CN109034065B - 一种基于点云的室内场景物体提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种基于点云的室内场景物体提取方法，首先读入场景中原始三维点云数据，判断并去除场景数据离群点；其次，在通过三维坐标旋转变换将倾斜的场景数据旋转至竖直方向；再次，去除场景中地面和墙面，并将场景分割形成多个子场景；最后通过子场景中最大水平平面及其上方是否存在点来判断其上方是否有物体存在，从而完成整个场景中所有物体的提取。本发明的室内场景物体提取方法主要针对室内场景单视点下的的实测单侧点云数据，进行场景中的物体提取，解决了现有室内场景的物体提取方法需要训练样本多、对物体分割粗糙、鲁棒性和稳定性差的问题，有很好的实用价值。

Description

一种基于点云的室内场景物体提取方法

技术领域

本发明属于室内场景物体提取方法技术领域，具体涉及一种基于点云的室内场景物体提取方法。

背景技术

随着虚拟现实技术的发展速度越来越快，三维激光点云的应用越来越广泛。视觉是人类获取外界信息的主要方式，也是智能机器人获取外界深度信息的主要手段，机器人可以通过视觉传感器对扫描到的场景进行分析和处理，进一步完成定位，抓取或避障等行为。但受到阻挡、传感器获取数据不准确、各种光线对传感器的影响等因素影响，要做到对室内物体的识别，关键一点是先对室内的显著物体进行提取。

室内场景的物体提取有很广阔的应用前景，既可为现在最流行的VR/AR/MR技术的研究和应用做铺垫，又可为室内场景物体识别做前提。在日常生活的应用中，不仅可以加强机器人对室内物体的识别能力，提高机器人的智能程度，而且可以进一步发展智能家居等领域的应用。

针对室内场景物体提取，目前的研究成果集中在二维图像的基础上完成，在三维激光扫描点云数据的研究方面也在逐渐深入。从国内外研究人员的研究成果来看，点云室内场景的物体提取方法主要分为三类：基于机器学习的分类方法、基于聚类的方法、基于区域生长的方法。

(1)基于机器学习的分类方法

机器学习在目标提取的一般过程为：①先创建要训练的分类器样本；②特征提取；③用训练样本来训练分类器；④利用训练好的分类器进行目标检测；⑤学习和改进分类器。

常用的分类算法有：决策树算法、朴素贝叶斯算法、人工神经网络算法、支持向量机、K近邻和K均值算法、Adaboost算法、马尔科夫模型法等。

(2)基于聚类的方法

2012年马志峰等人提出一种多目标场景下的显著物体提取方法，对基于空间的计算模型得到的显著图像进行聚类，将多目标场景划分为多个单目标的子场景，在子场景集合中，引入注意转移机制，并使用基于物体的计算模型依次提取显著物体。

聚类算法一般是非监督性的，不用训练样本，操作简单，对异常数据较不敏感；该类方法相对来说具有较好的鲁棒性，但是无法对物体有接触的情况下完成精确提取，往往造成欠分割，在分割后可能需要进一步进行细化处理。

(3)基于区域生长的方法

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域，算法的过程一般为：先给定点云中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子点，再在种子的基础上不断将其周围的点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有点结合成一个区域的目的。

该类方法只需要若干种子点即可完成，并且在生长过程中的生长准则可以自由指定，该方法通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并且可以提供很好的边界信息和分割结果；但是算法的鲁棒性不好，需要选取合适的门限，同时算法稳定性不好，往往会造成过分割。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于点云的室内场景物体提取方法，解决了现有室内场景的物体提取方法需要训练样本多、对物体分割粗糙、鲁棒性和稳定性差的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于点云的室内场景物体提取方法，包括以下步骤：

步骤1，读入场景中原始三维点云数据，采用基于K-近邻的邻域平均距离算法判断并去除场景数据离群点；

步骤2，在场景中建立XYZ三维坐标系，通过三维坐标旋转变换将倾斜的场景数据旋转至竖直方向；

步骤3，经过步骤2旋转后，使用随机抽样一致性算法进行场景平面的检测，随后去除场景中地面和墙面，对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，使用分割优化，分割形成多个子场景；

