【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，特別是基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法。
技術(shù)介紹
1、隨著計算機視覺和圖形學(xué)的飛速發(fā)展，三維點云技術(shù)在諸多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，包括但不限于自動駕駛、機器人導(dǎo)航、城市建模、文化遺產(chǎn)保護、工業(yè)檢測以及虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域；點云數(shù)據(jù)作為一種重要的三維空間數(shù)據(jù)表示形式，由大量離散的三維坐標點組成的數(shù)據(jù)集，每個點通常包含空間坐標和可能的其他屬性信息，這種數(shù)據(jù)形式能夠準確地反映物體表面的幾何形狀和紋理特征，為各種應(yīng)用提供了豐富的空間信息；三維點云技術(shù)的主要優(yōu)勢在于具有高精度、高分辨率和對復(fù)雜三維結(jié)構(gòu)的良好表達能力，然而，由于點云數(shù)據(jù)通常體積龐大，處理復(fù)雜，因此在實際應(yīng)用中面臨著諸多挑戰(zhàn)和限制，這些不足嚴重制約了點云技術(shù)在更廣泛更復(fù)雜場景中的應(yīng)用，近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用為點云處理帶來了新的機遇，如pointnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)專門設(shè)計用于直接處理點云數(shù)據(jù)；此外，硬件技術(shù)的進步，例如更高性能的gpu和專用的點云處理芯片，也在不斷提高點云處理的效率。
2、但目前常見的解決方案仍存在諸多缺點，首先，傳統(tǒng)的配準算法，例如迭代最近點icp算法，在處理大規(guī)模點云數(shù)據(jù)時往往需要耗費大量的計算資源和時間，這不僅限制了其在實時應(yīng)用中的使用，也大大降低了處理效率；其次，由于環(huán)境因素、傳感器誤差和采樣不完全的原因，采集到的點云數(shù)據(jù)通常包含大量噪聲點和異常值，這些干擾信息不僅降低了數(shù)據(jù)的精度，還可能導(dǎo)致后續(xù)處理過程中出現(xiàn)錯誤或偏差；此外，現(xiàn)有技術(shù)在處理這些問題時往往采用簡單的濾波或閾值處理方法，難以有效地區(qū)分
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于對三維全景模型與三維點云數(shù)據(jù)進行無縫對接時，現(xiàn)有技術(shù)中在處理大規(guī)模點云數(shù)據(jù)時需要耗費大量的計算資源和時間，采集的點云數(shù)據(jù)通常包含大量噪聲點和異常值，降低了數(shù)據(jù)的精度，在面對復(fù)雜場景、大量遮擋或局部特征不明顯的情況下容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致配準失敗或結(jié)果不準確等問題，提出了本專利技術(shù)。
2、因此，本專利技術(shù)所要解決的問題在于如何提供一種利用icp算法實現(xiàn)不同平臺或系統(tǒng)之間的三維數(shù)據(jù)集成和交互，通過對不同數(shù)據(jù)源或平臺產(chǎn)生的點云數(shù)據(jù)進行配準和融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的對接和整合，獲得更完整、準確和一致的三維場景信息，為虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、地圖制作以及環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用提供支持的方法。
3、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面，本專利技術(shù)實施例提供了基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其包括獲取點云數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理，構(gòu)建幾何誤差最小化模型和特征誤差最小化模型；利用所述幾何誤差最小化模型對所述點云數(shù)據(jù)進行配準處理，得到第一點云數(shù)據(jù)；利用所述特征誤差最小化模型對所述點云數(shù)據(jù)進行配準處理，得到第二點云數(shù)據(jù)；結(jié)合所述第一點云數(shù)據(jù)和所述第二點云數(shù)據(jù)得到配準點云數(shù)據(jù)；對所述配準點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，構(gòu)建三維場景模型；對所述三維場景模型進行可視化并進行實時優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫對接。
5、作為本專利技術(shù)所述基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述點云數(shù)據(jù)包括源點云數(shù)據(jù)和目標點云數(shù)據(jù)；所述源點云數(shù)據(jù)包括三維坐標、顏色信息和反射強度信息；所述目標點云數(shù)據(jù)包括三維坐標、顏色信息和反射強度信息；所述得到第一點云數(shù)據(jù)包括以下步驟：基于icp算法，利用旋轉(zhuǎn)矩陣r和平移向量t表示三維空間中的剛性變換，保留點云數(shù)據(jù)的相對距離和角度關(guān)系，得到變化矩陣t；基于變化矩陣t將源點云數(shù)據(jù)的點pi轉(zhuǎn)換到目標點云的坐標系下，得到源點云數(shù)據(jù)的點pi與目標點云數(shù)據(jù)的點qi的幾何誤差；基于源點云數(shù)據(jù)的點pi與目標點云數(shù)據(jù)的點qi的幾何誤差d1，將幾何誤差最小化作為目標，得到最小化點云配準中的幾何誤差總和，也即所述第一點云數(shù)據(jù)。
6、作為本專利技術(shù)所述基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述變化矩陣t的計算公式如下：
7、t(pi)＝r·pi+t
8、其中，t為變化矩陣；r為旋轉(zhuǎn)矩陣；pi為源點云數(shù)據(jù)的點；t為平移向量；所述源點云數(shù)據(jù)的點pi與目標點云數(shù)據(jù)的點qi的幾何誤差的計算公式如下：
