第10讲-地面三维激光雷达点云分割分类——分类
数字绿土雷达点云分类原理
数字绿土雷达是一种基于激光雷达技术的地面三维扫描仪，广泛应用于建筑、城市规划、工程测绘、地质勘探等领域中。
绿土雷达所捕获的数据主要包括点云数据和图像数据。
点云数据是由激光雷达发射激光束到目标表面后反射回来的光信号所形成的点云组成，可以表示三维空间中的精确位置和形态信息。
点云分类是指对点云数据进行自动化分类和识别，以便快速获取与目标相关的信息。
数字绿土雷达的点云分类主要基于计算机视觉和人工智能技术，包括以下步骤：
1. 数据获取和预处理：获取原始点云数据，对其进行滤波、配准或校正等预处理，以减少数据噪声和误差。
2. 特征提取和选择：通过计算某些特征，如高度、颜色、形状等，来描述每个点云的特征。
然后选择重要和区分度高的特征，以用于分类和识别。
3. 分类器设计和训练：选取合适的分类器，如支持向量机（SVM）、决策树、深度学习等，并对其进行训练。
此时需要提供已知类别的标注数据，以使分类器能够学习和建立点云分类的模型。
4. 分类应用和优化：使用已训练的分类器来对点云数据进行分类和识别。
分类结果可能需要进一步的修正或优化，以提高分类的准确性和效率。
数字绿土雷达的点云分类可以应用于多种领域，如机器人导航，对象检测与识别，三维可视化、立体匹配和数字建模等。
chapter08_地面三维激光雷达点云分割与分类
图 8.4 模糊 C-均值聚类
(3) 均值飘移聚类（Mean-Shift）。
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均值飘移聚类是基于密度的聚类算法，它没有假定聚类中心，均值漂移过 程不需要预先给出类别数目，而是根据点集自身的密度分布探测获得类簇，发 现任意形状的簇，在聚类过程中自动确定类别数。 对于一个欧式空间内的点集，无参密度估计方法根据一个点周围一个小区 域内点的分布情况来估计点集中该点位置的密度；类似的，均值飘移聚类对空 间中某一位置密度梯度的估计采用统计该位置周围小区域内的点的分布状况。 空间中任意位置梯度的方向即是密度增加最快的方向。均值飘移聚类根据梯度 将空间中的点沿梯度方向不断移动，直到梯度为零。最终散布在整个空间的点 移动到模式点的地方。每个这样的点是所有移动到它的点所覆盖的区域内密度 最大的点，该处的梯度为零。 Mean-shift 的 定 义 为 ： 给 定 的 d 维 欧 式 空 间 R d ， 对 于 点 数 据 集 = S {xi，，，， = i 1 2 … n} ，带有核函数 K ( x ) 和核窗口范围 h 的多元核密度估计函 数为： f (x ) = 1 nh d
N
∑u
i =1
N
m ij
(式 8-3)
u ij =
1
∑( x
p k =1
i
−cj
xi − c k
)
2 m −1
(式 8-4)
一般地，模糊聚类的算法可表述为： 1) 确定划分的类数 C ，设置迭代阈值 ε ； 2) 初始化模糊划分矩阵 µ ij ；
(t )
3) 根据模糊划分矩阵计算各类的类中心 c j ； 4) 根 据 目 标 函 数 J 的 约 束 ， 更 新 模 糊 划 分 矩 阵 µ ij
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三维点云数据分割原理及应用
科技资讯2017 NO.24SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION学 术 论 坛图形图像技术飞速发展,激光扫描仪、深度扫描仪、Kinect等硬件三维扫描设备的广泛使用产生了大量的点云数据,与此同时,3D打印、虚拟现实、增强现实、场景重建的应用环境对点云数据的处理提出种种需求。
2011年,Rusu [1]提出并建立了点云实验室,专注先进的三维感知技术和处理算法的研究。
