馬小偉，高 磊，冉 磊，龔書林，熊建華，雷月敏

(1. 昆明市測繪研究院，云南 昆明 650093； 2. 武漢海達(dá)數(shù)云技術(shù)有限公司，湖北 武漢 430223)

中海達(dá)·開啟智時(shí)代

利用全景移動測量系統(tǒng)進(jìn)行城市專題數(shù)據(jù)提取

馬小偉1，高 磊1，冉 磊1，龔書林2，熊建華1，雷月敏2

(1. 昆明市測繪研究院，云南 昆明 650093； 2. 武漢海達(dá)數(shù)云技術(shù)有限公司，湖北 武漢 430223)

本文通過全景移動測量系統(tǒng)采集的高精度高密度三維激光點(diǎn)云和高分辨率的全景影像，研究自動化和半自動化提取城市專題數(shù)據(jù)，包括公路交通、城市園林、市政設(shè)施和廣告牌等，具體包括道路邊線、行道樹、路燈、垃圾箱、道路標(biāo)志線和廣告牌等；提出解決海量點(diǎn)云和全景影像的存儲和高效訪問問題，通過各類專題數(shù)據(jù)的空間形態(tài)分布特征和激光反射強(qiáng)度屬性，研究進(jìn)行自動化和半自動化提取所對應(yīng)的算法。

1 作業(yè)工藝流程

采用全景移動測量系統(tǒng)進(jìn)行城市專題數(shù)據(jù)采集提取，需要根據(jù)不同類型專題圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的要求，探索總結(jié)作業(yè)工藝流程。如圖1所示。

圖1 作業(yè)工藝流程

1.1 基站靜態(tài)數(shù)據(jù)采集

為保證數(shù)據(jù)采集精度的可靠性，以及后續(xù)對精度驗(yàn)證比對的方便性，GPS基站靜態(tài)數(shù)據(jù)采用昆明市CORS站點(diǎn)，選取離測區(qū)最近的CORS站。CORS詳細(xì)要求：①獲取CORS基站全天靜態(tài)數(shù)據(jù)；②采樣間隔要求1 s；③CORS基站W(wǎng)GS-84坐標(biāo)。

1.2 全景移動測量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集的主要環(huán)節(jié)有基站架設(shè)、設(shè)備安裝、數(shù)據(jù)采集、裝備拆卸、基站拆卸、設(shè)備維護(hù)6個(gè)方面。

1.3 高精度數(shù)據(jù)融合糾偏

針對GPS信號差地區(qū)，通過全站儀采集控制點(diǎn)，使用系統(tǒng)配套POS糾偏功能進(jìn)行POS軌跡糾偏。糾偏控制點(diǎn)可以來源于大比例尺高精度線劃圖或全站儀測量控制點(diǎn)。根據(jù)專題圖精度要求，在GPS信號差的位置，沿道路每隔500 m布設(shè)一個(gè)控制點(diǎn)，拐彎位置需要增加控制點(diǎn)。

1.4 工程數(shù)據(jù)檢查

檢查內(nèi)容包括點(diǎn)云精度、全景影像與點(diǎn)云配準(zhǔn)精度、全景影像質(zhì)量、全景數(shù)目一致、測區(qū)覆蓋情況、工程之間疊加檢查等。

1.5 內(nèi)業(yè)專題數(shù)據(jù)提取

內(nèi)業(yè)提取基于全景移動測量系統(tǒng)配套的點(diǎn)云測圖建庫ArcGIS插件軟件進(jìn)行，首先使用自動化和半自動化提取工具進(jìn)行批量采集提取，然后手工檢查錯(cuò)提和漏提，完成圖形和基本屬性提取之后，再進(jìn)行屬性錄入。

1.6 外業(yè)調(diào)繪

外業(yè)實(shí)地調(diào)繪檢查時(shí)，需繪制草圖并填寫調(diào)繪表。內(nèi)業(yè)根據(jù)調(diào)繪草圖和填寫的調(diào)繪表，進(jìn)行內(nèi)業(yè)成圖和屬性錄入。