步骤4，通过对步骤3得到的子场景中最大水平平面及其上方是否存在点来判断其上方是否有物体存在，如果存在则进行提取，从而完成整个场景中所有物体的提取。

本发明的特征还在于，

步骤1的具体操作为：

步骤1.1，采用K-D树组织原始三维点云数据；

步骤1.2，取步骤1.1中任意一点P_i的K近邻N(P)，其中P_i∈S，S表示三维点云集合，N(P)表示任意一点P_i的K近邻；

步骤1.3，计算步骤1.2中点P_i与K邻域内各个点之间的平均距离，并取其平均值D(P_i)，如公式(1)：

其中，参数k表示近邻点个数，参数P_j表示P_i的K近邻中的第j个点；

步骤1.4，判断步骤1.3中D(P_i)与设定的阈值D_σ的大小，若D(P_i)＞D_σ，则认为该点为离群噪声点，删除；若D(P_i)≤D_σ，则认为该点为不是离群噪声点，保留；

步骤1.5，重复步骤1.2至步骤1.4，直至判断并删除完所有离群噪声点。

步骤2的具体操作为：

步骤2.1，获取场景中主平面法向量v₀'

设场景中主趋势方向为v₁、次趋势方向为v₂，主趋势方向v₁与次趋势方向v₂形成的平面称为主平面，则主平面法向量v₀'＝v₁×v₂，

令主平面法向量v₀'＝v₁×v₂＝{x₀',y₀',z₀'}、v₁＝{x₁,y₁,z₁}、v₂＝{x₂,y₂,z₂}，则主平面法向量v₀'可转化为公式(2)，

其中参数x₀'、y₀'、z₀'分别表示法向量v₀'对应XYZ轴的坐标值，参数x₁、y₁、z₁分别表示主趋势方向v₁对应XYZ轴的坐标值，参数x₂、y₂、z₂分别表示次趋势方向v₂对应XYZ轴的坐标值；

步骤2.2，通过步骤2.1主平面法向量与场景平面法向量夹角判断场景平面是否为水平平面或竖直平面；若两者夹角不大于θ(θ＝30°)，则场景平面视为水平平面，否则视为竖直平面；

步骤2.3，针对水平平面，获取旋转方向向量，随后对场景坐标转换至竖直方向，得到旋转之后的点云场景。

步骤2.3具体为：

步骤2.3.1，检测场景中的所有平面，得到平面检测集合F＝{f₁,f₂,…,f_m}、其中参数f_m为场景平面，获取所有场景平面的法向量

其中参数

为场景平面的法向量，

步骤2.3.2，计算步骤2.3.1中任一场景平面的法向量V_i(1≤i≤m)与主平面法向量v₀'的夹角θ_i，

步骤2.3.3，若θ_i＜δ，则将该平面法向量加入水平平面法向量集合V_h，否则加入竖直平面法向量集合V_v；

步骤2.3.4，设水平平面集合V_h有p个元素，则旋转方向向量

为公式(3)：

步骤2.3.5，针对旋转方向向量

设原始点的坐标为p(x,y,z)，首先绕Z轴旋转至YOZ平面，得到对应的点坐标p'(x',y',z')，则场景绕Z轴旋转的旋转矩阵为公式(4)，

其中，参数α表示绕Z轴旋转角度，

则对应的点坐标p'(x',y',z')表示为：

公式(5)化简后可得公式(6)，

步骤2.3.6，再将场景绕X轴旋转至Y轴，得到最终的旋转结果，将p'(x',y',z')旋转之后的坐标为p”(x”,y”,z”)，则场景绕X轴旋转的旋转矩阵为：

其中参数β表示绕X轴旋转角度，

则旋转之后的坐标为：

公式(8)化简后可得公式(9)，

则p”(x”,y”,z”)为最终的旋转结果。

步骤3具体为：

步骤3.1，场景平面检测

由步骤2可知平面检测集合F＝{f₁,f₂,…,f_m}、其中参数f_m为场景平面，

则水平平面集合F_h＝{f₁,f₂,…,f_h},(h≤m)、其中参数f_h为水平平面，

则竖直平面集合F_v＝{f₁,f₂,…,f_v},(v≤m)、其中参数f_v为竖直平面，

根据以上参数，得到场景中最低点的Z轴坐标值为z₀，计算所有水平平面中心的Z轴坐标值与z₀的差值，差值最小的水平平面记为地面f；

步骤3.2，去除场景中地面和墙面

设步骤3.1竖直平面集合中任一竖直平面f_i(1≤i≤m)的法向量

则竖直平面法向量集合为V_v＝{v₁,v₂,...,v_v}；设步骤3.1中地面f的法向量为

若满足

则

即f_i⊥f，得到候选竖直墙面集合F_c＝{f₁,f₂,...,f_c},(c≤v)、f_c为候选竖直墙面，若f_c还满足仅有一侧有点，则该f_c为墙面；去除掉墙面f_c和地面f；

