一种适用于多视角自动化配准多站地面激光点云数据的方法
本发明涉及一种多视角地面激光点云数据自动化全局配准方法。该方法分为两个关键的模块:语义 特征点的提取与特征匹配。第一步,进行语义特征点的提取,通过数据切片、距离聚类、几何基元拟合 等一系列方式,获得语义特征点;第二步,进行语义特征点的匹配,通过构建三角几何约束条件与语义 约束条件来匹配语义特征点;并采用几何一致性的聚类方式剔除其中错误的匹配;最后,以匹配的特征 点个数的倒数作为权值,构建一个加权无向图,以加权无向图的最小生成树作为配准的路径,最终得到 各个站的全局配准参数,实现全局最优配准。本发明构筑了一种适用于多视角的自动化地面站激光点云 配准方法,该方法能够有效抵抗噪声、点密度与遮挡的影响,提高了激光扫描作业效率,具有很好的实 用价值。
武汉大学
2021-04-13