点云数据的处理,特别是点云分割是三维重建、场景理解[2]和目标识别跟踪[3]等各项应用或任务处理的基础,分割结果有利于对象识别与分类,是人工智能领域的研究热点问题,也是难点问题,已经受到越来越多科研院所和科技公司的关注。
点云分割是通过一定的方式方法,将使用特定设备获取到的杂乱无章的点云数据,分割成若干个互不相交的子集,每一个子集中的数据具有基本相同的属性特征或一定的语义信息,这样的话,在场景理解或虚拟重建时,能将这些点云数据视为一个独立物体上的数据,如此处理,就可以方便的确定目标的形状、大小等属性特征。
目前,由于采集设备的技术局限性,通过各种方式获得的点云数据的采样密度是不均匀的,通常是无序、稀疏的,并且掺杂有大量的噪声点和异常点。
此外,点云数据的表面形状和分布可以是符合物理特性的任意的形式,没有固定或者鲜明的统计分布特点,同时,点云数据冗余性高、采样密度不均匀且缺少明确的结构特征。
以上点云数据自身的种种特点,决定了实现点云数据分割的技术难度相当大,因此也成为一个研究的热点和难点。
1 点云分割算法分类笔者通过阅读国内外文献,整理出目前用于点云分割的6种主要方法:基于边缘的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于属性的分割算法、基于模型的分割算法、基于图的分割算法和混合分割算法。
分别对其原理和应用详细介绍如下。
1.1 基于边缘的分割方法物体的边缘线条能够简单的勾勒出其形状特性。
基于边缘的点云分割算法,通过检测边缘区域即点云强度快速变化或者表面法向量急剧变化的区域,勾勒出点云数据中隐藏的边缘信息来得到分割区域。
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究
基于机载激光雷达点云的目标提取与分类算法研究摘要：目标分类是机载激光雷达数据处理中的重要环节，它通过对点云数据中的目标进行分类归类，实现目标的识别和分析。
本文介绍了几种常用的目标分类算法，不同的算法可以根据具体需求选择和综合应用，提高目标分类的准确性和鲁棒性。
关键词：机载激光雷达点云；目标提取；分类算法引言随着激光雷达技术的发展和应用的推广，机载激光雷达数据处理在地理测绘、遥感、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
而目标分类作为机载激光雷达数据处理中的关键步骤，对于进一步分析和利用点云数据起着重要作用。
因此，研究和开发高效准确的目标分类算法具有重要的理论意义和实际价值。
1机载激光雷达系统概述1.1概念机载激光雷达系统（ALS）是一种将激光雷达设备安装在航空器上，通过发射激光脉冲并测量其返回时间来获取地面的三维点云数据的技术。
机载激光雷达系统通常包括激光发射器、接收器、GPS/INS系统等组成部分。
1.2原理机载激光雷达系统的工作原理基于激光束在发射后经过一定时间再被接收到的原理。
系统激光器发射一束脉冲激光，激光束照射在地面或目标上，并被目标反射回来。
接收器接收到反射激光信号，并记录其返回的时间。
通过测量激光脉冲的发射和返回时间，可以计算目标与激光雷达之间的距离。
1.3组成（1）激光发射器：负责产生激光脉冲并控制其发射频率和功率。
（2）接收器：负责接收被目标反射的激光信号。
（3）接收通道：用于对接收到的激光信号进行放大、滤波和数字化转换。
（4）定位系统：通常使用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）来确定激光雷达的位置和姿态。
（5）数据存储装置：用于存储采集到的原始激光点云数据。
（6）控制和处理单元：负责控制整个系统的运行，并对原始数据进行预处理和处理。
2目标提取算法研究2.1基于形状特征的目标提取算法这类算法利用目标物体的形状特征来进行目标提取。
常见的方法包括计算点云中的曲率、法线等特征，并通过阈值或其他形状判别标准来判断是否为目标。
三维激光雷达系统分类大全
