[发明专利]一种文物遗址点云提取分类的方法及装置

说明书

本申请公开了一种文物遗址点云提取分类的方法及装置，应用于遥感考古技术领域。本申请中，对激光雷达扫描到的预设区域中的第一点云进行预处理，减少噪声点等离群点对遗址分类的影响，可以提高各分类类别的点云数据之间的均衡性，获得均匀分布的第二点云。设置多个不同尺度的邻域范围，在计算第二点云的特征集时，降低邻域半径对特征值计算结果的影响，减小特征值计算时对邻域点的依赖。将得到的特征集输入到，利用相同的点云特征集计算方法训练得到的分类模型中，对分类模型的输出结果进行提取标注，得到预设区域中第二点云的分类结果，从而可以分辨出激光雷达扫描的场景的文物遗址的分类结果。因此，可以精准提取分类雷达扫描目标中的文物遗址。

技术领域

本申请涉及遥感考古技术领域，特别是涉及一种文物遗址点云提取分类的方法及装置。

背景技术

遥感技术是文物遗址数字化保护的重要手段之一，激光雷达是一种主动遥感技术。激光雷达扫描距离远、观测范围广，采集的点云通常可以覆盖场景内的所有目标，在所有扫描的目标中精准提取出文物遗址，需要对采集的点云进行提取分类。

一般情况下，对点云的提取分类需要对点云进行特征提取，而特征值的计算依赖邻域点。进行特征提取时需要以选定的中心点为中心预设邻域范围，邻域范围中包括的其它数据点作为邻域点。邻域半径的设置会极大影响特征值的计算结果。在激光雷达扫描的场景较大的情况下，各个雷达扫描的所有目标的尺度和文物遗址结构的不同也会增加邻域半径设置的难度。当邻域半径设置不合理时，会导致无法精准提取分类雷达扫描目标中的文物遗址。

发明内容

基于上述问题，本申请提供了一种文物遗址点云提取分类的方法及装置，可以精准提取分类雷达扫描目标中的文物遗址。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种文物遗址点云提取分类的方法，包括：

对激光雷达扫描预设区域得到的第一点云进行预处理，以获取均匀分布的第二点云；

将所述第二点云中的间隔等于预设间隔的数据点作为中心点；

预设至少两个邻域范围，将各所述中心点在各所述邻域范围中包括的其它数据点作为各所述中心点在该邻域范围内的邻域点，并根据各所述中心点在该邻域范围内的邻域点确定各所述中心点对应该邻域范围的特征集，所述特征集用于确定所述预设区域中所述第二点云的分类结果；

将所述特征集输入分类模型，对所述分类模型的输出结果进行提取标注，在所述第二点云的分类结果中得到所述文物遗址的分类结果，所述分类模型利用预设至少两个所述邻域范围确定的所述特征集进行训练和测试。

可选地，所述对所述激光雷达扫描所述预设区域得到的第一点云进行预处理，以获取均匀分布的第二点云，具体包括：

计算每个所述第一点云到最近的k个所述第一点云的平均欧式距离；

当所述平均欧式距离大于预设阈值时，去除所述第一点云，若否，保留所述第一点云，得到降噪后的所述第一点云；

对降噪后的所述第一点云进行体素化处理，将降噪后的所述第一点云划分为多个体素，所述体素化处理是将所有降噪后的所述第一点云划分为多个立方体，每个所述体素表征一个所述立方体；

利用每个所述体素中距离所述体素的中心点最近的数据点，代替所述体素内其他数据点，得到所述均匀分布的第二点云。

可选地，所述计算每个所述第一点云到最近的k个所述第一点云的平均欧式距离，具体包括：

根据以下公式计算每个所述第一点云到最近的k个所述第一点云的平均欧式距离：