步骤：

(1)统计激光点高程值的分布，若激光点的高程值在一个给定阈值范围内，则认为目标点集中的点都是地表点；若不是，则进行下一步；

(2)计算激光点的法向量，认为法向量值在一定阈值范围内的点，则认定为是非平面范围内的点；采用主成分分析法计算点云的法线信息按照公式(1)进行：

上式记作Hx＝λx，其中H为待求点邻近n个点的协方差矩阵，要求A、B、C的值，即等价于求解特征值λ对应的特征矩阵；当λ取最小值时，对应的特征向量即为待求点对应的法线；

(3)剔除近似立面点之后，激光点高程分布呈现分层状态，保留最低层的激光点，即为地表点。

3.根据权利要求1所述的一种基于地表点位的点云空间位置质量自动检查方法，其特征在于，第四步包含如下子步骤：

(1)强度直方图的生成：直方图的横坐标表示为一定范围的强度值，例如[0,255]；纵坐标表示为每一个强度值在整个点云数据中出现的次数；通过遍历原始数据集统计相应的信息从而生成强度直方图；

(2)类间方差的计算；按照公式(2)计算类间方差；

式中P₁表示为强度值分为类1的概率，P₂表示强度值分为类2的概率，m₁为分为类1的平均强度，m₂为分为类2的平均强度，m_G为全部数据的平均强度；

(3)划分阈值的确定：统计步骤(2)计算的各个类间方差，并取最大值对应的强度值作为最佳阈值，把小于该阈值的强度划分为类1，大于该阈值的强度值划分为类2。