【技術實現步驟摘要】
本公開涉及數據處理領域，尤其涉及激光點云數據處理，公開了一種基于點云的植被覆蓋面積確定方法及裝置、設備、介質。
技術介紹
1、目前基于激光雷達掃描的點云處理技術應用比較廣泛，點云數據被廣泛應用于三維重建、物體識別、姿態估計等任務中。其中，三維重建是點云處理技術的一個重要應用方向，其通過對場景中的點云數據進行處理，可以得到場景的三維模型。此外，點云處理技術還被應用于機器人領域，機器人可以通過點云數據來感知周圍環境，從而實現自主導航和避障。
2、但是，目前點云處理技術在傳統行業還處于起步階段，更是缺乏系統的解決方案。尤其是對于植被覆蓋面積分析，人工介入的程度高，智能化程度低，且處在根據了解情況和經驗出結論的現狀，缺乏有效、科學、快速的處理手段；如果需要高精準度的植被覆蓋面積就需要人工現場實地考察，并整理各類別植被的覆蓋情況，這就造成工作量非常大，且人員安全性得不到保障。
技術實現思路
1、本公開至少提供了一種基于點云的植被覆蓋面積確定方法及裝置、設備、介質，以解決上述至少一種技術缺陷。
2、根據本公開的一方面，提供了一種基于點云的植被覆蓋面積確定方法，包括：
3、獲取三維激光雷達對目標區域進行掃描得到的原始點云數據；
4、對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據；
5、確定待剔除類別，并從所述多種類別的點云數據中提取出所述待剔除類別對應的待剔除點云數據；所述待剔除類別包括除植被類別外的至少一種類別；
7、分別確定各聚類點云數組的凸多邊形邊界點，并根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界；
8、分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積；
9、將所述目標區域的面積減去各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，得到所述植被類別對應的點云覆蓋面積。
10、在一種可能的實施方式中，所述分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，包括：
11、針對每個聚類點云數組執行以下操作：
12、若該聚類點云數組對應的區域為坡面，則根據該聚類點云數組對應的區域邊界，將該聚類點云數組對應的區域分割為多個網格；
13、將沒有點云的網格填充低點；
14、利用各個網格構建多個三角網；
15、將所有三角網的面積的和作為該聚類點云數組對應的點云覆蓋面積。
16、在一種可能的實施方式中，在所述根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界之后，還包括：
17、根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組相對正方向起始側的距離，并按照距離從小到大的順序，將各聚類點云數組進行排序。
18、在一種可能的實施方式中，所述對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據，包括：
19、根據點云聚類模式或點云塊形狀對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據。
20、在一種可能的實施方式中，上述基于點云的植被覆蓋面積確定方法還包括：
21、輸出各聚類點云數組的區域邊界的信息，以及，所述植被類別對應的點云覆蓋面積。
22、在一種可能的實施方式中，所述待剔除類別包括以下至少一種：
23、建筑類別；地面類別；電力線類別。
24、在一種可能的實施方式中，所述對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據，包括：
25、將所述原始點云數據進行分割，得到多組原始點云數組；
26、利用深度學習的方式，分別對各組原始點云數組進行分類處理，得到多種類別的點云數據。
27、根據本公開的另一方面，提供了一種基于點云的植被覆蓋面積確定裝置，包括：
28、點云采集模塊，用于獲取三維激光雷達對目標區域進行掃描得到的原始點云數據；
29、點云分類模塊，用于對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據；
30、點云提取模塊，用于確定待剔除類別，并從所述多種類別的點云數據中提取出所述待剔除類別對應的待剔除點云數據；所述待剔除類別包括除植被類別外的至少一種類別；
31、聚類模塊，用于針對所述待剔除類別中的每一種類別，按照預設的聚類半徑，將該類別對應的待剔除點云數據進行聚類，得到n個聚類點云數組；其中，n為正整數；
32、邊界確定模塊，用于分別確定各聚類點云數組的凸多邊形邊界點，并根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界；
33、點云面積確定模塊，用于分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積；
34、目標面積確定模塊，用于將所述目標區域的面積減去各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，得到所述植被類別對應的點云覆蓋面積。
35、根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器在執行所述計算機程序時實現上述任一項所述的方法。
36、根據本公開的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述任一項所述的方法。
37、本公開的基于點云的植被覆蓋面積確定方法，首先獲取三維激光雷達對目標區域進行掃描得到的原始點云數據；之后，對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據；之后，確定待剔除類別，并從所述多種類別的點云數據中提取出所述待剔除類別對應的待剔除點云數據；所述待剔除類別包括除植被類別外的至少一種類別；之后，針對所述待剔除類別中的每一種類別，按照預設的聚類半徑，將該類別對應的待剔除點云數據進行聚類，得到n個聚類點云數組；其中，n為正整數；之后，分別確定各聚類點云數組的凸多邊形邊界點，并根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界；之后，分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積；最后，將所述目標區域的面積減去各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，得到所述植被類別對應的點云覆蓋面積。上述方案為各行業提供了一套完整的基于點云數據的植被覆蓋面積分析方案，能夠高效、精準的得到植被覆蓋面積分析數據，解決了人為分析植被覆蓋情況需要高度現場作業、考察等不安全，效率低的問題，在提高分析結果的準確性的同時，提高了作業的自動化程度。
38、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。
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1.一種基于點云的植被覆蓋面積確定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界之后，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待剔除類別包括以下至少一種：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據，包括：
8.一種基于點云的植被覆蓋面積確定裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器在執行所述計算機程序時實現權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述
...【技術特征摘要】
1.一種基于點云的植被覆蓋面積確定方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別根據各聚類點云數組的區域邊界，確定各聚類點云數組對應的點云覆蓋面積，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據確定的凸多邊形邊界點分別確定各聚類點云數組的區域邊界之后，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始點云數據進行分類處理，得到多種類別的點云數據，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
6.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林忠權，王躍，黃利剛，張龍，李微微，郭彥明，
申請(專利權)人：北京數字綠土科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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