(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210672480.0 (22)申请日 2022.06.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114764871 A (43)申请公布日 2022.07.19 (73)专利权人 青岛市勘察测绘研究院 地址 266032 山东省青岛市 市北区山 东路 189号 专利权人 武汉大学 (72)发明人 丁鹏辉　张璐琪　刘宝华　李琳　 丁晓龙　曾静静　杨必胜　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 许莲英(51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (56)对比文件 CN 106683131 A,2017.0 5.17 CN 113763308 A,2021.12.07 US 201708407 7 A1,2017.0 3.23 审查员 孙韬敏 (54)发明名称 一种基于机载激光点云的城市建筑物属性 提取方法 (57)摘要 本发明提出了一种基于机载激光点云的城 市建筑物属性提取方法。 本发明利用布料滤波算 法提取机载激光点云非地面点， 分别计算每个非 地面激光点的几何特征、 高度特征、 属性特征并 利用随机森林分类器将非地面点云逐点标记为 建筑物点、 植被点； 然后给定三维距离阈值、 高度 距离阈值、 强度差异阈值对 标记为建筑物的激光 点进行区域生长并得到多个建筑物 点云聚类； 对 每个建筑物点云聚类经过平面拟合得到建筑物 结构高度以及建筑物结构的轮廓信息。 本发明利 用机载激光点云自动获取大规模城市建筑物层 高及轮廓信息， 获得城市建筑不同高度、 不同结 构的精细 尺度建筑物结构信息， 为城市地理数据 库提供数据支持。 权利要求书3页 说明书10页 附图1页 CN 114764871 B 2022.09.13 CN 114764871 B 1.一种基于 机载激光 点云的城市 建筑物属性 提取方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 对机载激光点云进行噪声剔除得到去噪后机载激光点云， 将去噪后机载激光点 云的每个激光点利用布料滤波算法滤波处理得到去噪后机载激光点云， 并得到去噪后机载 激光点云中每个激光点的类别标签标记为地面点、 非地面点； 筛选出去 噪后机载激光点云 中激光点类别标签为地面点的激光点构建地面点云， 筛选出去噪后机载激光点云中激光点 类别标签为 非地面点的激光点构建非地面点云， 将地面点云通过邻近插值的方式拟合得到 数字地面模型； 步骤2， 根据非地面点云中每个激光点的几何信息和非地面点云中每个激光点的属性 信息， 计算非地面点云中每个激光点的几何特征、 高度特征、 属性特征； 根据非地面点云中 每个激光点的几何特征、 高度特征、 属性特征利用随机森林分类器进 行分类， 非地面点云中 每个激光点的类别标签标记为建筑物点、 植被点； 筛选出非地面点云的类别标签为建筑物 点的激光 点构建建筑物点云； 步骤3， 通过建筑物点云中两个激光点间的三维距离阈值、 建筑物点云中两个激光点间 的高度距离阈值、 建筑物点云中两个激光点间的强度差异阈值构建区域生长的约束条件， 将建筑物点云中每 个激光点通过区域 生长算法进行聚类得到多个建筑物点云聚类； 步骤4， 对每个建筑物点云聚类依次进行平面拟合计算得到每个建筑物点云聚类的建 筑物结构高度， 根据已知的建筑物单层高度和已获取 的建筑物 聚类的高度信息， 计算对应 的层数信息； 将 每个建筑物点云聚类投影到二维平面得到每个建筑物点云聚类的二 维平面 区域， 将每个建筑物点云聚类的二维平面区域通过散点轮廓alpha ‑shape方法提取得到每 个建筑物结构轮廓； 步骤1所述机载激光 三维点云的定义 为： pk(xk， yk， zk， Ik， RNk)， k∈[1， K] 其中， K为机载激光三维点云中激光点的数量， pk(xk， yk， zk， Ik， RNk)为三维点云中第k个 点， Ik为第k个点的反射强度信息， RNk为第k个点的回波次数信息， xk， yk， zk为三维点云中第k 个点分别对应的空间直角坐标系X、 Y、 Z轴的坐标值， 其中Z轴竖直向上， X、 Y、 Z轴两 两垂直； 步骤2所述计算非地 面点云中每 个激光点的几何特 征， 具体方法为： 将非地面点云中第i个激光 点定义为pi， i∈[1， N]， N 为非地面点云中激光 点的数量； 给定球形邻域半径Rs， 以非地面点云中第i个激光点pi为球心， 构建半径为Rs的球形邻 域 利用球形邻域 的所有激光点构建非地面点云中第i个激光点的协方差矩阵Mi， 计 算方式如下： 其中， 为第i个激光点对应的球形邻域 内的邻域激光点个数， t为其球形邻域内的 第t个邻域激光点， ρi， t＝[xi， t， yi， t， zi， t]， ρi， t为邻域激光点由空间坐标组成的向量， xi， t为 邻域激光点X轴对应的坐标值， yi， t为邻域激光点Y轴对应的坐标值， zi， t为邻域激光点Z轴对 应的坐标值； 为第i个激光点球形邻域 内所有激光点空间坐标平 均值组成的向量， 为第i个激光点球形邻域 内所有激光点在X轴的坐标平均值， 为权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114764871 B 2第i个激光点球形邻域 内所有激光点在Y轴的坐标平均值， 为第i个激光点球形邻域 内所有激光 点在Z轴的坐标平均值； 将非地面点云中第i个激光点的协方差矩阵Mi通过主成分分析方法得到非地面点云中 第i个激光点对应的第一特征值λ1， i、 非地面点云中第i个激光点对应的第二特征值λ2， i、 非 地面点云中第i个激光 点对应的第三特 征值 λ3， i； 第i个激光点pi的各向异性Aλ， i特征、 平面性Pλ， i特征、 球性Sλ， i特征、 线性Lλ， i特征计算公 式分别如下： 步骤2所述计算非地 面点云中每 个激光点的高度特 征， 具体方法为： 将非地面点云中第i个激光 点定义为pi， i∈[1， N]， N 为非地面点云中激光 点的数量； 给定球形邻域半径Rc， 竖直高度Lc， 以非地面点云中第i个激光点pi为圆柱中心， 构 建半 径为Rc的圆柱邻域 步骤2中所述非地面点云中第i个激光点对应的高程特征由圆柱邻 域 内由高程极差 Hd， i、 高程标准差 HSTD， i以及高程峰度Hskw， i构成， 具体 计算方式如下： Hd， i＝zmax， i‑zmin， i 其中， 第i个激光点对应的圆柱邻域 内邻域激光点的个数， zmax， i为第i个激光点 圆柱邻域内所有 激光点对应的最大的Z轴坐 标值、 zmin， i为第i个激 光点圆柱邻域内所有 激光 点对应的最小的Z轴坐标值、 为第i个激光点圆柱邻域内所有激光点对应的Z轴的平均 值； 步骤2所述计算非地 面点云中每 个激光点的属性特 征， 具体方法为： 对于非地面点云中第i个激光点pi， i∈[1， N]， 在半径Rs的球形邻域内的点的平均强度 和平均回波次数 作为属性特 征； 依次计算建筑物点云中第 s个激光点 与建筑物点云中第t个激光点 间的三维距 离 高度距离 强度差异 若均满足条件 则建筑物点云中第s个激光点权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114764871 B 3