新疆维吾尔自治区有色地质勘查局七0一队 831100
摘要：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，Ru s u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、场景理解和目标识别跟踪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。本文首先结合实际的案例对三维点云数据的应用做了分析，供相关人员参考。
关键词：点云三维坐标；复杂物体；体积
1 点云数据的概述
扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息（RGB）或反射强度信息（Intensity）。点云数据除了具有几何位置以外，有的还有颜色信息。颜色信息通常是通过相机获取彩色影像，然后将对应位置的像素的颜色信息（RGB）赋予点云中对应的点。强度信息的获取是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关。
2 点云三维坐标数据计算复杂物体体积三维点云数据的应用——土方量计算
2.1 案例概况
本文基于三维点云数据，提出了结合贪婪投影三角化算法和DTM法的土方量计算方法，采用VC++并借助QT和PCL编制了土方量计算软件，通过实地采集的三维激光点云数据进行实验，并与Geo magic软件计算结果进行对比验证，结果表明该方法可以快速、精确地进行土方量计算，为基于三维点云数据的精确土方量计算提供了参考．
2.2 基于点云数据的土方量计算原理及其实现
基于点云数据的土方量计算方法主要包括三维点云数据的读取与显示、点云数据的贪婪投影三角剖分算法、利用DTM法的土方量计算等环节，整个流程如图1所示．
基于点云数据的土方量计算流程
2.2.1 贪婪投影三角剖分算法
贪婪投影三角剖分算法是由基本的三角网生长算法经过优化与改善产生的一种快速高效的三维曲面重建算法，是一种基于生长法的曲面建模技术，它将三维空间中的点及周围的k个邻域投影到该点的切平面上进行局部三角剖分，从而获得该点及其周围点的拓扑关系．基本算法的步骤如下：
（1）利用k d-tree建立空间索引结构；
（2）选择一点作为构网起始点，记为P1，利用P1点及其k近邻点的相对位置关系进行点域法向量拟合，根据拟合的法向量与该点坐标得出点切平面，记为S p；
（3）将P1及其在三维空间内的邻近点在S p上进行投影，根据投影后的点位置关系，搜索投影面上的最邻近点，将该点对应到原始点，记为P2，连接P1和P2作为构网的起始边；
（4）以P1和P2的连线及周围的邻近点进行切平面拟合，拟合出的平面记为Se；
（5）将线段P1P2在三维空间内的邻近点在平面Se上进行投影，再利用三角网外接圆法则进行判定，得出投影面内的第一个三角形的第三点，并将该点对应到原始点，记为P3，连接P1，P2，P3构成第一个空间三角网格；
（6）以构成的第一个三角网格的三边为基准，重复第（5）步对外部进行空间三角网格添加，循环往复遍历所有的空间点，直到构网完成．
2.2.2 DTM法土方量计算原理
根据地形三角网格中的每个三角形与设计高程面的关系可以将三角锥土石方量的计算分为两类，见图2．
图6 本方法与Geo magic计算结果比较
总的来讲，土方量精确计算对工程建设具有重要意义．针对三维点云数据土方量精确计算问题，提出了结合贪婪投影三角化算法及DTM法的土方量计算方法，通过VC++结合QT和PCL编制了土方量计算软件，利用FAＲO330扫描仪获取的点云数据进行计算，并与商业软件Geo magic的计算结果进行对比，验证了方法的可行性，为基于三维点云数据的精确土方量计算提供了参考．
参考文献
[1] 贾雪，刘超，徐炜，赵兴旺.海量点云数据的建筑物三维模型重建[J/OL].测绘科学：1454.044.html.
[2] 黄晓铭，杨剑，陈辉.三维激光点云数据精简算法[J].吉首大学学报（自然科学版），2018，39（05）：19-23.
[3] 李勇，佟国峰，杨景超，张立强，彭浩，高华帅.三维点云场景数据获取及其场景理解关键技术综述[J/OL].激光与光电子学进展：1-20[2019-03-05].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/31.1690.TN.20180914.0 931.022.html.
[4] 刘明学，崔进业.基于点云三维坐标数据计算复杂物体体积[J].测绘地理信息，2018，43（03）：96-98.
论文作者:纪勇
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年7期
论文发表时间:2019/7/11
标签：土方论文; 数据论文; 算法论文; 量计算论文; 坐标论文; 激光论文; 贪婪论文; 《建筑学研究前沿》2019年7期论文;