CN108230336B - 一种点云杆塔提取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种点云杆塔提取方法及装置，方法包括：根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；利用杆塔点云的位置坐标、杆塔半径、杆塔最小高度和杆塔最大高度获得圆柱，利用圆柱内的点云确定杆塔塔臂的高度；以杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，根据最小外接四边形确定当前截取的杆塔点云为最后截取的杆塔点云，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，将高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并将获得所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；利用四条空间直线判断高度小于Z₂的点云中的点是否属于杆塔点。

Description

一种点云杆塔提取方法及装置

技术领域

本申请涉及激光点云分类技术领域，特别涉及一种点云杆塔提取方法及装置。

背景技术

机载激光雷达(LIDAR)技术是近年来发展起来的一种可以直接获取地面三维信息的技术,具有传统航空摄影测量无可比拟的优势，已广泛应用于杆塔点云提取和三维重建。但是，LIDAR技术获取的点云数据除包含杆塔信息外，也包含了其他非杆塔信息。比如：地面信息、植被信息及导线等信息。要准确获取杆塔的三维信息，必须对LIDAR技术获得的数据进行处理。

目前，对点云杆塔提取没有权威的方法可以使用，很多公司在提取杆塔点云时，将离杆塔中心一定距离内的点云都归为杆塔点。这种方法有很大的缺陷，由于各个杆塔半径不一，如果杆塔半径选择过小，则杆塔外部点会丢失，若杆塔半径选择过大，将把杆塔附近点云错化为杆塔点。另外，使用该方法时，杆塔下面四个角支架很多时候分辨不清，影响美观。

发明内容

本申请实施方式的目的是提供一种点云杆塔提取方法及装置，能够解决现有技术从点云中提出杆塔的准确率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施方式提供一种点云杆塔提取方法，包括：

根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；

以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度；

以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，将高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并将获得所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom＝Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值；

利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

为实现上述目的，本申请实施方式还提供一种点云杆塔提取装置，所述装置包括：存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；

以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度；

以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，将高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并将获得所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom＝Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值；

利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

由上可见，与现有技术相比较，本技术方案从点云中提取杆塔时，无需用户输入参数即可自动化提取杆塔，并且提取杆塔准确率高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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申请中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提出的一种点云杆塔提取方法流程图；

图2为本申请实施例提出的一种点云杆塔提取装置的示意图；

图3为本申请实施例的点云原始示意图；

图4为本申请实施例的点云提取结果示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都应当属于本申请保护的范围。

本申请提供一种点云杆塔提取方法，根据图1所示步骤对点云进行处理，起到提精降噪的目的，最终从点云中获得杆塔。所述方法可以应用于具备数据处理功能的终端设备中。所述终端设备例如可以是台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、工作站等。所述方法可以包括以下步骤：

步骤101)：根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值。

在本实施例中，以杆塔点云的位置坐标为中心，以T为半径，获得第四圆柱体，根据所述杆塔最大高度选取合理的高度，该高度所在平面上的点云的点投影到杆塔点云的位置坐标所在平面上，获得投影点，将投影点到杆塔点云的位置坐标之间的距离小于阈值的投影点构成投影点集，利用所述投影点集获得投影点集外接四边形，求取所述投影点集外接四边形的对角线长度，所述投影点集外接四边形的对角线长度的一半即为杆塔半径。

在本实施例中，以杆塔点云的位置坐标为中心，以r为半径获得第二圆柱体，获取所述第二圆柱体内的点云中的点的最大z轴坐标值Z_max和最小z轴坐标值Z_min，所述第二圆柱体内的点云中的点的最小z轴坐标值Z_min为杆塔最小高度。再次以杆塔点云的位置坐标为中心，以R为半径获得第三圆柱体，获取所述第三圆柱体内的点云中高度值大于(Z_max-2.0)的点的最大z轴坐标值，该最大z轴坐标值为杆塔最大高度；其中，R远大于r，R、r均通过经验确定。

步骤102)：以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度。

在本实施例中，根据经验选取高度经验值，以所述高度经验值为起点，向上对杆塔点云依次进行截取，以1米(并不仅仅限于该数值)厚度为例，根据截取的杆塔点云的俯视图获得外接四边形，比较每个外接四边形的边长，如果当前截取的杆塔点云的外接四边形的边长与上一个截取的杆塔点云的外接四边形的边长之差大于阈值，则上一个截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值为杆塔塔臂的高度。

