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摘要：本发明公开了一种远程地面激光扫描技术提取监测对象表面同名特征点的方法，它涉及测绘工程、水利工程及岩土工程技术领域。外业获取监测对象不同时期点云数据；内业将不同周期监测变形区域统一到同一工程坐标系；建立八叉树空间索引，根据线性回归算法拟合平面，提取网格内平面点云重心为平面特征点；把不同周期变形区域表面点云与首期点云表面平面特征点利用ICP算法匹配，比较识别变形位置转换前后同名特征点的坐标变化，求出不同周期监测变形区域的位移量与倾斜度，对关键变形区域进行表面特征的变形分析，获得变形趋势。本发明克服点云散乱无序、减少点云匹配误差，监测结果精度高，可应用实时滑坡监测、塔吊安全监测、古建筑保护修复。

主权项：1.远程地面激光扫描技术提取监测对象表面同名特征点的方法，其特征在于，分为外业和内业，其步骤为：1外业：利用远程地面三维激光扫描仪在固定测站上获取不同时期的点云数据；2内业：①将不同周期点云数据导出，进行点云数据处理与分析；②对不同周期扫描的点云数据，利用扫描靶标拟合点云中心的空间后方交会方法建立统一的监测坐标系；③对扫描区域内点云建立八叉树空间索引；④根据线性回归算法拟合平面；⑤提取网格内平面点云重心为平面特征点；⑥对不同周期扫描的非监测范围稳定区域点云数据，利用迭代最近点ICP拼接算法统一工程坐标系；⑦识别提取的平面同名特征点，利用特征点直方图的方法，识别提取的平面特征点对应变形位置的平面特征点为同名监测点，对扫描监测体的关键变形区域进行表面特征的变形分析；所述的步骤⑦通过考虑其k邻域中法线方向之间所有的相互作用，然后以步骤③提取的点云为基础首先建立最大正方体包围盒，包含所有点云，通过调整不同的k邻域搜索半径不断地以正方体包围盒的方式分割点云，根据提取特征点法线的方向对数据进行归类，点云稀疏的位置建立大的包围盒，点云密集的位置建立小的包围盒，对监测位置进行重点分割，将相同k邻域半径的包围盒的重心点连接起来拟合平面，依次类推直到建立的包围盒中包含一个特征点为止，根据法线方向和k邻域半径以及监测区域可以将变化明显的特征点识别出来，以描述监测对象的几何特征；算法过程如下所述：首先确定k值，选取点Pq并确定其k邻域，记录点集状态，然后选取邻域内的两点P1、P2，并求出各自的法线n1、n2，以n1、n2任意一点为原点定义局部坐标系计算单位向量u、v、w，在uvw坐标系中求出特征三元组，将Pq邻域查询完毕，并将点集全部遍历，最后输出点集的所有特征三元组，其中，单位向量uvw建立规则如下：u＝n1 w＝u×v特征三元组α,φ,θ创建过程如下：α＝v·n2 θ＝arctanw·n2,u·n2计算完中心邻域内n个点之间的所有三元组特征后，将每个特征值分成b等分，形成一个b3维的直方图，每一维代表了其中某个值的某一范围区间，再去统计出现在各个子区间的频率；⑧将不同周期变形区域的平面特征点与首期监测的变形区域平面特征点进行ICP算法匹配，使不同周期变形区域表面点云与首期点云表面点云重合，对不同周期同名特征点在匹配前后的坐标变化进行比较分析，通过识别的同名特征点坐标前后变化快速求出不同周期监测变形区域的位移量与倾斜度，获得监测体表面不同平面特征位置的变形趋势。

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