CN113985383A - 一种房屋外轮廓测绘方法、装置、系统和可读介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种房屋外轮廓测绘方法、装置、系统和可读介质。一种房屋外轮廓测绘方法，包括：获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过雷达扫描装置扫描房屋的地上部分得到；对雷达点云数据进行抽稀处理，根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据；将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接，得到房屋外轮廓数据。使用本发明提供的房屋外轮廓测绘方法，在获取得到雷达点云数据后，对雷达点云数据进行抽稀处理，进而得到房屋角点数据，然后将房屋角点数据按照房屋结构进行连线，实现清晰展示房屋构造，不会出现点云数据实时处理能力弱的问题，同时，还保证得到房屋外轮廓清晰。

Description

一种房屋外轮廓测绘方法、装置、系统和可读介质
技术领域
本发明涉及测绘领域，尤其涉及一种房屋外轮廓测绘方法、装置、系统和可读介质。
背景技术
关于使用激光雷达对房屋外部轮廓进行测绘方面，有美国Velodyne、法国的FARO等设备，主要是地面、车载激光扫描仪，应用在自动驾驶、古建筑重建方面。
目前，无人机行业蓬勃发展，将激光雷达与无人机进行结合用于房屋外部轮廓测绘则更加方便，但是使用无人机配合激光雷达获取点云数据的实时处理方面，还没有太多的技术，而本发明主要是为了解决点云实时处理能力不足的问题。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的之一在于提供一种房屋外轮廓测绘方法，能够提高房屋外轮廓的测绘效率，且清晰度高。
本发明的目的之二在于提供一种房屋外轮廓测绘装置。
本发明的目的之三在于提供一种房屋外轮廓测绘系统。
本发明的目的之四在于提供一种计算机可读介质。
为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
一方面，本发明提供一种房屋外轮廓测绘方法，包括：
获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过雷达扫描装置扫描房屋的地上部分得到；
对雷达点云数据进行抽稀处理，根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据；
将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接，得到房屋外轮廓数据。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，所述房屋角点数据获得步骤为：
获取雷达点云数据中每个激光点的坐标数据；
基于房屋角点特征，获取多个房屋角点数据及对应的角点坐标数据；所述房屋角点特征为坐标数据的X、Y、Z坐标值均为对应坐标轴的极值。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接具体包括：
分别获取每个房屋角点数据在X轴方向、Y轴方向、Z轴方向上距离最近的三个房屋角点数据作为连接角点数据；当有新的所述房屋角点数据生成时，实时判定其与其他房屋角点数据之间的位置关系；
使每个所述房屋角点数据均与其对应的三个所述连接角点数据连接，形成所述房屋外轮廓数据。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，所述抽稀处理为使用抽稀算法对所述雷达点云数据进行处理；
所述抽稀算法为网格抽稀算法、系统抽稀算法、基于TIN的抽稀算法、基于坡度抽稀算法、基于流处理抽稀算法中的一种。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，所述雷达扫描装置装设在无人机上；
所述无人机沿预定路线环绕房屋移动；在移动过程中，所述雷达扫描装置检测房屋的地方部分得到所述雷达点云数据。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，所述雷达扫描装置为多个；多个所述雷达扫描装置布设在预定方位，以使多个雷达扫描装置能够扫描房屋的地上部分。
进一步的，所述的房屋外轮廓测绘方法，获取多个所述雷达扫描装置的雷达检测数据后，进行拼接处理，得到所述雷达点云数据。
另一方面，本发明提供一种使用前述任一所述的房屋外轮廓测绘方法的房屋外轮廓测绘装置，包括：
获取模块，用于获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过将雷达扫描装置沿预定路线环绕房屋后检测得到；
处理模块，用于根据房屋角点特征对雷达点云数据进行抽稀处理，得到多个房屋角点数据；按照每个房屋角点数据的生成顺序连接房屋角点，得到房屋外轮廓数据。
另一方面，本发明提供一种房屋外轮廓测绘系统，包括：
激光雷达，装设在无人机上；所述无人机沿预定路线环绕房屋飞行，通过所述激光雷达检测得到所述雷达点云数据；
前述所述的房屋外轮廓测绘装置，与所述激光雷达连接。
另一方面，本发明提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一所述的房屋外轮廓测绘方法。
相较于现有技术，本发明提供的一种房屋外轮廓测绘方法、装置、系统和可读介质，具有以下有益效果：
使用本发明提供的房屋外轮廓测绘方法，在获取得到雷达点云数据后，对雷达点云数据进行抽稀处理，进而得到房屋角点数据，然后将房屋角点数据按照房屋结构进行连线，实现清晰展示房屋构造，不会出现点云数据实时处理能力弱的问题，同时，还保证得到房屋外轮廓清晰。
附图说明
图1是本发明提供的房屋外轮廓测绘方法流程图；
