[发明专利]一种适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法

说明书

本发明公开了一种适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法，包括：建立虚拟网格，并根据网格间隔对完整点云进行划分；计算每个虚拟网格区域内包含的完整点云数目，并计算完整点云的密度；选取种子点，并根据完整点云的密度对种子点进行三角网构建；对三角网内的数据进行平均随机取样，将取样数据作为抽稀点云数据集，从而完成点云数据的抽稀；本发明基于虚拟网格，同时通过平均取样算法函数对点云数据进行平均随机抽样，有效降低点云数据。

技术领域

本发明涉及点云数据抽稀的技术领域，尤其涉及一种适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法。

背景技术

目前在露天开采开采的过程中，应用三维激光扫描技术对露天矿山构建数字模型，通过对获得的点云数据进行可视化处理分析，实现矿山三维可视化。但是当前点云建模技术的精度极高，露天矿山面积极大，所以导致整个矿山需要处理的数据量极其庞大，后期处理数据繁琐。而露天矿山在使用点云建模时不需要如此高精度的点云密度。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，包括：建立虚拟网格，并根据网格间隔对完整点云进行划分；计算每个虚拟网格区域内包含的完整点云数目，并计算完整点云的密度；选取种子点，并根据完整点云的密度对种子点进行三角网构建；对三角网内的数据进行平均随机取样，将取样数据作为抽稀点云数据集，从而完成点云数据的抽稀。

作为本发明所述的适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法的一种优选方案，其中：建立虚拟网格包括：在ⅩY平面上构建一个二维虚拟网格，分别定义XY平面的四个顶点坐标为(a，c)、(a，d)、(b，c)、(b，d)；分别对四个顶点坐标增加1个单位长度，并取整，将取整后的坐标作为虚拟网格的四个顶点坐标。

作为本发明所述的适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法的一种优选方案，其中：网格间隔包括：定义约束条件：

sd_c

基于所述约束条件，计算网格间隔：

s＝d_c+pd_c

其中，s为网格间隔，d_c为完整点云中点的平均间距；p为虚拟网格间隔指数。

作为本发明所述的适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法的一种优选方案，其中：划分包括：

N＝S/[(aΠ/2s+1)(cΠ/2s+1)]

S＝(b-a)(d-c)

其中，N为划分后的虚拟网格数量，S为虚拟网格的面积；

定义完整点云数目为M，每个虚拟网格内包含的完整点云数目Q为：

Q＝M/N。

作为本发明所述的适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法的一种优选方案，其中：计算完整点云的密度包括：

其中，ρ为完整点云的密度，S_i为第i个虚拟网格的面积。

作为本发明所述的适用于露天煤矿的点云数据抽稀方法的一种优选方案，其中：选取种子点包括：将边界点和高程极值点标记为种子点，其余点作为非种子点。