[发明专利]一种基于多源数据的高精地图生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，包括：

设置多种传感器，采集生成高精地图所需的数据，包括：无人机倾斜摄影影像、专业采集车拍摄影像和专业采集车激光雷达点云；

提取无人机倾斜摄影影像与专业采集车拍摄影像的影像特征点，对影像特征点进行融合，得到像点稀疏点云；

从像点稀疏点云中提取特征要素，对稀疏点云的特征要素进行立体匹配，重建密集点云；

将专业采集车激光雷达点云与重建的密集点云进行精度点云重定向配准，确定各高精地图元素的实际位置信息；

使用高精地图元素构建高精地图；

进行数据融合处理，具体包括：

通过图像处理算法提取影像特征点；

对无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点进行匹配，只保留满足几何约束的匹配，迭代遍历每一对匹配点，从而得到两度同名点或者多度同名点；

通过同名点对，配合初始的GPS参数和IMU参数，进行光束法平差，从平差的结果中获取影像的内参和外参；

根据影像的内参和外参感知影像重复区域的深度信息，依据深度信息进行无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点的融合，得到融合后像点的稀疏点云，即融合后像点的初步位置信息。

2.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，搭建立体采集环境采集生成高精地图所需的数据，具体包括：

下视立体采集：将立体采集环境的视角调整为向下视角，采集基于地面或者倾斜于地面的高精地图元素；

前视立体采集：将立体采集环境的视角调整为地面向前视角，采集垂直于地面或者倾斜于地面的高精地图元素。

3.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，影像的外参是指拍摄照片时相机的位置和姿态，影像的内参是指摄像机内部的焦距与相主点位置。

4.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，从像点稀疏点云中提取特征要素，具体包括如下子步骤：

计算稀疏点云的中心点；

计算稀疏点云中各像点对中心点的贡献率；

将对中心点的贡献率超过预设贡献率的像点作为特征要素。

5.一种基于多源数据的高精地图生成系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于设置多种传感器搭建立体采集环境，采集生成高精地图所需的数据，包括：无人机倾斜摄影影像、专业采集车拍摄影像和专业采集车激光雷达点云；

稀疏点云构建模块，用于提取无人机倾斜摄影影像与专业采集车拍摄影像的影像特征点，对影像特征点进行融合，得到像点稀疏点云；

密集点云重建模块，用于从像点稀疏点云中提取特征要素，对稀疏点云的特征要素进行立体匹配，重建密集点云；

高精地图位置信息确定模块，用于将专业采集车激光雷达点云与重建的密集点云进行精度点云重定向配准，确定各高精地图元素的实际位置信息；

高精地图构建模块，用于使用高精地图元素构建高精地图；

进行数据融合处理，具体包括：

通过图像处理算法提取影像特征点；

对无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点进行匹配，只保留满足几何约束的匹配，迭代遍历每一对匹配点，从而得到两度同名点或者多度同名点；

通过同名点对，配合初始的GPS参数和IMU参数，进行光束法平差，从平差的结果中获取影像的内参和外参；

根据影像的内参和外参感知影像重复区域的深度信息，依据深度信息进行无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点的融合，得到融合后像点的稀疏点云，即融合后像点的初步位置信息。

6.如权利要求5所述的一种基于多源数据的高精地图生成系统，其特征在于，搭建立体采集环境采集生成高精地图所需的数据，具体包括：

下视立体采集：将立体采集环境的视角调整为向下视角，采集基于地面或者倾斜于地面的高精地图元素；

前视立体采集：将立体采集环境的视角调整为地面向前视角，采集垂直于地面或者倾斜于地面的高精地图元素。