步骤3.3，分割优化

对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，选取地面二维坐标系平面作为投影平面，将场景数据投影到地面二维坐标系平面上，设需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}，投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，其中需要投影的点p_i(x_i,y_i,z_i)∈P_r，p_i对应的投影点为p_i'(x_i',y_i',z_i')∈P_r'；

选取二维坐标系平面中任意一点m(x_m,y_m,z_m)，二维坐标系平面法向量n＝(a,b,c)，，则

在

方向上投影的高度为l：

由于

为

在

方向上的投影向量，故

因为

与

的方向相同，所以

根据公式(10)可得出点p_i在二维坐标系平面上的投影点p_i'坐标为：

对于投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，使用基于欧氏距离的区域生长算法进行分割，将投影分割的结果再映射到需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}上，即完成分割，得到若干个子场景。

步骤4具体为：

步骤4.1，获取步骤3子场景中最大水平平面及其上方点集

步骤4.1.1，采用随机抽样一致性算法检测子场景中的所有水平平面；

步骤4.1.2，使用OBB包围盒包围所有水平平面，计算包围盒内最长轴与次长轴所确定平面面积，将面积最大的水平平面记作承载平面，其上方的点集即为承载面上方放置的物体；

步骤4.1.3，设定阀值为K_T，步骤4.1.1承载平面上方的点集中点的个数为N，若N≥K_T，则认为其上方存在物体并将上方的点集提取；若N＜K_T，则认为其上方不存在物体；

步骤4.2，对子场景细分与物体提取

对于步骤4.1中最大水平平面及其上方点集，使用随机抽样一致性算法平面检测算法将其过分割成若干个平面；然后通过判断任意两个平面是否相邻，对于相邻的平面，需要判断其平面间的凹凸关系，根据凹凸关系判断这两个平面是属于同一物体，若这两个平面属于同一物体的两个平面，使用跨越平面凸关系的区域生长算法进行聚类，完成提取。

步骤4.2中跨越平面凸关系的区域生长算法具体为：

①设平面数据集为G，选取一个种子平面S₁作为生长的起点，当相邻平面与种子平面S₁的关系为凸时，则将该种子平面S₁加入生长集合Q₁中，成为新的种子平面，并开始向周围进行生长，当周围的平面都不满足条件时，则本次区域生长结束；

②在剩余的未加入生长集合Q₁的平面中重新选取新的种子平面，重复步骤①，则新的生长集合为Q₂；

③重复步骤②直到G中所有的平面都加入到新的生长集合为Q₂中，满足Q＝{Q₁,Q₂,…Q_i}，则整个生长过程结束，属于同一物体的平面被聚为一类。

本发明的有益效果是：本发明一种基于点云的室内场景物体提取方法，通过采用离群点去除、场景旋转、场景分割、对粗提取后的子场景进行细分等步骤，解决了现有室内场景的物体提取方法需要训练样本多、对物体分割粗糙、鲁棒性和稳定性差的问题，有很好的实用价值。

附图说明

图1是本发明一种基于点云的室内场景物体提取方法的工作流程图；

图2是本发明使用K-D树组织原始三维点云数据去除离群噪声点的示意图；

图3是本发明使用K-D树组织原始三维点云数据不同K值下去除离群噪声点的示意图，其中，图3a表示场景的原始数据，图3b表示K＝40时的处理结果，图3c表示K＝30时的处理结果；

图4是本发明采用的坐标旋转变换示意图；

图5是本发明场景模型旋转方法处理之后的场景结果示意图，其中图5a表示原始场景模型，图5b表示旋转后场景模型；

图6是本发明去除场景中地面和墙面的示意图，其中图6a表示原始场景模型，图6b表示去除场景中地面和墙面后场景模型；

图7是本发明场景分割优化结果图，其中图7a表示投影的分割结果，图7b表示投影映射到物体上的分割优化结果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种基于点云的室内场景物体提取方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，读入场景中原始三维点云数据，采用基于K-近邻的邻域平均距离算法判断并去除场景数据离群点。具体为：

