CN104657464B - 一种数据处理方法及装置 - Google Patents

一种数据处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104657464B
CN104657464B CN201510070882.3A CN201510070882A CN104657464B CN 104657464 B CN104657464 B CN 104657464B CN 201510070882 A CN201510070882 A CN 201510070882A CN 104657464 B CN104657464 B CN 104657464B
Authority
CN
China
Prior art keywords
original
point cloud
cloud data
traverse measurement
measurement track
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510070882.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104657464A (zh
Inventor
曾超
马腾
李成军
吴伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201510070882.3A priority Critical patent/CN104657464B/zh
Publication of CN104657464A publication Critical patent/CN104657464A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104657464B publication Critical patent/CN104657464B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明实施例提供一种数据处理方法及装置，其中的方法可包括：获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据；采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息；根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息；采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹；根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。本发明能够使得点云数据既具备测量细节的描述，又保证测量精度，提升数据处理的有效性和准确性。

Description

一种数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其一种数据处理方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，为了满足人们关于三维地图、立体导航等的迫切需求，移动测量系统迅速发展，关于移动测量数据的处理也成为一个重要的研究课题。目前应用最为广泛的是车载移动测量系统，其以火车、汽车等地面移动工具为载体平台，通过扫描移动载体在行进过程中的道路及建筑物的表面，可获得移动测量轨迹并生成对应的点云数据；车载移动测量系统通常能够测量得到地面环境的细节，但其移动测量轨迹易产生漂移，因此根据移动测量轨迹处理形成的点云数据的精度通常较低，这无疑降低了数据处理的准确性。随着航空摄影技术的发展，航拍测量系统也渐渐兴起，航拍测量系统是以飞机、飞艇等空中飞行工具为载体平台，通过采集飞行载体在飞行过程中的地面或空间等的影像数据或传感数据，处理成为航拍点云数据。航拍点云数据的精度通常较高，但是往往缺乏关于建筑物的细节描述，这无疑降低了数据处理的有效性。
发明内容
本发明实施例提供一种数据处理方法及装置，能够使得点云数据既具备测量细节的描述，又保证测量精度，提升数据处理的有效性和准确性。
本发明实施例第一方面提供一种数据处理方法，可包括：
获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据；
采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息；
根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息；
采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹；
根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
本发明实施例第二方面提供一种数据处理装置，可包括：
获取单元，用于获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据；
校准单元，用于采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息；
计算单元，用于根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息；
修正单元，用于采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹；
数据生成单元，用于根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4为图3所示的获取单元的实施例的结构示意图；
图5为图3所示的校准单元的实施例的结构示意图；
图6为图3所示的计算单元的实施例的结构示意图；
图7为图3所示的修正单元的实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例中，移动测量系统可包括车载移动测量系统和航拍测量系统，代表目前较为尖端的测绘技术。其中，车载移动测量系统是以火车、汽车等地面移动工具为载体平台，以激光扫描备、影像成像以及由GPS、IMU和车轮编码等组合形成的导航等技术为依托，通过扫描移动载体在行进过程中的道路及建筑物的表面，可获得点云数据以及移动测量轨迹，进而能够实现道路及建筑物的重建和绘制。其中，航拍测量系统是以飞机、飞艇等空中飞行工具为载体平台，以航摄、传感以及影像处理等技术为依托，通过采集飞行载体在飞行过程中的地面或空间等的影像数据或传感数据，处理成为航拍点云数据，进而能够实现三维模型的重建。