三维激光雷达系统分类大全在测绘界，移动三维激光雷达系统（Mobile LiDAR System）正在测绘界的宠儿，其高效的数据采集模式，高密度高精度的点云信息，使其在新型基础测绘建设中大放异彩。
激光雷达是集激光、全球定位系统（GPS）、和IMU（惯性测量装置）三种技术于一身的系统，相比普通雷达，激光雷达具有分辨率高，隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。
随着科技的不断发展，激光雷达的应用越来越广泛，在机器人、无人驾驶、无人车等领域都能看到它的身影，有需求必然会有市场，随着激光雷达需求的不断增大，激光雷达的种类也变得琳琅满目，按照使用功能、探测方式、载荷平台等激光雷达可分为不同的类型。
一、激光雷达按功能分类（一）激光测距雷达激光测距雷达是通过对被测物体发射激光光束，并接收该激光光束的反射波，记录该时间差，来确定被测物体与测试点的距离。
传统上，激光雷达可用于工业的安全检测领域，如科幻片中看到的激光墙，当有人闯入时，系统会立马做出反应，发出预警。
另外，激光测距雷达在空间测绘领域也有广泛应用。
但随着人工智能行业的兴起，激光测距雷达已成为机器人体内不可或缺的核心部件，配合SLAM技术使用，可帮助机器人进行实时定位导航，，实现自主行走。
思岚科技研制的rplidar系列配合slamware模块使用是目前服务机器人自主定位导航的典型代表，其在25米测距半径内，可完成每秒上万次的激光测距，并实现毫米级别的解析度。
（二）激光测速雷达激光测速雷达是对物体移动速度的测量，通过对被测物体进行两次有特定时间间隔的激光测距，从而得到该被测物体的移动速度。
激光雷达测速的方法主要有两大类，一类是基于激光雷达测距原理实现，即以一定时间间隔连续测量目标距离，用两次目标距离的差值除以时间间隔就可得知目标的速度值，速度的方向根据距离差值的正负就可以确定。
这种方法系统结构简单，测量精度有限，只能用于反射激光较强的硬目标。
另一类测速方法是利用多普勒频移。
激光点云滤波分地形处理
激光点云滤波分地形处理
激光点云滤波和分地形处理是常见的地图制作和地形分析流程中的重要步骤。
下面是一些常用的方法和工具：
1. 滤波方法：
- 体素滤波：通过将点云划分为固定大小的体素网格，并对每个体素内的点进行统计或平均
操作来消除噪声和稀疏点。
- 半径滤波：以每个点为中心，计算其周围一定半径内的点的平均或中值，并将不在范围内
的点剔除。
- 法向滤波：根据点云中每个点的法向信息，消除与表面法向相差较大的点。
2. 地形处理方法：
- 分割：将点云按照地形特征进行分割，通常基于地形高度或曲率等特征。
- 特征提取：根据点云特征，如表面坡度、高度变化等，提取出地形特征，如山峰、河流等。
- 分类：根据地物类别将点云进行分类，如建筑物、树木等。
- 重建：利用滤波后的点云数据重建地形模型，如数字高程模型（DEM）、三维地形模型等。
3. 工具：
- PCL（Point Cloud Library）：一个广泛使用的开源点云处理库，提供了丰富的滤波和分析
方法，如体素滤波、法向估计、特征提取等。
- LAStools：一套功能强大的商业点云处理工具，包括滤波、分割、分类等功能。
- ArcGIS：商业地理信息系统软件，提供了丰富的地形处理和分析工具，包括滤波、分割、
重建等。
- QGIS：免费开源的地理信息系统软件，提供了一些基本的地形处理工具，如滤波、分割等。
这些方法和工具可以根据具体需求和数据特点选择和组合使用，以实现激光点云的滤波和分地形处理。
点云轮廓分类-概述说明以及解释
点云轮廓分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:点云数据是一种三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人感知、地理信息系统等领域。
点云轮廓分类是针对点云数据进行的一项重要任务，其主要目标是将点云数据中的不同对象或物体轮廓进行准确分类和识别。