步骤1.1，采用K-D树组织原始三维点云数据；

步骤1.2，取步骤1.1中任意一点P_i的K近邻N(P)，其中P_i∈S，S表示三维点云集合，N(P)表示任意一点P_i的K近邻；

步骤1.3，计算步骤1.2中点P_i与K邻域内各个点之间的平均距离，并取其平均值D(P_i)，如公式(1)：

其中，参数k表示近邻点个数，参数P_j表示P_i的K近邻中的第j个点；

步骤1.4，判断步骤1.3中D(P_i)与设定的阈值D_σ的大小，若D(P_i)＞D_σ，则认为该点为离群噪声点，删除；若D(P_i)≤D_σ，则认为该点为不是离群噪声点，保留；

步骤1.5，重复步骤1.2至步骤1.4，直至判断并删除完所有离群噪声点。

如图2所示，其中B点为离群噪声点，A点则不是离群噪声点。如图3所示，a图圆圈中表示场景的原始数据中的离群噪声点；b图表示K＝40时，离群噪声点处理结果；c图表示K＝30时，离群噪声点处理结果；

步骤2，在场景中建立XYZ三维坐标系，通过三维坐标旋转变换将倾斜的场景数据旋转至竖直方向。具体为：

步骤2.1，获取场景中主平面法向量v₀'

本发明使用主成分分析法获得场景中的主趋势方向与次趋势方向，主成分分析法(Principle Componet Analysis，PCA)通过线性变换将原始数据变换为一个各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量，设场景中主趋势方向为v₁、次趋势方向为v₂，主趋势方向v₁与次趋势方向v₂形成的平面称为主平面，则主平面法向量v₀'＝v₁×v₂，

令主平面法向量v₀'＝v₁×v₂＝{x₀',y₀',z₀'}、v₁＝{x₁,y₁,z₁}、v₂＝{x₂,y₂,z₂}，则主平面法向量v₀'可转化为公式(2)，

其中参数x₀'、y₀'、z₀'分别表示法向量v₀'对应XYZ轴的坐标值，参数x₁、y₁、z₁分别表示主趋势方向v₁对应XYZ轴的坐标值，参数x₂、y₂、z₂分别表示次趋势方向v₂对应XYZ轴的坐标值；

步骤2.2，通过步骤2.1主平面法向量与场景平面法向量夹角判断场景平面是否为水平平面或竖直平面；若两者夹角不大于θ(θ＝30°)，则场景平面视为水平平面，否则视为竖直平面；在获取到场景中的水平平面之后，为了减小误差，则所有水平平面的平均法向量的方向即为旋转方向；

步骤2.3，针对水平平面，获取旋转方向向量，随后对场景坐标转换至竖直方向，得到旋转之后的点云场景。具体为：

步骤2.3.1，检测场景中的所有平面，得到平面检测集合F＝{f₁,f₂,…,f_m}、其中参数f_m为场景平面，获取所有场景平面的法向量

其中参数

为场景平面的法向量；

步骤2.3.2，计算步骤2.3.1中任一场景平面的法向量V_i(1≤i≤m)与主平面法向量v₀'的夹角θ_i；

步骤2.3.3，若θ_i＜δ，则将该平面法向量加入水平平面法向量集合V_h，否则加入竖直平面法向量集合V_v；

步骤2.3.4，设水平平面集合V_h有p个元素，则旋转方向向量

为公式(3)：

步骤2.3.5，针对旋转方向向量

设原始点的坐标为p(x,y,z)，首先绕Z轴旋转至YOZ平面，得到对应的点坐标p'(x',y',z')，则场景绕Z轴旋转的旋转矩阵为公式(4)，

其中，参数α表示绕Z轴旋转角度，

则对应的点坐标p'(x',y',z')表示为：

公式(5)化简后可得公式(6)，

步骤2.3.6，再将场景绕X轴旋转至Y轴，得到最终的旋转结果，将p'(x',y',z')旋转之后的坐标为p”(x”,y”,z”)，则场景绕X轴旋转的旋转矩阵为：

其中参数β表示绕X轴旋转角度，

则旋转之后的坐标为：

公式(8)化简后可得公式(9)，

则p”(x”,y”,z”)为最终的旋转结果。

如图4所示，本发明采用两次旋转法，

为场景的旋转向量，首先将

绕Z轴旋转至YOZ平面，旋转后的向量为

旋转角度为α，再将

绕X轴旋转，使

落在Z轴上，旋转角度为β，完成场景旋转。

如图5所示，图5a表示原始场景模型，经过倾斜面旋转后，图5b表示旋转后场景模型。

步骤3，经过步骤2旋转后，使用随机抽样一致性算法进行场景平面的检测，随后去除场景中地面和墙面，对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，使用分割优化，分割形成多个子场景。具体为：