9、d1＝||t(pi)-qi||
10、其中，d1為源點云數(shù)據(jù)的點pi與目標點云數(shù)據(jù)的點qi的幾何誤差；t為變化矩陣；pi為源點云數(shù)據(jù)的點；qi為目標點云數(shù)據(jù)的點；所述幾何誤差最小化模型的計算公式如下：
11、
12、其中，egeo為最小化點云配準中的幾何誤差總和；n為點云數(shù)據(jù)的數(shù)量；r為旋轉(zhuǎn)矩陣；pi為源點云數(shù)據(jù)的點；t為平移向量；qi為目標點云數(shù)據(jù)的點。
13、作為本專利技術(shù)所述基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述得到第二點云數(shù)據(jù)包括以下步驟：基于所述顏色信息和所述反射強度信息進行計算，得到顏色誤差和反射強度誤差；利用顏色誤差的權(quán)重系數(shù)αi和反射強度誤差的權(quán)重系數(shù)βi將顏色信息和反射強度信息進行結(jié)合，并以特征誤差最小化為目標，構(gòu)建所述特征誤差最小化模型，得到最小化點云配準中的特征誤差，也即所述第二點云數(shù)據(jù)。
14、作為本專利技術(shù)所述基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述顏色誤差和所述反射強度誤差的計算公式如下：
15、d2＝||ci-ci'||
16、d3＝||ii-ii'||
17、其中，d2為源點云數(shù)據(jù)的顏色信息ci與目標點云數(shù)據(jù)的顏色信息ci'的顏色誤差；ci為源點云數(shù)據(jù)的顏色信息；ci'為目標點云數(shù)據(jù)的顏色信息；d3為源點云數(shù)據(jù)的反射強度信息ii與目標點云數(shù)據(jù)的反射強度信息ii'的反射強度誤差；ii為源點云數(shù)據(jù)的反射強度信息；ii'為目標點云數(shù)據(jù)的反射強度信息；所述特征誤差最小化模型的計算公式如下：
18、
19、其中，ef為最小化點云配準中的特征誤差；n為點云數(shù)據(jù)的數(shù)量；ci為源點云數(shù)據(jù)的顏色信息；ci'為目標點云數(shù)據(jù)的顏色信息；ii為源點云數(shù)據(jù)的反射強度信息；ii'為目標點云數(shù)據(jù)的反射強度信息。
20、作為本專利技術(shù)所述基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的一種優(yōu)選方案，其中：通過將所述第一點云數(shù)據(jù)和所述第二點云數(shù)據(jù)結(jié)合，并引入全局權(quán)重系數(shù)進行調(diào)整，得到配準點云數(shù)據(jù)，所述配準點云數(shù)據(jù)的計算公式如下：
21、etotal＝λ1egeo+λ2ef
22、其中，etotal為點云數(shù)據(jù)的配準總誤差；λ1為幾何誤差的權(quán)重系數(shù)；λ2為特征誤差的權(quán)重系數(shù)；egeo為最小化點云配準中的幾何誤差總和；ef為最小化點云配準中的特征誤差。
23本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述點云數(shù)據(jù)包括源點云數(shù)據(jù)和目標點云數(shù)據(jù)；
3.如權(quán)利要求2所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述變化矩陣T的計算公式如下：
4.如權(quán)利要求3所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述得到第二點云數(shù)據(jù)包括以下步驟：
5.如權(quán)利要求4所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述顏色誤差和所述反射強度誤差的計算公式如下：
6.如權(quán)利要求5所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：通過將所述第一點云數(shù)據(jù)和所述第二點云數(shù)據(jù)結(jié)合，并引入全局權(quán)重系數(shù)進行調(diào)整，得到配準點云數(shù)據(jù)，所述配準點云數(shù)據(jù)的計算公式如下：
7.如權(quán)利要求6所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：若點云數(shù)據(jù)的配準總誤差Etot
8.基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接系統(tǒng)，基于權(quán)利要求1～7任一所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：包括，
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1～7任一所述的基于ICP的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述點云數(shù)據(jù)包括源點云數(shù)據(jù)和目標點云數(shù)據(jù)；
3.如權(quán)利要求2所述的基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述變化矩陣t的計算公式如下：
4.如權(quán)利要求3所述的基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述得到第二點云數(shù)據(jù)包括以下步驟：
5.如權(quán)利要求4所述的基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：所述顏色誤差和所述反射強度誤差的計算公式如下：
6.如權(quán)利要求5所述的基于icp的三維全景與三維點云分析的數(shù)據(jù)無縫對接方法，其特征在于：通過將所述第一點云數(shù)據(jù)和所述第二點云數(shù)據(jù)結(jié)合，并引入全局權(quán)重系數(shù)進行調(diào)整，得到配準點云數(shù)據(jù)，所述...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蒲陽，馮文斌，冉志紅，張偉，邱實，
申請(專利權(quán))人：貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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