在点云数据中，每个点都包含着丰富的信息，包括坐标、颜色、法线等属性。
点云轮廓分类的难点在于如何从这些点中提取有意义的特征，并将其用于分类任务。
传统的方法通常基于手工设计的特征提取算法，但其局限性在于无法适应不同场景和任务。
近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于深度学习的点云轮廓分类方法逐渐成为研究热点。
深度学习可以通过大规模数据的训练和端到端的学习，从点云数据中自动学习到更具区分性和泛化能力的特征表示。
这种基于深度学习的方法在点云轮廓分类任务中取得了令人瞩目的成果，大大提升了分类的准确性和鲁棒性。
本文旨在综述点云轮廓分类的相关工作和方法，并比较它们的优劣。
首先，我们将介绍点云数据的背景和应用场景，阐述点云轮廓分类的重要性和挑战。
接着，我们将详细介绍点云轮廓提取的方法，包括基于几何信息和基于深度学习的方法。
然后，我们将重点关注点云轮廓分类算法的研究进展，探讨各种算法的优缺点和发展趋势。
最后，我们将对本文进行总结，并展望未来点云轮廓分类领域的研究方向和挑战。
通过本文的阐述，读者将对点云轮廓分类的方法和算法有更深入的了解，为相关领域的研究和应用提供一定的参考和指导。
同时，我们也希望能够激发更多研究人员对点云轮廓分类问题的关注，推动该领域的进一步发展和创新。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以写成如下的方式：文章结构本文共分为三个部分：引言、正文和结论，以逐步介绍点云轮廓分类的背景、方法和算法，并总结研究成果和进一步展望。
在引言部分，我们将首先对点云轮廓分类的概念和意义进行概述，介绍点云轮廓分类在实际应用中的重要性。
接下来的正文部分将包括两个主要内容。
了解激光雷达测绘技术与地形分类的工作原理
了解激光雷达测绘技术与地形分类的工作原理激光雷达测绘技术是一种高精度的地理信息采集技术，它通过激光束扫描地面，从而获取地形、建筑物等物体的三维信息。
激光雷达测绘技术的工作原理是什么？在测绘中都有哪些常见的地形分类方法呢？激光雷达测绘技术借助激光器将短时脉冲的激光束发射到目标物体上，激光束与目标物体相互作用后，激光脉冲回波被接收器捕捉并记录下来。
通过测量激光脉冲的飞行时间和回波强度，可以获得目标物体与激光雷达之间的距离和反射率等信息。
通过扫描整个地面，激光雷达可以获取大量的点云数据，进而形成地面的三维模型。
在地形分类方面，主要有基于高度和形状特征的方法。
基于高度特征的地形分类方法是将地面分成不同的高程区间，通过统计每个区间内的点的数量来判断地形类型。
例如，在山岭区域，高程较高的点较多，而在河谷地区，高程较低的点较多。
这种分类方法简单直观，但对植被覆盖较高的地形容易产生误判。
基于形状特征的地形分类方法则是通过分析地形地貌的几何特征来判断地形类型。
这种方法通常需要借助数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）。
DEM是一个用于描述地球表面高程信息的数据集，通过DEM可以提取出地形的斜率、坡度、地形起伏等特征。
在实际应用中，激光雷达测绘技术与地形分类常用于城市规划、环境监测、自动驾驶等领域。
例如，在城市规划中，通过采集城市地区的高精度激光扫描数据，可以用于建筑物、道路等基础设施的数字化建模和变形监测。
在环境监测方面，激光雷达可以快速获取地表高程数据，并通过地形分类方法分析水体、植被等地貌特征，从而为水资源管理、生态环境保护提供支持。
在自动驾驶领域，激光雷达可以帮助车辆进行场景感知和障碍物检测，提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
然而，和任何其他技术一样，激光雷达测绘技术也存在一些局限性。
首先，大规模的激光扫描需要耗费大量的时间和资源。
其次，激光雷达在雨雾天气条件下会受到较大的干扰，降低了数据采集的准确性和可靠性。