步骤3.1，场景平面检测

由步骤2可知平面检测集合F＝{f₁,f₂,…,f_m}、其中参数f_m为场景平面，

则水平平面集合F_h＝{f₁,f₂,…,f_h},(h≤m)、其中参数f_h为水平平面，

则竖直平面集合F_v＝{f₁,f₂,…,f_v},(v≤m)、其中参数f_v为竖直平面，

根据以上参数，得到场景中最低点的Z轴坐标值为z₀，计算所有水平平面中心的Z轴坐标值与z₀的差值，差值最小的水平平面记为地面f；

步骤3.2，去除场景中地面和墙面

设步骤3.1竖直平面集合中任一竖直平面f_i(1≤i≤m)的法向量

则竖直平面法向量集合为V_v＝{v₁,v₂,...,v_v}；设步骤3.1中地面f的法向量为

若满足

则

即f_i⊥f，得到候选竖直墙面集合F_c＝{f₁,f₂,...,f_c},(c≤v)、f_c为候选竖直墙面，若f_c还满足仅有一侧有点，则该f_c为墙面；去除掉墙面f_c和地面f；

如图6所示，图6a表示去除地面和墙面之前的状态图，图6b表示去除地面和墙面后的状态图；

步骤3.3，分割优化

对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，选取地面二维坐标系平面作为投影平面，将场景数据投影到地面二维坐标系平面上，设需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}，投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，其中需要投影的点p_i(x_i,y_i,z_i)∈P_r，p_i对应的投影点为p_i'(x_i',y_i',z_i')∈P_r'；

选取二维坐标系平面中任意一点m(x_m,y_m,z_m)，二维坐标系平面法向量n＝(a,b,c)，，则

在

方向上投影的高度为l：

由于

为

在

方向上的投影向量，故

因为

与

的方向相同，所以

根据公式(10)可得出点p_i在二维坐标系平面上的投影点p_i'坐标为：

对于投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，使用基于欧氏距离的区域生长算法进行分割，将投影分割的结果再映射到需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}上，即完成分割，得到若干个子场景。

如图7所示，图7a表示投影的分割结果，图7b表示投影映射到物体上的分割优化结果。

步骤4，通过对步骤3得到的子场景中最大水平平面及其上方是否存在点来判断其上方是否有物体存在，如果存在则进行提取，从而完成整个场景中所有物体的提取。具体为：

步骤4.1，获取步骤3子场景中最大水平平面及其上方点集

步骤4.1.1，采用随机抽样一致性算法检测子场景中的所有水平平面；

步骤4.1.2，使用OBB包围盒包围所有水平平面，计算包围盒内最长轴与次长轴所确定平面面积，将面积最大的水平平面记作承载平面，其上方的点集即为承载面上方放置的物体；

步骤4.1.3，设定阀值为K_T，步骤4.1.1承载平面上方的点集中点的个数为N，若N≥K_T，则认为其上方存在物体并将上方的点集提取；若N＜K_T，则认为其上方不存在物体；

步骤4.2，对子场景细分与物体提取

对于步骤4.1中最大水平平面及其上方点集，使用随机抽样一致性算法平面检测算法将其过分割成若干个平面；然后通过判断任意两个平面是否相邻，对于相邻的平面，需要判断其平面间的凹凸关系，根据凹凸关系判断这两个平面是属于同一物体，若这两个平面属于同一物体的两个平面，使用跨越平面凸关系的区域生长算法进行聚类，完成提取。

在数学上，两个平面之间的位置关系有平行、相交和重合三种情况，而在本发明中平面之间的位置根据两平面间有没有共同点而将平面间的位置关系定义为如下几个情况：相离、相交。

跨越平面凸关系的区域生长算法具体为：

①设平面数据集为G，选取一个种子平面S₁作为生长的起点，当相邻平面与种子平面S₁的关系为凸时，则将该种子平面S₁加入生长集合Q₁中，成为新的种子平面，并开始向周围进行生长，当周围的平面都不满足条件时，则本次区域生长结束；

