CN114677435B 一种点云全景融合要素提取方法和系统 （武汉海云空间信息技术有限公司）_第1页
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文档简介

发区武大园一路7号国家地球空间信A,2019.01.01A,2021.05.25A,2020.11.24A,2021.03.02本发明实施例提供一种点云全景融合要素影像配准算法，可实现全自动自动提取点云要存在不同程度的形变，为了便于后续的分割处关系，可以获取分幅影像和点云数据的映射关2S1、根据数据采集设备的姿态信息和位置信息，S4、基于三维点云数据和二维全景影像之间的映S411、将二维全景影像转换为全景坐标系下的全景球换为二维全景影像的图像坐标，并作为索引将对应点云距全景球中心的距离值存储值矩3S5、基于统计滤波方法对所述目标点云数据进行根据所述全景相机曝光时刻的姿态信息和位置信息，将同名特征对根据全景相机的内方位元素，获取同名特征对在二维全景影像根据物方点、像点和全景球球心三点共线的原理，通过最小二遍历三维点云数据中每个点云，计算每个点云与其最近额K个邻居点云之间的平均距计算所有平均距离的均值μ与标准差σ,距离阈值dmax为dmax=μ+α*σ,α为预先得到的6.一种点云全景融合要素提取系统，用于执行如权利要求1所述的一种点云全景融合数据采集模块，根据数据采集设备的姿态信息和位置信息，获要素提取模块，将二维全景影像转换为三维影像中的全4基于三维点云数据和二维全景影像之间的映射关系，确定所述分7.一种电子设备，包括存储器、处理器及序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述点云全景融合5度地图作为智慧城市建设不可或缺的重要一份子，三维高精度地图的建设也越来越重要，社会生产具有重要的经济作用。67[0033]S413、将球心和分类分割目标掩膜所在三位坐标组成的空间射线与全景球的交[0038]遍历三维点云数据中每个点云，计算每个点云与其最近额K个邻居点云之间的平[0039]计算所有平均距离的均值μ与标准差σ,距离阈值dmax为dmax=μ+α*σ,α为预先得8[0060]图5为根据本发明实施例的获取分幅处理后的影像与点云数据的映射关系流程[0062]图7为根据本发明实施例的二维全景影像图像坐标转换为全景坐标系下三维坐标9[0072]图1为本发明实施例提供一种点云全景融合要素提取方法，可应用于交通要素目[0074]具体的，集多种传感器为一体的三维激光扫描仪(激光雷达、全景相机、GNSS、b1[0120]Y=Rc[0134]S413、将球心和分类分割目标掩膜所在三位坐标组成的空间射线与全景球的交[0142]Y=dc[0146]遍历三维点云数据中每个点云，计算每个点云与其最近的K个邻居点云之间的平[0147]计算所有平均距离的均值μ与标准差σ,距离阈值dmax为dmax=μ+α*σ,α为预先得[0155]b.将集合H中所有的点云立方体按体积进行排序，选出体[0169]此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；

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