(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210273409.5 (22)申请日 2022.03.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114609591 A (43)申请公布日 2022.06.10 (73)专利权人 湖南星晟智控科技有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市高新 开发区尖 山路39号长沙中 电软件园一期9栋厂 房401-181室 (72)发明人 盘校江　杨哲印　凌欢　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 冉丽 (51)Int.Cl. G01S 7/02(2006.01) G01S 13/89(2006.01) G01S 13/931(2020.01) G06V 10/80(2022.01)(56)对比文件 CN 109064506 A,2018.12.21 CN 106056594 A,2016.10.26 CN 112561841 A,2021.0 3.26 CN 108241871 A,2018.07.0 3 CN 110132168 A,2019.08.16 CN 10213 6155 A,2011.07.27 CN 109444915 A,2019.0 3.08 CN 112666557 A,2021.04.16 CN 102607459 A,2012.07.25 CN 109816 697 A,2019.0 5.28 CN 107301648 A,2017.10.27 CN 113094358 A,2021.07.09 CN 106680798 A,2017.0 5.17 CN 112180343 A,2021.01.0 5 CN 108876744 A,2018.1 1.23 CN 111223048 A,2020.0 6.02 CN 113593017 A,2021.1 1.02 CN 110363846 A,2019.10.2 2 (续) 审查员 刘亦非 (54)发明名称 一种基于激光点云数据的数据处 理方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于激光点云数据的数 据处理方法， 涉及数据处理技术领域； 为了解决 多次采集激光点云数据不重合的问题； 具体包括 以下步骤： 获取待处理的激光点云数据； 按照采 集区域对激光点云数据进行细分小组； 融合每个 小组的激光点云数据， 组成预设的小组三维激光 点云数据信息； 整合所有小组三维激光点云数据 信息， 得到单一的目标立体环境数据信息； 获取 与激光点云数据相匹配的二维平 面位置信息， 并 将目标立体环境数据信息投放于二维平面位置 信息上， 一一对应； 所述激光点云数据包括所有 激光点信息和三维数据。 本发明解决了对同一采 集目标的多次采集数据时的数据信息繁杂、 不重 合的问题， 提高了最后得到的数据精度。 [转续页] 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114609591 B 2022.12.20 CN 114609591 B (56)对比文件 CN 1093259 98 A,2019.02.12 CN 111090103 A,2020.0 5.01 WO 20210984 48 A1,2021.0 5.27 US 2021168400 A1,2021.0 6.03 KR 101890 536 B1,2018.08.21 林卉等.三维激光扫描建 筑物立面数据的自 动提取. 《测绘通报》 .2016,(第10期), 李玲瑞等.基 于Swifi的三维激光 点云数据 的自动去重存 储平台设计. 《激光杂志》 .2019,第 40卷(第08 期),107-1 10. 汤念.影像匹配点云与地 面激光点云配准 技 术研究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 (基础科学辑)》 .202 2,(第01期),A0 05-279. Pasi Raumo nen等.Fast Automatic Precision Tree Models from Ter restrial Laser Scan ner Data. 《Remote Sensi ng》 .2013, 第05卷(第02期),491- 520. Renaud Dub é等.SegMatc h: Segment Based Place Recogn ition in 3D Point Clouds. 《2017 IE EE Internati onal Conference o n Robotics and Automati on (ICRA)》 .2017, 5266-5272. 余汪江.基 于激光雷达的无 人驾驶汽车动态 障碍物检测与识别研究. 《中国优秀硕士学位 论 文全文数据库 (工程科技 Ⅱ辑)》 .202 2,(第03 期),C035-583.2/2 页 2[接上页] CN 114609591 B1.一种基于 激光点云数据的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取待处 理的激光 点云数据； S2： 按照采集区域对激光 点云数据进行细分小组； S3： 融合每 个小组的激光 点云数据， 组成预设的小组三维激光 点云数据信息； S4： 整合所有 小组三维激光 点云数据信息， 得到单一的目标立体环境数据信息； S5： 获取与激光点云数据相匹配的二维平面位置信息， 并将 目标立体环境数据信息投 放于二维平面 位置信息上， 一 一对应； 所述激光 点云数据包括所有激光 点信息和三维数据； 所述融合每 个小组的激光 点云数据， 具体包括以下内容： A1： 根据采集角度将重复的小区块归纳的采集区分内容进行删除； A2： 按照最 新采集时间保留同一采集角度的采集区分内容， 删除旧采集区分内容； A3： 按照不同采集角度将处理好的采集区分内容进行融合， 以构成同一采集点的激光 点云数据； A4： 根据二维平面中的位置关系， 将不同采集点的激光点云数据进行拼合， 组成同一小 组三维激光 点云数据信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述采 集区域包括用于对激光点云数据划分类别的大区块和用于依据大范围块划分类别作进一 步采集区分的小区块。 3.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述按 照不同采集角度将处 理好的采集区分内容进行融合， 包括以下内容： B1： 依据同一采集点， 对相邻采集角度的激光点云数据进行划分重叠部分与非重叠部 分的衔接分界线； B2： 以每帧采集图像上的衔接分界线为定点， 覆盖相邻采集图像上的重叠部分为目的 进行拼合； B3： 消除羽化融合 拼接处。 4.根据权利要求3所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述激 光点云数据的拼 合需遵循原则为： 1)以相邻采集角度采集的图像重 叠处数量多的为先； 2)以图像重 叠处范围小的采集图像为主， 删除对比后重 叠范围大的采集图像。 5.根据权利要求2所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述大 区块的类别划分依据包括同一采集 地点、 相同采集范围。 6.根据权利要求5所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述小 区块的采集区分依据包括相同或邻近年/月/日采集时间、 相同或邻近采集角度。 7.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的数据处理方法， 其特征在于， 所述激 光点信息包括与激光点相对应的激光标识、 激光采集时间、 采集距离点、 水平角度以及水平 分辨率； 所述激光标识为数字、 字母。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114609591 B 3