图2是本发明提供的房屋外轮廓测绘装置的结构框图；
图3是本发明提供的房屋外轮廓测绘系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本领域技术人员应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述是本发明的示例性和说明性的具体实施例，不意图限制本发明。
本文中术语“包括”，“包含”或其任何其他变体旨在覆盖非排他性包括，使得包括步骤列表的过程或方法不仅包括那些步骤，而且可以包括未明确列出或此类过程或方法固有的其他步骤。同样，在没有更多限制的情况下，以“包含...一个”开头的一个或多个设备或子系统，元素或结构或组件也不会没有更多限制，排除存在其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件或其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件。在整个说明书中，短语“在一个实施例中”，“在另一个实施例中”的出现和类似的语言可以但不一定都指相同的实施例。
除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。
请参阅图1，本发明提供一种房屋外轮廓测绘方法，应用于处理装置中，所述处理装置可以为计算机、服务器或专门用于测绘的处理装置，例如本发明提供的房屋外轮廓测绘装置。所述处理装置只要接收到所述雷达点云数据，便进行抽稀处理，进而得到房屋角点数据，基于房屋角点的生成顺序进行连接得到房屋外轮廓数据，具体的房屋外轮廓测绘方法步骤可以为：
获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过其他电子设备传输得到；
对所述雷达点云数据进行抽稀处理，根据所述房屋角点特征得到多个房屋角点数据；
将多个房屋角点数据按照预定结构进行连接，得到房屋外轮廓数据。其中预定结构为每个房屋角点数据与XYZ方向上的连接点数据构成，即找到每个房屋角点数据在XYZ的房屋角点数据即可确定所述预定结构。
进一步的，在一般实施例中，所述雷达点云数据通过雷达检测设备传输得到，即可以是雷达检测设备实时将检测数据传输到所述处理装置中，也可以是将历史检测数据传输到处理装置中。在本实施例中，所述雷达检测设备将实时的检测数据作为雷达点云数据传输到处理装置中。此时，所述房屋外轮廓测绘方法包括：
获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过雷达扫描装置扫描房屋的地上部分得到；
对雷达点云数据进行抽稀处理，根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据；
将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接，得到房屋外轮廓数据。
使用本发明提供的房屋外轮廓测绘方法，在获取得到雷达点云数据后，对雷达点云数据进行抽稀处理，进而得到房屋角点数据，然后将房屋角点数据按照房屋结构进行连线，实现清晰展示房屋构造，不会出现点云数据实时处理能力弱的问题，同时，还保证得到房屋外轮廓清晰。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述房屋角点数据获得步骤为：
获取雷达点云数据中每个激光点的坐标数据；具体的，所述坐标数据为每个激光点的自由属性，以XYZ空间坐标表达，本领域的技术人员可以根据实际需求设定每个激光点的坐标参考系以及获取每个激光点的空间坐标（即坐标数据），一般的，空间坐标使用XYZ坐标表达。
基于房屋角点特征，获取多个房屋角点数据及对应的角点坐标数据；所述房屋角点特征为坐标数据的X、Y、Z坐标值均为对应坐标轴的极值。具体的比对方法，本发明不做限定，本领域的技术人员可以根据实际需求选择对应的对比手段基于所述房屋角点特征进行数据筛选，以获得多个房屋角点数据。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接具体包括：
分别获取每个房屋角点数据在X轴方向、Y轴方向、Z轴方向上距离最近的三个房屋角点数据作为连接角点数据；当有新的所述房屋角点数据生成时，实时判定其与其他房屋角点数据之间的位置关系；本实施例主要对应结构比较简单的房屋，例如房屋整体由长方体构成，无特殊形状。
在一些实施例中，房屋外形有特殊形状，则将所述雷达扫描装置设定为在间隔预定距离或预定时间标定一个或多个连接角点数据；在生成所述房屋外轮廓时，将每个连接角点数据的空间距离最近的四个连接角点进行连接。
使每个所述房屋角点数据均与其对应的三个所述连接角点数据连接，形成所述房屋外轮廓数据。使用本实施例提供的技术方案，能够快速确定房屋角点数据之间的连接关系，并降低计算量。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述抽稀处理为使用抽稀算法对所述雷达点云数据进行处理；具体的，对于抽稀算法的应用，本发明不做具体限定，本领域的技术人员可以根据实际需求选择合适的抽稀算法对雷达点云数据进行处理，以能够根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据。
所述抽稀算法为网格抽稀算法、系统抽稀算法、基于TIN的抽稀算法、基于坡度抽稀算法、基于流处理抽稀算法中的一种。本实施例中针对前述各个抽稀算法的使用，均使用其经典处理步骤，不做其他引用，
应用本实施例，在抽稀处理后，雷达点云数据的数据量将会降低，可以有效降低计算量，同时抽稀过程中，也可以对雷达点云数据进行过滤，使后续步骤中得到房屋角点数据更加精准。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述雷达扫描装置装设在无人机上；在本实施例中，所述雷达扫描装置与无人机可以是分体的，即所述雷达扫描装置通过某种绑定方式与现有的无人机进行绑定得到，还可以是连体的，即所述雷达扫描装置装设在无人机的内部。所述雷达扫描装置通过无线方式与处理装置连接，具体的无线连接方式不做限定，可以是通过GPRS或WiFi连接，也可以是通过云端连接。
