基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113628341A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202111016626.8(22)申请日2021.08.31(71)申请人时空云科技有限公司地址330029江西省南昌市赣江新区直管区(72)发明人丁惠芬彭泽军谢景辉罗裕敏李凯罗是友李武饶继超谢强强(74)专利代理机构南昌恒桥知识产权代理事务所(普通合伙)36125代理人许明亮(51)Int.Cl.G06T17/20(2006.01)G06T17/05(2011.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法(57)摘要本发明公开了基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法，包括包括以下步骤：S1、使用无人机和基站利用倾斜摄影测量技术获取监测区域的三维模型，得到三维模型数据；S2、使用机载LIDAR与三维激光扫描仪获取监测区域的点云数据；S3、对监测区域的点云数据和三维模型数据进行自动单体化建模，实现了对倾斜摄影数据和LIDAR点云数据单体化过程中对目标物矢量底面的自动提取，获取速度，降低了人力成本；通过基站的伞架装置实现了在非充电时间对于基站的保护，实现了在充电时对无人机的保护，从而提高了无人机的续航效果和保障了无人机的飞行安全，从而提高单体化建模的稳定性。CN113628341ACN113628341A权利要求书1/1页1.基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用无人机和基站利用倾斜摄影测量技术获取监测区域的三维模型，得到三维模型数据；S2、使用机载LIDAR与三维激光扫描仪获取监测区域的点云数据；S3、对监测区域的点云数据和三维模型数据进行自动单体化建模。2.根据权利要求1所述基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法，其特征在于，所述方法包括以下子步骤：S31对所述点云数据和三维建模数据进行预处理，剔除无效点，得到三维点云数据；S32将三维点云数据映射到二维平面；S33根据三维点云数据范围建立相应的平面网格，对三维点云数据平面网格进行快速遍历，计算每个网格的点密度，根据网格的点密度确定网格是否在轮廓线上；S34从平面网格里提取出建筑物轮廓线；S35结合GPU的可编程渲染管线，实现将轮廓线范围内的建筑物高亮显示。3.根据权利要求1所述的基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法，其特征在于：所述步骤S1中的基站装置包括底座、伞架装置、圆杆、充电装置和驱动装置，所述底座为圆形凹台，所述伞架装置包括伞骨、伞布、内支杆和锥形套，所述伞骨从上到下以此为第一伞骨、第二伞骨和第三伞骨，所述第三伞骨周向铰接在底座的边沿，所述第三伞骨和第二伞骨通过第一转动副铰接在一起，所述第二伞骨和第一伞骨通过第二转动副铰接在一起，所述第一伞骨的另一端铰接在上下贯通且大直径开口端向上的锥形套上，所述伞布设置在伞骨上，所述圆杆为中空杆，所述充电装置设置在圆杆内，所述充电装置包括充电端子，所述充电端子伸出圆杆，所述充电端子可采用现有技术中的金属充电极，所述圆杆设置在底座的中心，所述滑套和圆杆为可相对移动的联接，所述滑套和第二转动副之间铰接有内支杆，所述驱动装置设置在底座上。4.根据权利要求3所述的一种基站，其特征在于：所述第一伞骨在第二转动副的作用下最多旋转到平行与水平面。5.根据权利要求1所述的基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法，其特征在于：所述步骤S1中的无人机具有差分定位功能，所述无人机设置有用于充电的导电杆条。6.根据权利要求3所述的一种基站，其特征在于：所述驱动装置为丝杆驱动驱动滑套上下移动，所述滑套和所述驱动装置的丝杆滑动连接。2CN113628341A说明书1/4页基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法[0001]技术领域：本发明涉及一种单体化建模方法，特别涉及到一种基于倾斜摄影数据和LIDAR点云融合自动单体化建模的方法。[0002]背景技术：单体化是相对于倾斜摄影数据特点而言的，指的是我们想要单独管理的一个个对象，且是可以被选中的实体；即用鼠标点击独立的一个对象时可以高亮显示，可以附上属性信息。只有具备了单体化的能力，数据才可以被管理使用，而不仅仅是被用来浏览查看。对于人工建模而言，如3Dmax建的模型，单体化是一件很容易实现的事情。即在人工建模的过程中，自然会把需要单独管理的对象制作为单独的模型，与其它对象分离开。[0003]对于倾斜摄影数据而言，它是连续的一张“皮”，所有地物都是连续的整体，不是分隔开来的。其建模机制在于首先从所拍摄的影像像对中生成稠密的点云，然后对点云进行抽稀，再构建三角