步骤103)：以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，把高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并利用所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom＝Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值。

步骤104)：利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

在本实施例中，首先确定高度小于Z₂的点云中的每个点的高度值，将高度小于Z₂的点云中的每个点所在平面与所述四条空间直线相交，获得四个交点。然后，判断高度小于Z₂的点云中的每个点是否在对应的四个交点构成的四边形内；如果不在，则该点为非杆塔点；否则，当前点的高度是否大于Z_bottom；如果成立，则该点为杆塔点；否则，计算当前点到对应四个交点的距离，如果距离小于阈值T，则该点为杆塔点，否则，该点为非杆塔点；其中，阈值T＝4.0*(p0.z-Z_min)/(5.0)+0.3；p0.z表示当前点的高度值，Z_min为杆塔最小高度值。

在本实施例中，将非杆塔点过滤掉，保留杆塔点，由杆塔点构成点云杆塔。如图3所示，为本申请实施例的点云原始示意图。图中的点有的属于杆塔点，有的属于非杆塔点，有的属于杂质点。先过滤杂质点，然后利用本技术方案判断过滤后的点哪些属于杆塔点，哪些属于非杆塔点。最终获得图4所示的结果图。将图3和图4进行比对可知，本技术方案对杆塔下面的四个塔角分辨的比较清楚，提取杆塔准确率高。

请参阅图2，本申请还提供一种点云杆塔提取装置。所述装置包括：存储器a和处理器b，所述存储器a中存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器b执行时，实现以下功能：

根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；

以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度；

以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，把高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并利用所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom＝Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值；

利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

在本实施例中，所述计算机程序被所述处理器执行时，还实现以下功能：

过滤杆塔点云上的杂质点。

在本实施例中，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

确定高度小于Z₂的点云中的每个点的高度值，将高度小于Z₂的点云中的每个点的所在平面与所述四条空间直线相交，获得四个交点；

判断高度小于Z₂的点云中的每个点是否在对应的四个交点构成的四边形内；如果不在，则该点为非杆塔点；否则，当前点的高度是否大于Z_bottom；如果成立，则该点为杆塔点；否则，计算当前点到对应四个交点的距离，如果距离小于阈值T，则该点为杆塔点，否则，该点为非杆塔点；其中，阈值T＝4.0*(p0.z-Z_min)/(5.0)+0.3；p0.z表示当前点的高度值，Z_min为杆塔最小高度值。

在本实施例中，利用所述圆柱内的点云确定杆塔塔臂的高度，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

根据经验选取高度经验值，以所述高度经验值为起点，向上对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得外接四边形，比较每个外接四边形的边长，如果当前截取的杆塔点云的外接四边形的边长与上一个截取的杆塔点云的外接四边形的边长之差大于阈值，则上一个截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值为杆塔塔臂的高度。

在本实施方式中，所述存储器包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。

在本实施方式中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，所述处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。

本说明书实施方式提供的点云杆塔提取装置，其存储器和处理器实现的具体功能，可以与本说明书中的前述实施方式相对照解释，并能够达到前述实施方式的技术效果，这里便不再赘述。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现客户端、服务器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得客户端、服务器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种客户端、服务器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。尤其，针对客户端的实施方式来说，均可以参照前述方法的实施方式的介绍对照解释。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施方式描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种点云杆塔提取方法，其特征在于，包括：

根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；

以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度；

以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，把高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并利用所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom=Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值；

利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：过滤杆塔点云上的杂质点。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点的步骤包括：

确定高度小于Z₂的点云中的每个点的高度值，将高度小于Z₂的点云中的每个点所在平面与所述四条空间直线相交，获得四个交点；

判断高度小于Z₂的点云中的每个点是否在对应的四个交点构成的四边形内；如果不在，则当前点为非杆塔点；否则，当前点的高度是否大于Z_bottom；如果成立，则当前点为杆塔点；否则，计算当前点到对应四个交点的距离，如果距离小于阈值T，则当前点为杆塔点，否则，当前点为非杆塔点；其中，阈值T=4.0*(p0.z-Z_min)/(5.0)+0.3；p0.z表示当前点的高度值，Z_min为杆塔最小高度值。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，利用所述圆柱内的点云确定杆塔塔臂的高度的步骤包括：