所述无人机沿预定路线环绕房屋移动；在移动过程中，所述雷达扫描装置检测房屋的地方部分得到所述雷达点云数据。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述雷达扫描装置为多个；多个所述雷达扫描装置布设在预定方位，以使多个雷达扫描装置能够扫描房屋的地上部分。具体的，本实施例是将雷达扫描装置安装在房屋的外围，即多个雷达扫描装置环绕房屋地上部分装设，进行固定扫描，进而多个雷达扫描装置同时将检测到的雷达点云数据发送到处理装置中。
在进一步实施中，所述雷达扫描装置可以为一个，但是可以设定多个安装点位，在每个安装点位对着房屋进行检测扫描，得到所述雷达点云数据。
进一步的，作为优选方案，本实施例中，获取多个所述雷达扫描装置的雷达检测数据后，进行拼接处理，得到所述雷达点云数据。具体的，本领域的而技术人员可以根据实际需求选择雷达点云数据相关的拼接技术进行拼接处理，只要能够实现去重和拼接即可。
请参阅图2，本发明还提供一种使用前述任一实施例所述的房屋外轮廓测绘方法的房屋外轮廓测绘装置，包括：
获取模块，用于获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过将雷达扫描装置沿预定路线环绕房屋后检测得到；
处理模块，用于根据房屋角点特征对雷达点云数据进行抽稀处理，得到多个房屋角点数据；按照每个房屋角点数据的生成顺序连接房屋角点，得到房屋外轮廓数据。
请参阅图3，本发明还提供一种房屋外轮廓测绘系统，包括：
激光雷达，装设在无人机上；所述无人机沿预定路线环绕房屋飞行，通过所述激光雷达检测得到所述雷达点云数据；
前述实施例中所述的房屋外轮廓测绘装置，与所述激光雷达连接。
本发明还提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述的房屋外轮廓测绘方法。
计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。
可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，包括：
获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过雷达扫描装置扫描房屋的地上部分得到；
对雷达点云数据进行抽稀处理，根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据；
将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接，得到房屋外轮廓数据。
2.根据权利要求1所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，所述房屋角点数据获得步骤为：
获取雷达点云数据中每个激光点的坐标数据；
基于房屋角点特征，获取多个房屋角点数据及对应的角点坐标数据；所述房屋角点特征为坐标数据的X、Y、Z坐标值均为对应坐标轴的极值。
3.根据权利要求2所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接具体包括：
分别获取每个房屋角点数据在X轴方向、Y轴方向、Z轴方向上距离最近的三个房屋角点数据作为连接角点数据；当有新的所述房屋角点数据生成时，实时判定其与其他房屋角点数据之间的位置关系；
使每个所述房屋角点数据均与其对应的三个所述连接角点数据连接，形成所述房屋外轮廓数据。
4.根据权利要求1所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，所述抽稀处理为使用抽稀算法对所述雷达点云数据进行处理；
所述抽稀算法为网格抽稀算法、系统抽稀算法、基于TIN的抽稀算法、基于坡度抽稀算法、基于流处理抽稀算法中的一种。
5.根据权利要求1所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，所述雷达扫描装置装设在无人机上；
所述无人机沿预定路线环绕房屋移动；在移动过程中，所述雷达扫描装置检测房屋的地方部分得到所述雷达点云数据。
6.根据权利要求1所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，所述雷达扫描装置为多个；多个所述雷达扫描装置布设在预定方位，以使多个雷达扫描装置能够扫描房屋的地上部分。
7.根据权利要求6所述的房屋外轮廓测绘方法，其特征在于，获取多个所述雷达扫描装置的雷达检测数据后，进行拼接处理，得到所述雷达点云数据。
8.一种使用权利要求1-7任一所述的房屋外轮廓测绘方法的房屋外轮廓测绘装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取雷达点云数据；所述雷达点云数据通过雷达扫描装置扫描房屋的地上部分得到；
处理模块，用于对雷达点云数据进行抽稀处理，根据房屋角点特征得到多个房屋角点数据；将每个房屋角点数据按照预定结构以及生成顺序连接，得到房屋外轮廓数据。
9.一种房屋外轮廓测绘系统，其特征在于，包括：
激光雷达，装设在无人机上；所述无人机沿预定路线环绕房屋飞行，通过所述激光雷达检测得到所述雷达点云数据；
权利要求8所述的房屋外轮廓测绘装置，与所述激光雷达连接。
10.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的房屋外轮廓测绘方法。
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