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摘要：本发明公开了基于点云数据的露天采场坡面顶底线自动提取方法，涉及点云数据处理领域，用于对处于基建期、恢复治理期等时期的露天采场的坡面顶底线进行有效识别。所述顶底线自动提取方法包括：第一步，根据主成分方向及垂线方向记性密集切片，获取一系列点云断面；第二步，通过改进的格雷厄姆算法对各点云断面排序；第三步，采用多次样条函数方法获得曲线拐点；第四步，根据相邻断面的高程信息连接特征点。本发明利用点云切片手段减少因曲率计算产生的运算复杂度和运算时间，并采用梯度分布对特征点进行二次判断，能够实现准确分辨特征点与倒堆点的多任务学习模式，在保证效率的同时又提升了识别的精度，显著减少了误提取特征点的数量。

主权项：1.基于点云数据的露天采场坡面顶底线自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1对点云进行主成分分析，获取点云数据的主成分方向及垂线方向，然后依据主成分方向及垂线方向进行密集切片，得到一系列点云断面；S2对于每一个无序的点云断面，通过改进的格雷厄姆算法对其进行排序；S3对经过排序后的断面点云作为型值点输入，采用样条函数方法拟合断面点云的曲线，并获取曲线拐点；S4利用拐点邻域内点云的梯度分布情况二次判断，去除倒堆造成的影响，最后根据相邻断面的高程信息连接特征点；在S1中，将原始点云数据进行标准化，确保特征值为0且标准差为1，对于每个特征值和每个观测值，其标准化公式为： ；式中，为标准化后的数据，为标准化前的数据，为特征的均值，为特征的方差；计算标准化后数据的协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值；根据最大的所对应的向量可以找到点云数据中的第一主成分方向，然后基于该向量及平面内的垂线方向，对点云数据进行密集切片，切片厚度为1m；在S2中，每个断面进行投影，投影到每个断面的切面上，获取投影后点云最低点坐标，计算每个点到质心上方200m处的特殊点的极坐标角度，按照角度大小进行排序，然后将点映射回三维空间，得到有序的点云切片；其中，极坐标角度计算式为： ；式中，（，）为切片投影后点云的二维坐标，（，）为中心点的坐标；令，，则： ；式中，为所求极角；在S3中，对于每个坐标、、构建三次样条函数为： ； ； ；式中，为处的离散值，、、、、、、、、、、、均为所求参数；对于每个坐标、、独立的设置并求解以下条件，为保证样条函数在每个数据点上的函数值与给定的观测值相同，令每个区间内满足： ； ；式中，为离散值，为函数值；确保一阶导数连续，为保证曲线在各个斜率下满足平滑过渡的条件，需满足： ；在曲线的两端点和处，也就是两端设置二阶导数为0，即满足： ； ；使两端平直满足露天采场的实际条件；计算曲线拐点，根据上述参数构建拟合曲线，计算曲线拐点；在S4中，利用获取的曲线拐点构建邻接关系，对于每个点通过最近邻法，选择距离点最近的个点；计算局部平面，对于每个点及其最近邻，计算最佳拟合平面： ；构建矩阵得： ；设置目标变量：；使用最小二乘法求解，其中，计算： ； ；式中，为梯度，为梯度的模；根据高程信息连接相邻断面特征点；其中，梯度的模呈现双峰值，集中在0.1、0.2，并且在0.1处具有最大分布数值，即符合坡面顶底线邻域内拥有平整的平盘与边帮仅有小区域快速变化的坡面顶底线这一空间特征，则该点判断为真正的坡面顶底线特征点；反之，如果梯度分布跨度大，峰值不明显，则说明符合倒堆区域崎岖不平的空间特征。

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