[发明专利]基于人工智能的城市测绘果冻效应消除方法与系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的城市测绘果冻效应消除方法，其特征在于，该方法包括：

采集建筑物的RGB图像和点云数据；

将所述点云数据转换成二维深度图像，获取所述二维深度图像中建筑物的掩模图像；对所述掩模图像、所述二维深度图像和所述RGB图像进行后处理分别得到所述RGB图像和所述二维深度图像的建筑物边缘线和窗户中心点；

根据所述建筑物边缘线的纵向长度得到所述纵向长度的差值，当所述差值大于差值阈值时，认为所述RGB图像需要图像恢复，进而获取所述RGB图像的整体伸缩比例；

基于所述二维深度图像的所述建筑物边缘线和所述窗户中心点对所述RGB图像进行匹配，根据当前匹配点的匹配质量评分和由所述当前匹配点的伸缩量与无人机的角速度所得到的比例值判断所述当前匹配点是否为正常匹配点，若是，则搜索下一个匹配点；否则，对所述当前匹配点所在的区域进行边缘检测获取新窗户中心点，将距离上一个匹配点最近的所述新窗户中心点作为所述当前匹配点；所述伸缩量是指相邻匹配点之间的距离与对应相邻所述窗户中心点之间的距离的差值量；

根据多个所述匹配点和所述伸缩量，并结合所述RGB图像与所述二维深度图像中对应各行之间的偏移量对所述RGB图像进行所述图像恢复。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述二维深度图像的所述建筑物边缘线和所述窗户中心点对所述RGB图像进行匹配的方法为：

根据所述二维深度图像的所述建筑物边缘线和第一个所述窗户中心点得到所述RGB图像中的第一匹配点，进而以所述第一匹配点为起点按照相邻所述窗户中心点的位置关系得到剩余所述匹配点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述二维深度图像的所述建筑物边缘线和第一个所述窗户中心点得到所述RGB图像中的第一匹配点的方法，包括：

根据所述二维深度图像的所述建筑物边缘线和所述第一个所述窗户中心点，得到所述RGB图像中对应的所述窗户中心点的初始伸缩量和初始偏移量；

利用所述初始伸缩量对所述RGB图像的所述窗户中心点进行移动得到新坐标，以所述新坐标的位置为圆心，且以所述初始偏移量为半径画圆，选择置信度大的所述窗户中心点为所述RGB图像的所述第一匹配点。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前匹配点的匹配质量评分的获取方法包括：

将所述整体伸缩比例与所述窗户中心点之间的距离相乘得到所述RGB图像的整体伸缩量；

根据所述当前匹配点的所述伸缩量、所述整体伸缩量、所述匹配质量评分的波动范围和所述正常匹配点的所述伸缩量得到所述当前匹配点的匹配质量评分。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前匹配点的匹配质量评分和由所述当前匹配点的伸缩量与无人机的角速度所得到的比例值判断所述当前匹配点是否为正常匹配点，包括：

当所述匹配质量评分大于评分阈值时或当所述比例值与标准值之间的差量大于比例差值波动范围时，认为所述当前匹配点为所述异常匹配点；否则，为所述正常匹配点。