2 自動化半自動化提取算法

2.1 道路邊線自動化提取

將道路類型劃分為高速公路、一般路。高速公路以應(yīng)急車道外側(cè)的道路標(biāo)線作為目標(biāo)分析；一般路以隔離帶和馬路牙作為目標(biāo)分析。下面以馬路牙分析為例進(jìn)行算法步驟描述：①讀取掃描圈軌跡數(shù)據(jù)，獲取激光掃描儀軌跡點(diǎn)Ps1、Ps2、…、Ps100，讀取分析前100掃描圈點(diǎn)云，分析每圈點(diǎn)云離行駛方向水平垂足投影最近的點(diǎn)，得到地面點(diǎn)Pg1、Pg2、…、Pg100，用掃描儀軌跡點(diǎn)和地面點(diǎn)統(tǒng)計(jì)掃描儀離地面平均高度Hs；②獲取軌跡線右側(cè)掃描圈點(diǎn)云，在掃描圈上從軌跡投影點(diǎn)向右依次分段(8 cm一段，馬路牙高度，可以配置)分析法向量，法向量垂直認(rèn)為是地面點(diǎn)，分析獲取整個(gè)右側(cè)掃描圈，如果法向量接近水平，則保存記錄點(diǎn)集、所在圈號、法向量(ScanVertical掃描豎線)；③按掃描圈順序分析所有圈點(diǎn)云，獲取所有掃描圈內(nèi)部的ScanVertical掃描豎線，對掃描豎線進(jìn)行鄰域分析，如果相鄰掃描線存在縱向1 m以上相鄰的掃描豎線，并且高度都接近8 cm，則認(rèn)為是馬路牙的掃描豎線ScanCurb；④根據(jù)提取的馬路牙點(diǎn)云，分析獲取道路邊線。

2.2 路邊停車位自動化提取

路邊停車位分布在行車道右側(cè)道路邊緣位置，具有停車位標(biāo)線畫定標(biāo)記，停車位標(biāo)線框有固定大小和特征。下面描述提取算法分析步驟：① 根據(jù)激光掃描頭POS軌跡線，分析獲取掃描頭離地面高度值；②提取一定高度、長度容差范圍的地面點(diǎn)，并過濾車輛、行人等噪點(diǎn)，獲取地面點(diǎn)；③根據(jù)POS軌跡線，進(jìn)行左右切割劃分，提取行駛方向右側(cè)地面點(diǎn)云；④根據(jù)點(diǎn)云反射強(qiáng)度，對右側(cè)點(diǎn)云進(jìn)行二分聚類，提取停車位標(biāo)線點(diǎn)云；⑤將標(biāo)線點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行XOY平面投影，生成強(qiáng)度灰度圖，作二值化、平滑處理；⑥根據(jù)灰度圖像素進(jìn)行收縮、膨脹、霍夫變換，提取線圖形；⑦按POS方向，將線數(shù)據(jù)劃分為垂直POS方向和水平POS方向，根據(jù)水平線和垂直線計(jì)算交點(diǎn)初步得到停車位；⑧過濾較短線，去除重復(fù)冗余線，轉(zhuǎn)換三維線數(shù)據(jù)；⑨三維線根據(jù)包圍盒是否相交，剔除冗余重復(fù)對象，剔除壓蓋POS軌跡線的對象；⑩將前后相鄰?fù)＼囄还策叺囊?guī)整統(tǒng)一，根據(jù)國標(biāo)規(guī)范，進(jìn)行臨近規(guī)整，最終輸出停車位三維線成果。

2.3 車道標(biāo)線自動化提取

不同等級類型道路車道虛線和車道實(shí)線寬度有國家標(biāo)準(zhǔn)《道路交通標(biāo)志和標(biāo)線》(GB 5768—2009)。車道標(biāo)線提取算法步驟如下：①根據(jù)激光掃描頭POS軌跡線和掃描圈點(diǎn)云，分析獲取掃描頭離地面高度值、掃描圈XOY平面投影線與行使POS軌跡夾角；②根據(jù)掃描頭離地面高度值，按掃描圈提取分析提取地面點(diǎn)云；③根據(jù)地面點(diǎn)云，使用點(diǎn)云強(qiáng)度進(jìn)行特征，提取路面標(biāo)志標(biāo)線點(diǎn)云；④將掃描圈內(nèi)部分段的標(biāo)志標(biāo)線點(diǎn)云進(jìn)行POS橫斷面方向投影，投影長度接近10、15、20 cm寬度的高強(qiáng)度掃描段點(diǎn)云進(jìn)行保留，初步認(rèn)為是車道實(shí)線、車道虛線；⑤按掃描圈順序依次分析內(nèi)部車道虛實(shí)線，如果前后相鄰掃描圈存在連續(xù)1.8 m以上的車道虛實(shí)線，則認(rèn)為是最終的車道標(biāo)線；⑥根據(jù)車道標(biāo)線點(diǎn)云，提取標(biāo)線中心線(如圖2所示)。