②在剩余的未加入生长集合Q₁的平面中重新选取新的种子平面，重复步骤①，则新的生长集合为Q₂；

③重复步骤②直到G中所有的平面都加入到新的生长集合为Q₂中，满足Q＝{Q₁,Q₂,…Q_i}，则整个生长过程结束，属于同一物体的平面被聚为一类。

Claims (6)

1.一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，读入场景中原始三维点云数据，采用基于K-近邻的邻域平均距离算法判断并去除场景数据离群点；

步骤2，在场景中建立XYZ三维坐标系，通过三维坐标旋转变换将倾斜的场景数据旋转至竖直方向；

所述步骤2的具体操作为：

步骤2.1，获取场景中主平面法向量v₀'

设场景中主趋势方向为v₁、次趋势方向为v₂，主趋势方向v₁与次趋势方向v₂形成的平面称为主平面，则主平面法向量v₀'＝v₁×v₂，

令主平面法向量v₀'＝v₁×v₂＝{x₀',y₀',z₀'}、v₁＝{x₁,y₁,z₁}、v₂＝{x₂,y₂,z₂}，则主平面法向量v₀'可转化为公式(2)，

其中参数x₀'、y₀'、z₀'分别表示法向量v₀'对应XYZ轴的坐标值，参数x₁、y₁、z₁分别表示主趋势方向v₁对应XYZ轴的坐标值，参数x₂、y₂、z₂分别表示次趋势方向v₂对应XYZ轴的坐标值；

步骤2.2，通过步骤2.1主平面法向量与场景平面法向量夹角判断场景平面是否为水平平面或竖直平面；若两者夹角不大于θ，θ＝30°，则场景平面视为水平平面，否则视为竖直平面；

步骤2.3，针对水平平面，获取旋转方向向量，随后对场景坐标转换至竖直方向，得到旋转之后的点云场景；

步骤3，经过步骤2旋转后，使用随机抽样一致性算法进行场景平面的检测，随后去除场景中地面和墙面，对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，使用分割优化，分割形成多个子场景；

步骤4，通过对步骤3得到的子场景中最大水平平面及其上方是否存在点来判断其上方是否有物体存在，如果存在则进行提取，从而完成整个场景中所有物体的提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，所述步骤1的具体操作为：

步骤1.1，采用K-D树组织原始三维点云数据；

步骤1.2，取步骤1.1中任意一点P_i的K近邻N(P)，其中P_i∈S，S表示三维点云集合，N(P)表示任意一点P_i的K近邻；

步骤1.3，计算步骤1.2中点P_i与K邻域内各个点之间的平均距离，并取其平均值D(P_i)，如公式(1)：

其中，参数k表示近邻点个数，参数P_j表示P_i的K近邻中的第j个点；

步骤1.4，判断步骤1.3中D(P_i)与设定的阈值D_σ的大小，若D(P_i)＞D_σ，则认为该点为离群噪声点，删除；若D(P_i)≤D_σ，则认为该点为不是离群噪声点，保留；