基于上述描述，下面将结合附图1-附图2，对本发明实施例提供的数据处理方法进行详细介绍。
请参见图1，为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程图；该方法可包括以下步骤S101-步骤S105。
S101，获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据。
其中，原始移动测量轨迹可以为车载移动测量系统在测绘过程中的行进轨迹。所述原始点云数据可以为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的大量点数据的集合。所述航拍点云数据可以为航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹为位置基准，并对该原始移动测量轨迹所在的一定地理范围内进行测绘的过程中，采集到的地面或空间的大量点数据的集合。
S102，采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息。
车载移动测量系统采用沿道路行进的路线采集数据，其点云数据通常能够体现地面环境的细节，但同时，由于地面环境的复杂性，例如：密集高楼城区、峡谷山凹区域等等，影响了移动载体的导航信号的准确性，从而使得原始移动测量轨迹产生漂移；另外，受限于激光的扫描距离及光线遮挡等因素，扫描获得的原始点云数据存在缺失，造成原始点云数据的精度较低，影响原始点云数据的使用。航拍测量系统由于采用高空拍摄的方式采集数据，其航拍点云数据的精度通常较高。因此，本步骤中，可采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息。
S103，根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息。
所述原始点云数据的偏移信息可反映出所述原始移动测量轨迹的漂移信息，本步骤中，可通过所述原始点云数据的偏移信息进行轨迹反算，计算获得所述原始移动测量轨迹的修正信息，该修正信息可用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值。
S104，采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹。
由于所述修正信息可用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值，因此，采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹，则该目标移动测量轨迹可克服由于移动载体的导航信号的准确性所产生的轨迹漂移问题，提升了移动测量轨迹的精度。
S105，根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
由于目标移动测量轨迹对原始移动测量轨迹的漂移进行了纠正，以此目标移动测量轨迹所生成的目标点云数据，能够更为精确地反映道路和/或建筑物的信息，依据该目标点云数据能够实现更为精确的三维重建，提升建模质量和效果。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
请参见图2，为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程图；该方法可包括以下步骤S201-步骤S210。
S201，调用车载移动测量系统在预设采集时间内对预设地理范围进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据。
所述预设采集时间和预设地理范围可以根据实际情况进行设定，例如：可设定所述预设采集时间为9:00-23:00，所述预设地理范围为“XX市YY区”，等等；按照上述例子，本步骤可采用车载移动测量系统在9:00-23:00对“XX市YY区”进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据。其中，所述原始移动测量轨迹可以为车载移动测量系统在测绘过程中的行进轨迹。所述原始点云数据可以为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的大量点数据的集合。
S202，调用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对所述预设地理范围进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
按照上述例子，本步骤可采用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对“XX市YY区”进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
本实施例的步骤S201-步骤S202可以为图1所示实施例的步骤S101的具体细化步骤。
S203，对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块。
分块处理的过程主要有两个影响因素，其一为时间因素，由于IMU的存在，车载移动测量系统可以使扫描获得的原始点云数据在较短时间范围内保持较高的相对精度；其二为地理范围因素，为了保证对原始点云数据进行校准的准确度和可靠性，所划分的数据块的范围不能太小。考虑到上述两个影响因素，可设置分块处理规则包括：可将所述预设采集时间划分为至少一个时间段，例如：可将预设采集时间9:00-23:00，划分为840个时间段，每个时间段均为60s；该规则进一步包括：设置每个时间段的测量地理范围的标准，例如：设置每个时间段需要至少测量200m地理范围。本步骤中可以按照上述设置的分块处理规则对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块，按照上述例子，每个数据块所包含的数据是由车载移动测量系统在60s内测量大于等于200m地理范围所获得的数据。
S204，以所述航拍点云数据为模板，分别对每个数据块进行校准，获得每个数据块的校准参数。
本步骤的校准过程可以包括：①从航拍点云数据中提取建筑物的轮廓线，并以此轮廓线作为模板数据；②依次将每个数据块视为刚体，从每个数据块中提取建筑物的轮廓线作为待校准数据；③依次将每个待校准数据与模板数据进行比对，可得到每个数据块的初始偏移值，该每个数据块的初始偏移值即为所述每个数据块的校准参数。
