一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115984486A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202310194356.2(22)申请日2023.03.03(71)申请人北京科技大学地址100083北京市海淀区学院路30号(72)发明人许镇王英旺唐禧妍范晶晶宋睿卓(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司11237专利代理师张仲波(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G01S17/86(2020.01)G01S7/497(2006.01)G06T7/80(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法及装置(57)摘要本发明涉及土木工程计算机视觉技术领域，特别是指一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法及装置，一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法包括:激光雷达和深度相机进行联合标定，获得联合标定参数；将合成点云数据和真实点云数据输入预设的半自动标注算法，获得桥梁语义数据集；根据预设的桥梁数据集、桥梁语义数据集和预设的二维深度学习算法，获得桥梁三维语义模型；根据联合标定参数和所述桥梁三维语义模型，获得重建后桥梁三维语义模型；根据重建后桥梁三维语义模型，通过预设的二次开发程序进行编译，获得桥梁信息模型。本发明是一种精度高、语义信息丰富的桥梁三维信息模型的构建方法。CN115984486ACN115984486A权利要求书1/2页1.一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：基于激光雷达和深度相机进行联合标定，获得联合标定参数；对预设的桥梁三维模型进行数据处理，获得合成点云数据，使用无人机对桥梁进行拍摄，获得真实点云数据；将所述合成点云数据和所述真实点云数据输入预设的半自动标注算法，获得桥梁语义数据集；根据预设的桥梁数据集、所述桥梁语义数据集和预设的二维深度学习算法，获得桥梁三维语义模型；根据所述联合标定参数和所述桥梁三维语义模型，获得重建后桥梁三维语义模型；根据所述重建后桥梁三维语义模型，通过预设的二次开发程序进行编译，获得桥梁信息模型。2.根据权利要求1所述的一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征在于，所述基于激光雷达和深度相机进行联合标定，获得联合标定参数，包括：基于标定工具箱和标定板，使用激光雷达和深度相机进行数据采集，获得激光雷达标定数据和深度相机标定数据；基于所述激光雷达标定数据和所述深度相机标定数据通过预设算法进行编译，获取激光雷达与深度相机的联合标定参数。3.根据权利要求1所述的一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征在于，所述对预设的桥梁三维模型进行数据处理，获得合成点云数据，使用无人机对桥梁进行拍摄，获得真实点云数据，包括：对预设的桥梁三维模型进行格式转换、点云处理和多角度截取构建，获得合成点云数据；使用无人机对桥梁进行拍摄，获得真实桥梁图片；将真实桥梁图片转换为点云数据，获得真实点云数据。4.根据权利要求1所述的一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征在于，所述根据预设的桥梁数据集、所述桥梁语义数据集和预设的二维深度学习算法，获得桥梁三维语义模型，包括：将预设的桥梁数据集通过迁移学习方法融入所述桥梁语义数据集，获得融合语义数据集；使用所述融合语义数据集对预设的二维深度学习算法进行训练，获得桥梁三维语义模型。5.根据权利要求1所述的一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征在于，所述根据所述联合标定参数和所述桥梁三维语义模型，获得重建后桥梁三维语义模型，包括：基于所述联合标定参数，通过激光雷达和深度相机的联合标定对待重建桥梁进行拍摄，获得待重建桥梁点云数据；将所述待重建桥梁点云数据输入所述桥梁三维语义模型进行桥梁构件的语义分割，获得重建后桥梁三维语义模型。6.根据权利要求1所述的一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成方法，其特征2CN115984486A权利要求书2/2页在于，所述根据所述重建后桥梁三维语义模型，通过预设的二次开发程序进行编译，获得桥梁信息模型，包括：对所述重建后桥梁三维语义模型进行桥梁构件的信息提取，获得桥梁构件的基础信息；将所述桥梁构件的基础信息输入预设的二次开发程序进行参数化编译，获得桥梁信息模型。7.一种融合激光雷达与深度相机的桥梁模型生成装置，其特征在于，所述装置包括：设备联合标定模块，用于基于激光雷达和深度相机进行联合标定，获得联合标定参数；点云数据采集模块，用于对预设的桥梁三维模型进行数据处理，获得合成点云数据，使用无人机对桥梁进行拍摄，获得真实点云数据；语义数据获取模块，用于将所述合成点云数据和所述真实点云数据输入预设的半自动标注算法，获得桥梁语义数据集；语义