圖2 車道標(biāo)線自動化提取

2.4 行道樹自動化提取

行道樹沿道路兩旁分布，靠近慢車道的人行道上或綠化隔離帶中，包含樹干、樹冠部分，樹干近圓柱狀，樹冠是沿樹干成發(fā)散狀。其提取分析算法步驟為：①讀取激光掃描頭POS軌跡線，以POS軌跡線進(jìn)行左右緩沖(緩沖距離可配置)，得到分析范圍；②將點(diǎn)云三維空間進(jìn)行規(guī)則平面網(wǎng)格劃分(默認(rèn)網(wǎng)格大小3 m×3 m，根據(jù)行道樹間距情況進(jìn)行配置)，根據(jù)空間關(guān)系進(jìn)行判斷，保留POS緩沖范圍的網(wǎng)格；③遍歷目標(biāo)范圍網(wǎng)格，依次查詢讀取每個(gè)網(wǎng)格范圍內(nèi)點(diǎn)云，將點(diǎn)云按Z方向從低到高等距離(0.5 m)切割劃分格網(wǎng)內(nèi)點(diǎn)；④對格網(wǎng)內(nèi)部切割劃分的點(diǎn)云進(jìn)行特征分析，底部塊點(diǎn)云符合人行道路面及樹根特征、中間1個(gè)以上切割柱體符合樹干特征、頂部向下1個(gè)以上切割柱體符合樹冠發(fā)散特征的，則認(rèn)為是行道樹；⑤使用中間包含樹干部分的切割柱體的點(diǎn)云，進(jìn)行5 cm斷面切割，對切割點(diǎn)云進(jìn)行平面投影，擬合獲取平面坐標(biāo)位置和樹干直徑。

2.5 垃圾箱半自動化提取

鑒于垃圾箱數(shù)目有限，形狀多樣，考慮采用半自動化方式提取，采用俯視圖手工拉框垃圾箱周邊點(diǎn)云，程序自動計(jì)算中心位置，并計(jì)算長寬高屬性。其提取分析算法步驟如下：①獲取用戶框選范圍的點(diǎn)云集合；②對點(diǎn)云集合按Z坐標(biāo)進(jìn)行排序，獲取Z值最小的5%底部點(diǎn)云，用5%底部點(diǎn)云粗略計(jì)算地面高度，高處5%點(diǎn)云的最低點(diǎn)作為垃圾桶頂部高度H2；③按Z方向?qū)δ繕?biāo)點(diǎn)云集合進(jìn)行切割，切割間距3 cm，沿Z方向從下往上遍歷各個(gè)切割段，如果達(dá)到某個(gè)高度后切割段點(diǎn)云突然減少，并穩(wěn)定一段高度(大于40 cm)，則認(rèn)為突變處為垃圾桶底部H1；H2-H1即垃圾桶的高度；④獲取垃圾桶底部以上第3個(gè)切割段點(diǎn)云，作為筒身點(diǎn)云；⑤使用筒身點(diǎn)云，進(jìn)行平面投影，特征查找矩形、圓、橢圓，將查找到的一個(gè)或多個(gè)矩形、圓、橢圓，求外接多邊形,根據(jù)外接多邊形求長度寬度，如果查找擬合矩形、圓、橢圓失敗，則認(rèn)為此處不是垃圾桶。

3 結(jié)束語

本文使用全景移動測量系統(tǒng)對城市專題數(shù)據(jù)進(jìn)行了外業(yè)采集和內(nèi)業(yè)提取，減輕了傳統(tǒng)測量外業(yè)采集工作量和勞動強(qiáng)度，提高了工作效率，內(nèi)業(yè)處理提取軟件集成自動化和半自動化提取算法工具，提高了內(nèi)業(yè)生產(chǎn)效率。通過試驗(yàn)區(qū)采集處理驗(yàn)證了其可大幅度提高生產(chǎn)效率，可為城市專題圖數(shù)據(jù)生產(chǎn)更新提供更便捷有效的解決方案，可進(jìn)行更大范圍應(yīng)用推廣。

(本專欄由中海達(dá)和本刊編輯部共同主辦)