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申请/专利权人：星际空间(天津)科技发展有限公司;中国科学技术大学

摘要：本发明提供了一种激光点云地表点提取方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：根据激光点云对应地表区域的地表地势对激光点云下域点进行提取，得到激光点云的下域点集；基于所述下域点集中各个点的位置分布提取下域点集中每个点的点特征；采用预设的分类模型对下域点集中每个点的点特征进行标签分类，提取标签类别为地表的点作为激光点云地表点。本发明根据地表地势选择对应的提取方式实现对点云数据中的下域点进行提取，实现对激光点云数据中噪声数据的处理，使得本发明能够适应不同的地势环境，实现激光点云地表点的准确提取。

主权项：1.一种激光点云地表点提取方法，其特征在于，所述方法包括：根据激光点云对应地表区域的地表地势对激光点云下域点进行提取，得到激光点云的下域点集；所述根据激光点云对应地表区域的地表地势对激光点云下域点进行提取，包括：识别激光点云对应地表区域的地表地势，对于地表地势高低变化小于预设阈值的区域，采用低点扩展法对激光点云下域点进行提取，对于地表地势高低变化大于或等于所述预设阈值的区域，采用高点垂降法对激光点云下域点进行提取；其中，采用低点扩展法对激光点云下域点进行提取，包括：获取激光点云中各个点的三维坐标，根据各个点的三维坐标对所述激光点云中的低点噪声进行噪声过滤，并查找噪声过滤后的点云集中的高度最低点，将所述点云集中的高度最低点加入预设的下域点集，并由所述高度最低点向各个指定方向进行点扩展，选择最低点对应点扩展方向上与最低点在Z轴XY平面上夹角最小的点作为后继点，将所述后继点加入所述下域点集，并以当前后继点作为新的最低点向各个指定方向进行点扩展，直到没有新的点加入所述下域点集，当最低点对应的任一点扩展方向上与最低点在Z轴XY平面上夹角最小的点的夹角大于预设的第一夹角阈值时，该方向上不再进行点扩展；所述采用高点垂降法对激光点云下域点进行提取，包括：获取激光点云中各个点的三维坐标，根据各个点的三维坐标对所述激光点云中的低点噪声进行噪声过滤，将噪声过滤后的激光点云划分为多个局部域子集，并查找各个局部域子集的高度最高点，将各个局部域子集中的高度最高点分别加入各自对应的子下域点集，并在各个局部域子集内由对应高度最高点向各个指定方向进行点扩展，选择各个局部域子集的最高点对应点扩展方向上与最高点在Z轴XY平面上反夹角最小的点作为后继点，将所述后继点加入对应局部域子集的子下域点集，并在各个局部域子集内以当前后继点作为新的最高点向各个指定方向进行点扩展，直到没有新的点加入对应局部域子集的子下域点集，将各个局部域子集对应的子下域点集集合并在一起并删除重复点，得到激光点云的下域点集，当局部域子集中的最高点对应的任一点扩展方向上与最高点在Z轴XY平面上反夹角最小的点的夹角大于预设的第二夹角阈值时，从当前局部域子集对应的子下域点集删除该最高点；基于所述下域点集中各个点的位置分布提取下域点集中每个点的点特征；采用预设的分类模型对下域点集中每个点的点特征进行标签分类，提取标签类别为地表的点作为激光点云地表点；所述采用预设的分类模型对下域点集中每个点的点特征进行标签分类，包括：采用神经网络将下域点集中的点特征抽象迭代为目标局部域，所述目标局部域包含的总体特征满足预设的全局性特征要求；将目标局部域包含的总体特征以及在进行目标局部域的抽象迭代过程中得到的初始局部域包含的局部特征作为全局传播特征，并分配给所述下域点集中与所述目标局部域和初始局部域对应的点；根据下域点集中每个点的全局传播特征对下域点集中各个点进行标签分类；其中，在所述根据下域点集中每个点的全局传播特征对下域点集中各个点进行标签分类之前，所述方法还包括：将下域点集中各个下域点的上层点的点特征作为对应下域点的分层特征，将所述分层特征拼接在对应下域点的全局传播特征之后，得到该下域点的最终特征；其中，所述采用神经网络将下域点集中的点特征抽象迭代为目标局部域，包括：采用神经网络将下域点集中的点特征抽象迭代为多个初始局部域，各个局部域包含所代表的点区域的局部特征；判断各个初始局部域包含的局部特征是否满足预设的全局性特征要求；若任一初始局部域包含的局部特征不满足预设的全局性特征要求，则采用神经网络对各个初始局部域所包含的局部特征继续进行抽象迭代，直到得到目标局部域。

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百度查询： 星际空间(天津)科技发展有限公司 中国科学技术大学 激光点云地表点提取方法、装置、存储介质及电子设备