S205，根据所述每个数据块的校准参数以及所述航拍点云数据，采用三维点配准算法对每个数据块进行配准，获得每个数据块的偏移信息。
三维点配准算法可包括但不限于：ICP(Iterative Closest Point，迭代最近点)算法、点标记算法、自旋图像算法、随机采样一致性算法等等，本发明实施例优选采用ICP算法，以步骤S204所获得的每个数据块的校准参数作为ICP算法中的初始输入值，基于ICP算法进行所述航拍点云数据和每个数据块的点对之间的约束，计算获得每个数据块较为精确的最终偏移值，每个数据块的最终偏移值则为每个数据块的偏移信息。
本实施例的步骤S203-步骤S205可以为图1所示实施例的步骤S102的具体细化步骤。
S206，对所述原始移动测量轨迹进行分段处理，获得至少一个位置区间，一个位置区间对应一个数据块。位置区间与数据块的对应关系为：数据块所包含的数据是通过对所述数据块对应的位置区间所标识的地理范围进行测量获得。
S207，根据所述每个数据块的偏移信息，计算所述每个位置区间的修正信息。
数据块的偏移信息可反映出所述数据块所对应的位置区间的漂移信息，本步骤中，可通过所述每个数据块的偏移信息进行轨迹反算，获得所述每个位置区间的修正信息，该修正信息可用于表征所述位置区间的实际漂移值。
本实施例的步骤S206-步骤S207可以为图1所示实施例的步骤S103的具体细化步骤。
S208，采用所述每个位置区间的修正信息修正所述每个位置区间的位置。
由于所述每个位置区间的修正信息可用于表征所述每个位置区间的实际漂移值，因此，采用所述修正信息对所述位置区间进行位置修正，可克服由于移动载体的导航信号的准确性所产生的轨迹漂移问题，提升移动测量轨迹的精度。
S209，对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，获得目标移动测量轨迹。
通过对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，可以使得每个位置区间通过平滑过渡，保证目标移动测量轨迹的连续性。
本实施例的步骤S208-步骤S209可以为图1所示实施例的步骤S104的具体细化步骤。
S210，根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
本实施例的步骤S210可以参见图1所示实施例的步骤S105。由于目标移动测量轨迹对原始移动测量轨迹的漂移进行了纠正，以此目标移动测量轨迹所生成的目标点云数据，能够更为精确地反映道路和/或建筑物的信息，依据该目标点云数据能够实现更为精确的三维重建，提升建模质量和效果。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
下面将结合附图3-附图7，对本发明实施例提供的数据处理装置的结构和功能进行详细介绍，需要说明的是，下述的装置可以被安装于终端或服务器中，以用于执行上述图1-图2所示的方法。其中的终端可包括但不限于：电脑、手机、PAD(平板电脑)、车载终端等设备。
请参见图3，为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；该装置可包括：获取单元101、校准单元102、计算单元103、修正单元104和数据生成单元105。
获取单元101，用于获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据。
其中，原始移动测量轨迹可以为车载移动测量系统在测绘过程中的行进轨迹。所述原始点云数据可以为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的大量点数据的集合。所述航拍点云数据可以为航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹为位置基准，并对该原始移动测量轨迹所在的一定地理范围内进行测绘的过程中，采集到的地面或空间的大量点数据的集合。
校准单元102，用于采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息。
车载移动测量系统采用沿道路行进的路线采集数据，其点云数据通常能够体现地面环境的细节，但同时，由于地面环境的复杂性，例如：密集高楼城区、峡谷山凹区域等等，影响了移动载体的导航信号的准确性，从而使得原始移动测量轨迹产生漂移；另外，受限于激光的扫描距离及光线遮挡等因素，扫描获得的原始点云数据存在缺失，造成原始点云数据的精度较低，影响原始点云数据的使用。航拍测量系统由于采用高空拍摄的方式采集数据，其航拍点云数据的精度通常较高。因此，所述校准单元102可采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息。
计算单元103，用于根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息。
所述原始点云数据的偏移信息可反映出所述原始移动测量轨迹的漂移信息，所述计算单元103可通过所述原始点云数据的偏移信息进行轨迹反算，计算获得所述原始移动测量轨迹的修正信息，该修正信息可用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值。
修正单元104，用于采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹。
由于所述修正信息可用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值，因此，采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹，则该目标移动测量轨迹可克服由于移动载体的导航信号的准确性所产生的轨迹漂移问题，提升了移动测量轨迹的精度。
数据生成单元105，用于根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
由于目标移动测量轨迹对原始移动测量轨迹的漂移进行了纠正，以此目标移动测量轨迹所生成的目标点云数据，能够更为精确地反映道路和/或建筑物的信息，依据该目标点云数据能够实现更为精确的三维重建，提升建模质量和效果。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
请参见图4，为图3所示的获取单元的实施例的结构示意图；该获取单元101可包括：第一测绘单元1001和第二测绘单元1002。
