(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210455945.7 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 张云生　柴佳兴　杨振　李海峰　 (74)专利代理 机构 长沙正奇专利事务所有限责 任公司 431 13 专利代理师 李发军　曾利平 (51)Int.Cl. G06T 7/33(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 地物三维变化检测方法、 电子 设备及存储介 质 (57)摘要 本发明公开了一种地物 三维变化检测方法、 电子设备及存储介质， 其中所述检测方法包括对 两个时相点 云进行精配准， 并设置参考时相点云 和待检测时相点云； 计算待检测时相点云、 参考 时相点云的法向量； 计算局部欧式距离和局部密 度； 根据局部密度改善局部欧式距离， 得到密度 自适应局部欧式距离； 将待检测时相点云中密度 自适应局部欧式距离大于距离阈值的待检测点 提取到候选变化区域； 剔除候选变化区域内因建 模变形而引起的误检测点； 对候选变化区域内的 点进行聚类， 计算聚类簇对应的面积， 根据面积 和面积阈值进一步剔除误检测点。 本发明具有更 好的抗噪性能和更优的检测精度。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114820734 A 2022.07.29 CN 114820734 A 1.一种地物三维变化检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 读取两个时相的点云， 对其进行精配准， 并以精配准后两个时相的点云中的其 中一个作为 参考时相点云， 另一个作为待检测时相点云； 步骤2： 计算所述待检测时相点云、 参 考时相点云的法向量； 步骤3： 计算所述待检测时相点云中每 个待检测点 的法向量与z方向之间的夹角 θ； 若夹角 θ小于角度阈值Tangle， 则搜索待检测点 在参考时相点云中xy平 面上的k个邻近 点， 并对该k个邻近点进行聚类， 得到第一聚类结果， 根据所述第一聚类结果选择合适的聚 类簇计算局部欧式距离和局部密度； 否则搜索待检测点 在参考时相点云三维空间的k个 邻近点， 并计算局部欧式距离和 局部密度； 步骤4： 根据所述局部密度改善局部欧式距离， 得到密度自适应局部欧式距离； 步骤5： 将所述待检测时相点 云中密度自适应局部欧式距 离大于距离阈值Td的待检测点 提取到候选变化区域； 步骤6： 搜索所述候选变化区域内候选变化点qi在待检测时相点云中xy平面上的k个邻 近点， 并对该k个邻近点进行聚类， 得到第二聚类结果， 根据所述第二聚类结果对候选变化 点qi进行移出或不移出候选变化区域的处 理； 步骤7： 对经过所述步骤6处理后的候选变化区域内的点进行聚类， 并根据每个聚类簇 的平均密度计算该聚类簇对应的面积S； 若面积S大于面积阈值Tarea， 则认为该聚类簇发生 变化； 否则认为该聚类簇为 误检测； 优选地， 所述 步骤1中， 采用ICP算法对两个时相的点云进行精配准。 2.如权利要求1所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤2中， 计算所述待 检测时相点云、 参 考时相点云的法向量的具体实现过程 为： 建立所述待检测时相点云的三维KD树以及所述 参考时相点云的三维KD树； 根据所述 三维KD树分别计算所述待检测时相点云、 参 考时相点云的法向量。 3.如权利要求1所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤3中， 夹角 θ的计 算公式为： 其中， nx为待检测点 的法向量在x方向上的值， ny为待检测点 的法向量在y方向上 的值。 4.如权利要求1所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤3中， 选择合适的 聚类簇计算局部欧式距离和 局部密度的具体实现过程 为： 条件A： 若所述第一聚类结果中聚类簇的数量为1， 则将该k个邻近点放入参数计算点 簇； 条件B： 若所述第一聚类结果中聚类簇的数量为2， 且该k个邻近点中高程值最大的点的 法向量与z方向之间的夹角小于角度阈值Tangle， 则将最远离检测点 的聚类簇放入参数计 算点簇；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114820734 A 2若不满足条件A和条件B， 则将最近邻检测点 的聚类簇放入参数计算 点簇； 根据所述 参数计算 点簇中的点计算局部欧式距离； 计算所述 参数计算 点簇的中心， 在参 考时相点云中搜索kd个邻近点计算局部密度； 优选地， 所述局部欧式距离的计算公式为： 其中， dLoc为局部欧式距离， kr为参数计算点簇中近邻点数量， 为待检测 点 在参考 时相点云的第j个近邻点， (xi,yi,zi)为待检测点 的三维坐标， (xj,yj,zj)为点 的三维 坐标； 优选地， 所述局部密度的计算公式为： 其中， ρLoc为局部密度， kd为参考时相点云中近邻点的数量， rmax为参数计算点簇的中心 到kd个邻近点的最大距离 。 5.如权利要求1所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤4中， 密度自适应 局部欧式距离的计算公式为： 其中， 为密度自适应局部欧式距离， dLoc为局部欧式距离， ρLoc为局部密度。 6.如权利要求1～5中任一项所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤6 中， 根据所述第二聚类结果对候选变化点qi进行移出或不移出候选变化区域的处理的具体 实现过程 为： 若所述第二聚类结果中聚类簇的数量为1， 则候选变化点qi不属于地物建模不好区域， 不对候选变化 点qi进行移出处 理； 若所述第二聚类结果中聚类簇的数量为2、 3或4， 则候选变化点qi属于地物建模不好区 域， 若候选变化点qi的第一顶面点存在且未发生变化， 则将候选变化点qi移出候选变化区 域； 否则不对 选变化点qi进行处理； 其中， 候选变化点qi的第一顶面点 是该k个邻近 点中点的 法向量与z方向之间的夹角 θ小于角度阈值Tangle且高程值最大的点； 若所述第二聚类结果中聚类簇的数量大于4， 则候选变化点qi属于地物建模不好区域， 若候选变 化点qi的第二顶面点发生变化， 则不对候选变 化点qi进行处理； 否则将候选变 化点 qi移出候选变化区域； 其中， 候选变化 点qi的第二顶面 点是该k个邻近点中 高程值最大的点。 7.如权利要求1～5中任一项所述的地物三维变化检测方法， 其特征在于， 所述步骤7 中， 每个聚类簇的平均密度计算公式为： 其中， 为当前聚类簇的平均密度， kc为当前聚类簇中点的数量， (xj,yj,zj)为当前聚类权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114820734 A 3