步骤1.5，重复步骤1.2至步骤1.4，直至判断并删除完所有离群噪声点。

3.根据权利要求1所述的一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，所述步骤2.3具体为：

步骤2.3.1，检测场景中的所有平面，得到平面检测集合F＝{f₁,f₂,...,f_m}、其中参数f_m为场景平面，获取所有场景平面的法向量

其中参数

为场景平面的法向量，

步骤2.3.2，计算步骤2.3.1中任一场景平面的法向量V_i与主平面法向量v₀'的夹角θ_i，，其中1≤i≤m，

步骤2.3.3，若θ_i＜δ，则将该平面法向量加入水平平面法向量集合V_h，否则加入竖直平面法向量集合V_v；

步骤2.3.4，设水平平面法向量集合V_h有p个元素，则旋转方向向量

为公式(3)：

步骤2.3.5，针对旋转方向向量

设原始点的坐标为p(x,y,z)，首先绕Z轴旋转至YOZ平面，得到对应的点坐标p'(x',y',z')，则场景绕Z轴旋转的旋转矩阵为公式(4)，

其中，参数α表示绕Z轴旋转角度，

则对应的点坐标p'(x',y',z')表示为：

公式(5)化简后可得公式(6)，

步骤2.3.6，再将场景绕X轴旋转至Y轴，得到最终的旋转结果，将p'(x',y',z')旋转之后的坐标为p”(x”,y”,z”)，则场景绕X轴旋转的旋转矩阵为：

其中参数β表示绕X轴旋转角度，

则旋转之后的坐标为：

公式(8)化简后可得公式(9)，

则p”(x”,y”,z”)为最终的旋转结果。

4.根据权利要求3所述的一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

步骤3.1，场景平面检测

由步骤2可知平面检测集合F＝{f₁,f₂,...,f_m}、其中参数f_m为场景平面，

则水平平面集合F_h＝{f₁,f₂,...,f_h}，h≤m、其中参数f_h为水平平面，

则竖直平面集合F_v＝{f₁,f₂,...,f_v},v≤m、其中参数f_v为竖直平面，

根据以上参数，得到场景中最低点的Z轴坐标值为z₀，计算所有水平平面中心的Z轴坐标值与z₀的差值，差值最小的水平平面记为地面f；

步骤3.2，去除场景中地面和墙面

设步骤3.1竖直平面集合中任一竖直平面f_i的法向量

1≤i≤m，则竖直平面法向量集合为V_v＝{v₁,v₂,...,v_v}；设步骤3.1中地面f的法向量为

若满足

则

即f_i⊥f，得到候选竖直墙面集合F_c＝{f₁,f₂,...,f_c}，c≤v、f_c为候选竖直墙面，若f_c还满足仅有一侧有点，则该f_c为墙面；去除掉墙面f_c和地面f；

步骤3.3，分割优化

对于由物体遮挡造成的点云数据缺失的情况，选取地面二维坐标系平面作为投影平面，将场景数据投影到地面二维坐标系平面上，设需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}，投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，其中需要投影的点p_i(x_i,y_i,z_i)∈P_r，p_i对应的投影点为p_i'(x_i',y_i',z_i')∈P_r'；

选取二维坐标系平面中任意一点m(x_m,y_m,z_m)，二维坐标系平面法向量n＝(a,b,c)，则

在

方向上投影的高度为l：

由于

为

在

方向上的投影向量，故

因为

与

的方向相同，所以

根据公式(10)可得出点p_i在二维坐标系平面上的投影点p_i'坐标为：

对于投影结果P_r'＝{p₁',p₂',...,p_n'}，使用基于欧氏距离的区域生长算法进行分割，将投影分割的结果再映射到需要投影的数据集合P_r＝{p₁,p₂,...,p_i}上，即完成分割，得到若干个子场景。

5.根据权利要求4所述的一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

步骤4.1，获取步骤3子场景中最大水平平面及其上方点集

步骤4.1.1，采用随机抽样一致性算法检测子场景中的所有水平平面；

步骤4.1.2，使用OBB包围盒包围所有水平平面，计算包围盒内最长轴与次长轴所确定平面面积，将面积最大的水平平面记作承载平面，其上方的点集即为承载面上方放置的物体；

步骤4.1.3，设定阈值为K_T，步骤4.1.1承载平面上方的点集中点的个数为N，若N≥K_T，则认为其上方存在物体并将上方的点集提取；若N＜K_T，则认为其上方不存在物体；

步骤4.2，对子场景细分与物体提取

对于步骤4.1中最大水平平面及其上方点集，使用随机抽样一致性算法平面检测算法将其分割成若干个平面；然后通过判断任意两个平面是否相邻，对于相邻的平面，需要判断其平面间的凹凸关系，根据凹凸关系判断这两个平面是属于同一物体，若这两个平面属于同一物体，使用跨越平面凸关系的区域生长算法进行聚类，完成提取。

6.根据权利要求5所述的一种基于点云的室内场景物体提取方法，其特征在于，所述步骤4.2中跨越平面凸关系的区域生长算法具体为：

①设平面数据集为G，选取一个种子平面S₁作为生长的起点，当相邻平面与种子平面S₁的关系为凸时，则将该种子平面S₁加入生长集合Q₁中，成为新的种子平面，并开始向周围进行生长，当周围的平面都不满足条件时，则本次区域生长结束；

②在剩余的未加入生长集合Q₁的平面中重新选取新的种子平面，重复步骤①，则新的生长集合为Q₂；

③重复步骤②直到G中所有的平面都加入到新的生长集合为Q₂中，满足Q＝{Q₁,Q₂,...Q_i}，则整个生长过程结束，属于同一物体的平面被聚为一类。

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