第一测绘单元1001，用于调用车载移动测量系统在预设采集时间内对预设地理范围进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据。
所述预设采集时间和预设地理范围可以根据实际情况进行设定，例如：可设定所述预设采集时间为9:00-23:00，所述预设地理范围为“XX市YY区”，等等；按照上述例子，所述第一测绘单元1001可调用车载移动测量系统在9:00-23:00对“XX市YY区”进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据。其中，所述原始移动测量轨迹可以为车载移动测量系统在测绘过程中的行进轨迹。所述原始点云数据可以为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的大量点数据的集合。
第二测绘单元1002，用于调用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对所述预设地理范围进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
按照上述例子，所述第二测绘单元1002可调用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对“XX市YY区”进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
请参见图5，为图3所示的校准单元的实施例的结构示意图；该校准单元102可包括：分块处理单元2001、模板校准单元2002和配准单元2003。
分块处理单元2001，用于对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块。
分块处理的过程主要有两个影响因素，其一为时间因素，由于IMU的存在，车载移动测量系统可以使扫描获得的原始点云数据在较短时间范围内保持较高的相对精度；其二为地理范围因素，为了保证对原始点云数据进行校准的准确度和可靠性，所划分的数据块的范围不能太小。考虑到上述两个影响因素，可设置分块处理规则包括：可将所述预设采集时间划分为至少一个时间段，例如：可将预设采集时间9:00-23:00，划分为840个时间段，每个时间段均为60s；该规则进一步包括：设置每个时间段的测量地理范围的标准，例如：设置每个时间段需要至少测量200m地理范围。所述分块处理单元2001可以按照上述设置的分块处理规则对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块，按照上述例子，每个数据块所包含的数据是由车载移动测量系统在60s内测量大于等于200m地理范围所获得的数据。
模板校准单元2002，用于以所述航拍点云数据为模板，分别对每个数据块进行校准，获得每个数据块的校准参数。
所述模板校准单元2002的校准过程可以包括：①从航拍点云数据中提取建筑物的轮廓线，并以此轮廓线作为模板数据；②依次将每个数据块视为刚体，从每个数据块中提取建筑物的轮廓线作为待校准数据；③依次将每个待校准数据与模板数据进行比对，可得到每个数据块的初始偏移值，该每个数据块的初始偏移值即为所述每个数据块的校准参数。
配准单元2003，用于根据所述每个数据块的校准参数以及所述航拍点云数据，采用三维点配准算法对每个数据块进行配准，获得每个数据块的偏移信息。
三维点配准算法可包括但不限于：ICP算法、点标记算法、自旋图像算法、随机采样一致性算法等等，本发明实施例优选采用ICP算法，所述配准单元2003以所获得的每个数据块的校准参数作为ICP算法中的初始输入值，基于ICP算法进行所述航拍点云数据和每个数据块的点对之间的约束，计算获得每个数据块较为精确的最终偏移值，每个数据块的最终偏移值则为每个数据块的偏移信息。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
请参见图6，为图3所示的计算单元的实施例的结构示意图；该计算单元103可包括：分段处理单元3001和信息计算单元3002。
分段处理单元3001，用于对所述原始移动测量轨迹进行分段处理，获得至少一个位置区间，一个位置区间对应一个数据块。位置区间与数据块的对应关系为：数据块所包含的数据是通过对所述数据块对应的位置区间所标识的地理范围进行测量获得。
信息计算单元3002，用于根据所述每个数据块的偏移信息，计算所述每个位置区间的修正信息。
数据块的偏移信息可反映出所述数据块所对应的位置区间的漂移信息，所述信息计算单元3002可通过所述每个数据块的偏移信息进行轨迹反算，获得所述每个位置区间的修正信息，该修正信息可用于表征所述位置区间的实际漂移值。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
请参见图7，为图3所示的修正单元的实施例的结构示意图；该修正单元104可包括：位置修正单元4001和平滑处理单元4002。
位置修正单元4001，用于采用所述每个位置区间的修正信息修正所述每个位置区间的位置。
由于所述每个位置区间的修正信息可用于表征所述每个位置区间的实际漂移值，因此，采用所述修正信息对所述位置区间进行位置修正，可克服由于移动载体的导航信号的准确性所产生的轨迹漂移问题，提升移动测量轨迹的精度。
平滑处理单元4002，用于对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，获得目标移动测量轨迹。
通过对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，可以使得每个位置区间通过平滑过渡，保证目标移动测量轨迹的连续性。
本发明实施例中，可以采用航拍点云数据对原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，基于该偏移信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，并生成目标点云数据，该目标点云数据融合了航拍点云数据与原始点云数据，既具备测量细节的描述，又保证测量精度，从而提升了数据处理的准确性、有效性和智能性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据，所述原始点云数据为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的点数据的集合；
采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息；