根据经验选取高度经验值，以所述高度经验值为起点，向上对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得外接四边形，比较每个外接四边形的边长，如果当前截取的杆塔点云的外接四边形的边长与上一个截取的杆塔点云的外接四边形的边长之差大于阈值，则上一个截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值为杆塔塔臂的高度。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值的步骤包括：

以杆塔点云的位置坐标为中心，以r为半径获得第二圆柱体，获取所述第二圆柱体内的点云中的点的最大z轴坐标值Z_max和最小z轴坐标值Z_min，所述第二圆柱体内的点云中的点的最小z轴坐标值Z_min为杆塔最小高度；

再次以杆塔点云的位置坐标为中心，以R为半径获得第三圆柱体，获取所述第三圆柱体内的点云中高度值大于（Z_max-2.0）的点的最大z轴坐标值，该最大z轴坐标值为杆塔最大高度；其中，R远大于r，R、r均通过经验确定。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，获取杆塔半径的步骤包括：

以杆塔点云的位置坐标为中心，以T为半径，获得第四圆柱体，根据所述杆塔最大高度选取合理的高度，该高度所在平面上的点云的点投影到杆塔点云的位置坐标所在平面上，获得投影点，将投影点到杆塔点云的位置坐标之间的距离小于阈值的投影点构成投影点集，利用所述投影点集获得投影点集外接四边形，求取所述投影点集外接四边形的对角线长度，所述投影点集外接四边形的对角线长度的一半即为杆塔半径。

7.一种点云杆塔提取装置，其特征在于，所述装置包括：存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

根据杆塔点云的位置坐标获取杆塔半径、杆塔最小高度值以及杆塔最大高度值；

以所述杆塔点云的位置坐标为中心，利用所述杆塔半径、所述杆塔最小高度和所述杆塔最大高度获得第一圆柱体，利用所述第一圆柱体内的点云确定杆塔塔臂的高度；

以所述杆塔塔臂的高度为起点，往下对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得最小外接四边形，求取所述最小外接四边形的对角线长度，并比较每个最小外接四边形的对角线长度，如果当前截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度与上一个截取的杆塔点云的最小外接四边形的对角线长度之差大于阈值，或当前截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值小于Z_bottom时，将当前截取的杆塔点云内点的最小z轴坐标值记录为Z₂，把高度大于等于Z₂的点设置为杆塔点；并利用所有最小外接四边形的四个顶点拟合出四条空间直线；其中，Z_bottom=Z_min+经验值；Z_min为杆塔最小高度值；

利用四条空间直线以及Z_bottom对高度小于Z₂的点云中的点判断，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，将不属于杆塔点的点过滤掉，高度大于等于Z₂的点以及高度小于Z₂的杆塔点构成点云杆塔，提取出点云杆塔。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，还实现以下功能：

过滤杆塔点云上的杂质点。

9.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，确定高度小于Z₂的点是否属于杆塔点，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

确定高度小于Z₂的点云中的每个点的高度值，将高度小于Z₂的点云中的每个点的所在平面与所述四条空间直线相交，获得四个交点；

判断高度小于Z₂的点云中的每个点是否在对应的四个交点构成的四边形内；如果不在，则当前点为非杆塔点；否则，当前点的高度是否大于Z_bottom；如果成立，则当前点为杆塔点；否则，计算当前点到对应四个交点的距离，如果距离小于阈值T，则当前点为杆塔点，否则，当前点为非杆塔点；其中，阈值T=4.0*(p0.z-Z_min)/(5.0)+0.3；p0.z表示当前点的高度值，Z_min为杆塔最小高度值。

10.如权利要求7或8所述的装置，其特征在于，利用所述圆柱内的点云确定杆塔塔臂的高度，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：

根据经验选取高度经验值，以所述高度经验值为起点，向上对杆塔点云依次进行截取，根据截取的杆塔点云的俯视图获得外接四边形，比较每个外接四边形的边长，如果当前截取的杆塔点云的外接四边形的边长与上一个截取的杆塔点云的外接四边形的边长之差大于阈值，则上一个截取的杆塔点云内的点的最小z轴坐标值为杆塔塔臂的高度。

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