根据所述原始点云数据的偏移信息进行轨迹反算，计算获得所述原始移动测量轨迹的修正信息，所述修正信息用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值；
采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹；
根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据，包括：
调用车载移动测量系统在预设采集时间内对预设地理范围进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据；
调用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对所述预设地理范围进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息，包括：对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块；
以所述航拍点云数据为模板，分别对每个数据块进行校准，获得每个数据块的校准参数；
根据所述每个数据块的校准参数以及所述航拍点云数据，采用三维点配准算法对每个数据块进行配准，获得每个数据块的偏移信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始点云数据的偏移信息计算所述原始移动测量轨迹的修正信息，包括：
对所述原始移动测量轨迹进行分段处理，获得至少一个位置区间，一个位置区间对应一个数据块；
根据所述每个数据块的偏移信息，计算所述每个位置区间的修正信息。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹，包括：
采用所述每个位置区间的修正信息修正所述每个位置区间的位置；
对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，获得目标移动测量轨迹。
6.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取原始移动测量轨迹，以及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据和航拍点云数据，所述原始点云数据为车载移动测量系统沿所述原始移动测量轨迹进行测绘的过程中，扫描关于道路和/或建筑物的表面所采集到的点数据的集合；
校准单元，用于采用所述航拍点云数据对所述原始点云数据进行校准，获得所述原始点云数据的偏移信息；
计算单元，用于根据所述原始点云数据的偏移信息进行轨迹反算，计算获得所述原始移动测量轨迹的修正信息，所述修正信息用于表征所述原始移动测量轨迹的实际漂移值；
修正单元，用于采用所述修正信息对所述原始移动测量轨迹进行修正，获得目标移动测量轨迹；
数据生成单元，用于根据所述目标移动测量轨迹生成目标点云数据。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：
第一测绘单元，用于调用车载移动测量系统在预设采集时间内对预设地理范围进行测绘，获得原始移动测量轨迹及所述原始移动测量轨迹对应的原始点云数据；
第二测绘单元，用于调用航拍测量系统以所述原始移动测量轨迹作为位置基准对所述预设地理范围进行测绘，获得所述原始移动测量轨迹对应的航拍点云数据。
8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述校准单元包括：
分块处理单元，用于对所述原始点云数据进行分块处理，获得至少一个数据块；
模板校准单元，用于以所述航拍点云数据为模板，分别对每个数据块进行校准，获得每个数据块的校准参数；
配准单元，用于根据所述每个数据块的校准参数以及所述航拍点云数据，采用三维点配准算法对每个数据块进行配准，获得每个数据块的偏移信息。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算单元包括：
分段处理单元，用于对所述原始移动测量轨迹进行分段处理，获得至少一个位置区间，一个位置区间对应一个数据块；
信息计算单元，用于根据所述每个数据块的偏移信息，计算所述每个位置区间的修正信息。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述修正单元包括：
位置修正单元，用于采用所述每个位置区间的修正信息修正所述每个位置区间的位置；
平滑处理单元，用于对修正后的所述每个位置区间进行平滑处理，获得目标移动测量轨迹。
CN201510070882.3A 2015-02-10 2015-02-10 一种数据处理方法及装置 Active CN104657464B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510070882.3A CN104657464B (zh) 2015-02-10 2015-02-10 一种数据处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510070882.3A CN104657464B (zh) 2015-02-10 2015-02-10 一种数据处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104657464A CN104657464A (zh) 2015-05-27
CN104657464B true CN104657464B (zh) 2018-07-03

Family

ID=53248592

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510070882.3A Active CN104657464B (zh) 2015-02-10 2015-02-10 一种数据处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104657464B (zh)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106546260B (zh) * 2015-09-22 2019-08-13 腾讯科技（深圳）有限公司 一种移动测量数据的纠正方法及系统
CN105678076B (zh) * 2016-01-07 2018-06-22 福州华鹰重工机械有限公司 点云测量数据质量评估优化的方法及装置
CN109211236B (zh) * 2017-06-30 2022-03-04 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 导航定位方法、装置及机器人
CN109425365B (zh) * 2017-08-23 2022-03-11 腾讯科技（深圳）有限公司 激光扫描设备标定的方法、装置、设备及存储介质
CN107784633B (zh) * 2017-09-04 2021-04-13 黄仁杰 适用于平面测量的无人机航拍图像校准方法
CN108303075B (zh) * 2017-12-29 2021-01-29 广州斯马特信息科技有限公司 轨迹生成方法和系统
CN110197615B (zh) * 2018-02-26 2022-03-04 北京京东尚科信息技术有限公司 用于生成地图的方法及装置
CN109308291B (zh) * 2018-09-30 2020-12-04 歌尔科技有限公司 地图轨迹的平滑方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN111651547B (zh) * 2020-06-04 2023-07-18 北京四维图新科技股份有限公司 高精度地图数据的获取方法、装置及可读存储介质
CN112810625B (zh) * 2021-04-19 2021-07-30 北京三快在线科技有限公司 一种轨迹修正的方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103017739A (zh) * 2012-11-20 2013-04-03 武汉大学 基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8923189B2 (en) * 2009-08-06 2014-12-30 Truepath Technologies, Llc System and methods for scalable processing of received radio frequency beamform signal

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103017739A (zh) * 2012-11-20 2013-04-03 武汉大学 基于激光雷达点云与航空影像的真正射影像的制作方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"机载LiDAR点云与航空影像自动配准的精度分析";贾娇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20140215(第2期);第A008-139页 *
"融合机载与地面LIDAR数据的建筑物三维重建研究";张志超;《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》;20101015(第10期);第I138-24页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN104657464A (zh) 2015-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104657464B (zh) 一种数据处理方法及装置
CN108221603B (zh) 一种道路的路面三维信息检测装置、方法及系统
US10191183B2 (en) Method of constructing digital terrain model
Cook et al. A new 100-m Digital Elevation Model of the Antarctic Peninsula derived from ASTER Global DEM: methods and accuracy assessment
CN106597416B (zh) 一种地面GPS辅助的LiDAR数据高程差的误差修正方法
JP6761828B2 (ja) 柱状物体状態検出装置、柱状物体状態検出方法、柱状物体状態検出処理プログラム
Łabuz A review of field methods to survey coastal dunes—experience based on research from South Baltic coast
CN109242918B (zh) 一种直升机机载双目立体视觉标定方法
JP5339953B2 (ja) 三次元地図補正装置及び三次元地図補正プログラム
CN106767562B (zh) 一种基于机器视觉和散斑的测量方法及人体测量方法
CN109238227B (zh) 一种表征地面沉降时空演变的方法
CN105509716A (zh) 一种基于增强现实技术的地理信息采集方法及装置
CN111854699A (zh) 一种基于无人机航测河道崩岸过程的监测方法
CN105627916B (zh) 一种建立跟踪仪地理坐标系及六自由度测量的方法
CN111006645A (zh) 基于运动与结构重建的无人机测绘方法
CN113654536A (zh) 基于北斗rtk的国家林草监测方法、装置、设备及介质
CN109631750A (zh) 测绘方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110310370B (zh) 一种gps与srtm点面融合的方法
KR20150114082A (ko) 시설물 맞춤형 ｍｍｓ각도조절 방법
Hlotov et al. Accuracy assessment of external orientation elements for digital images obtained from UAVS using derivatives of implicitly specified functions
CN110058211B (zh) 一种车载LiDAR测量系统检校初值的获取方法及装置
CN110148218A (zh) 一种大批量机载LiDAR点云数据整体优化的方法
CN114264660A (zh) 基于绿光激光成像的输电线路杆塔表面缺陷检测方法装置
CN115018973A (zh) 一种低空无人机点云建模精度的无靶标评估方法
CN113344866A (zh) 一种点云综合精度评价方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant