研究點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，感覺無從下手？

看看這十大點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)和點(diǎn)云應(yīng)用匯總，換個(gè)思路學(xué)習(xí)了解點(diǎn)云。

點(diǎn)云 · 定義

簡(jiǎn)言之，在獲取物體表面每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)后，得到的是一個(gè)點(diǎn)的集合，稱之為“點(diǎn)云”。包括三維坐標(biāo)（XYZ）、激光反射強(qiáng)度（Intensity）和顏色信息（RGB）。

點(diǎn)云·數(shù)據(jù)處理技術(shù)

目前，點(diǎn)云處理涉及的技術(shù)主要為以下十個(gè)：

點(diǎn)云濾波（數(shù)據(jù)預(yù)處理）

點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)

特征和特征描述

點(diǎn)云配準(zhǔn)

點(diǎn)云分割與分類

SLAM圖優(yōu)化

目標(biāo)識(shí)別檢索

變化檢測(cè)

三維重建

點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理

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點(diǎn)云濾波（數(shù)據(jù)預(yù)處理）

點(diǎn)云濾波，顧名思義，即濾掉噪聲。原始采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往包含大量散列點(diǎn)、孤立點(diǎn)，下圖為濾波前后的點(diǎn)云效果對(duì)比。

點(diǎn)云濾波的主要方法有：雙邊濾波、高斯濾波、條件濾波、直通濾波、隨機(jī)采樣一致濾波、VoxelGrid濾波等，這些算法都被封裝在了PCL點(diǎn)云庫中。

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點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)

在二維圖像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE這樣的關(guān)鍵點(diǎn)提取算法，這種特征點(diǎn)的思想可以推廣到三維空間。從技術(shù)上來說，關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量相比于原始點(diǎn)云或圖像的數(shù)據(jù)量減小很多，與局部特征描述子結(jié)合在一起，組成關(guān)鍵點(diǎn)描述子常用來形成原始數(shù)據(jù)的表示，而且不失代表性和描述性，從而加快了后續(xù)的識(shí)別，追蹤等對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度，故而，關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)成為在2D和3D 信息處理中非常關(guān)鍵的技術(shù)。

常見的三維點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)提取算法有一下幾種：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D， 這些算法在PCL庫中都有實(shí)現(xiàn)，其中NARF算法是比較常見的。

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特征和特征描述

如果要對(duì)一個(gè)三維點(diǎn)云進(jìn)行描述，光有點(diǎn)云的位置是不夠的，常常需要計(jì)算一些額外的參數(shù)，比如法線方向、曲率、文理特征等等。如同圖像的特征一樣，我們需要使用類似的方式來描述三維點(diǎn)云的特征。

常用的特征描述算法有：法線和曲率計(jì)算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。

PFH：點(diǎn)特征直方圖描述子； FPFH：跨蘇點(diǎn)特征直方圖描述子，F(xiàn)PFH是PFH的簡(jiǎn)化形式。

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點(diǎn)云配準(zhǔn)

點(diǎn)云配準(zhǔn)的概念類比于二維圖像中的配準(zhǔn)，只不過二維圖像配準(zhǔn)獲取得到的是x，y，alpha，beta等放射變化參數(shù)，二三維點(diǎn)云配準(zhǔn)可以模擬三維點(diǎn)云的移動(dòng)和對(duì)齊，也就是會(huì)獲得一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣和一個(gè)平移向量，通常表達(dá)為一個(gè)4×3的矩陣，其中3×3是旋轉(zhuǎn)矩陣，1*3是平移向量。嚴(yán)格說來是6個(gè)參數(shù)，因?yàn)樾D(zhuǎn)矩陣也可以通過羅格里德斯變換轉(zhuǎn)變成1*3的旋轉(zhuǎn)向量。

常用的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法有兩種：正太分布變換和著名的ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)，此外還有許多其它算法，列舉如下：

ICP：穩(wěn)健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP

NDT 3D、Multil-Layer NDT

FPCS、KFPSC、SAC-IA

Line Segment Matching、ICL

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點(diǎn)云分割與分類

點(diǎn)云分割又分為區(qū)域提取、線面提取、語義分割與聚類等。一般說來，點(diǎn)云分割是目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)。

分割：區(qū)域聲場(chǎng)、Ransac線面提取、NDT-RANSAC、K-Means、Normalize Cut、3D Hough Transform(線面提取)、連通分析

分類：基于點(diǎn)的分類，基于分割的分類，監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類

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SLAM圖優(yōu)化

SLAM技術(shù)中，在圖像前端主要獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，而在后端優(yōu)化主要就是依靠圖優(yōu)化工具。而SLAM技術(shù)近年來的發(fā)展也已經(jīng)改變了這種技術(shù)策略。在過去的經(jīng)典策略中，為了求解LandMark和Location，將它轉(zhuǎn)化為一個(gè)稀疏圖的優(yōu)化，常常使用g2o工具來進(jìn)行圖優(yōu)化。 下面是一些常用的工具和方法：

g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA

SLAM方法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation、NDT

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目標(biāo)識(shí)別檢索

這是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理中一個(gè)偏應(yīng)用層面的問題，簡(jiǎn)單說來就是Hausdorff距離常被用來進(jìn)行深度圖的目標(biāo)識(shí)別和檢索，現(xiàn)在很多三維人臉識(shí)別都是采用這種技術(shù)。

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變化檢測(cè)

當(dāng)無序點(diǎn)云在連續(xù)變化中，八叉樹算法常常被用于檢測(cè)變化，這種算法需要和關(guān)鍵點(diǎn)提取技術(shù)結(jié)合起來，八叉樹算法也算是經(jīng)典中的經(jīng)典了。

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三維重建

我們獲取到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)都是一個(gè)個(gè)孤立的點(diǎn)，如何從一個(gè)個(gè)孤立的點(diǎn)得到整個(gè)曲面呢，這就是三維重建。

在玩kinectFusion時(shí)候，如果我們不懂，會(huì)發(fā)現(xiàn)曲面漸漸變平緩，這就是重建算法不斷迭代的效果。我們采集到的點(diǎn)云是充滿噪聲和孤立點(diǎn)的，三維重建算法為了重構(gòu)出曲面，常常要應(yīng)對(duì)這種噪聲，獲得看上去很舒服的曲面。

常用的三維重建算法和技術(shù)有：

泊松重建、Delauary triangulatoins

表面重建，人體重建，建筑物重建，輸入重建

實(shí)時(shí)重建：重建紙杯或者龍作物4D生長(zhǎng)臺(tái)式，人體姿勢(shì)識(shí)別，表情識(shí)別

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點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理

主要包含以下幾方面：點(diǎn)云壓縮，點(diǎn)云索引（KDtree、Octree），點(diǎn)云LOD（金字塔），海量點(diǎn)云的渲染。

點(diǎn)云 · 應(yīng)用

數(shù)字高程模型及等高線

利用獲取的激光點(diǎn)云,通過去除部分噪聲點(diǎn)并進(jìn)行柵格化,可以快速生成高質(zhì)量的數(shù)字表面模型（DSM).同時(shí),如利用自動(dòng)化方法結(jié)合人工編輯對(duì)激光點(diǎn)云進(jìn)行進(jìn)一步的濾波操作,濾除其中的非地面點(diǎn)并進(jìn)行柵格化,可以得到高質(zhì)量的數(shù)字地形模（DEM）。

等高線生產(chǎn)

等高線是在地圖上描繪高程差異的傳統(tǒng)且熟悉的方式。LiDAR產(chǎn)生一個(gè)點(diǎn)云，代表地面和上面的物體。首先要在美觀程度上改變?nèi)藗儗?duì)等高線的看法，因?yàn)長(zhǎng)iDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度較高，以此生產(chǎn)的等高線能較好地反映出微地貌特征，但同時(shí)也會(huì)伴隨產(chǎn)生等高線的抖動(dòng)和比較多的氣泡，與傳統(tǒng)方式采集的等高線相比，在圓滑度和美觀程度上就處于弱勢(shì)。但實(shí)際上這正是其對(duì)地形的真實(shí)反映，是點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度高的體現(xiàn)，所以我們要在一定程度上降低對(duì)圓滑度和美觀程度的要求，既要美觀，又要保證精度，這樣才不失使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的意義。

數(shù)學(xué)與制圖等高線

古建筑測(cè)量

古建筑測(cè)量的特殊性決定其不適用于傳統(tǒng)的測(cè)量方式，而三維激光掃描的測(cè)量方式可以發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能在較短的時(shí)間內(nèi)獲取所測(cè)古建筑的三維數(shù)據(jù)，從而為后期修繕保護(hù)、模型存檔等工作提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

點(diǎn) 云 強(qiáng) 度 渲 染 圖

體積計(jì)算

機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的高精度激光點(diǎn)云和地形三維模型，可以為勘察設(shè)計(jì)提供斷面量測(cè)、坡度坡向量測(cè)、土方填挖量等信息，大大減少工程勘察設(shè)計(jì)中的外業(yè)工作量，縮短工作周期。

計(jì)劃挖掘的數(shù)量計(jì)算

數(shù)字化園區(qū)

隨著信息化整體加快以及物聯(lián)網(wǎng)概念的提出，對(duì)園區(qū)智能化管理提出了更高要求。作為數(shù)字化的前提，精準(zhǔn)的三維模型數(shù)據(jù)尤為重要，而點(diǎn)云處理對(duì)于精準(zhǔn)空間數(shù)據(jù)的獲取有著天然的優(yōu)勢(shì)。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

建 筑 三 維 模 型 圖

建 筑 模 型 渲 染 效 果 圖

地形圖測(cè)繪

三維激光掃描巨大的優(yōu)勢(shì)在于可以快速掃描被測(cè)物體，不需要反射棱鏡即可直接獲得高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，這樣可對(duì)真實(shí)世界進(jìn)行快速二維矢量化。目前三維激光掃描技術(shù)已廣泛應(yīng)用于地形測(cè)量、防震減災(zāi)等領(lǐng)域。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

線 劃 圖 成 果

公路和道路測(cè)量

安裝在汽車上的移動(dòng)式LiDAR掃描儀或在直升機(jī)上操作的機(jī)載掃描儀可以提供密集的點(diǎn)云，可以非常準(zhǔn)確地描繪高速公路，以及其周圍環(huán)境和路面情況。使用同時(shí)拍攝的照片和使用GPS測(cè)量的控制點(diǎn)可提高準(zhǔn)確度，并有助于補(bǔ)償由高層建筑物和樹木引起的GPS信號(hào)間隙。

路面的3D點(diǎn)云和道路環(huán)境支持與道路狀況相關(guān)的監(jiān)控任務(wù)。這可能包括：

·路面損壞，如車轍，裂縫，坑洼等

·道路橫斷面參數(shù)的計(jì)算

·表面超高

·路面上的水流

·油漆標(biāo)記的形狀和狀況

·檢測(cè)較長(zhǎng)的凹陷

·生成道路設(shè)計(jì)任務(wù)的道路對(duì)齊幾何

·與停止和超越距離的規(guī)定有關(guān)的視線分析

·橋梁，架空電線和隧道下的間隙區(qū)域

·沿路危險(xiǎn)物體檢測(cè)

·檢測(cè)道路設(shè)施物體，如交通標(biāo)志，電線桿，公交車站，防撞欄，隔音墻等。

路面損壞

道路視線分析

道路凈空

路面水流分析

道路邊坡，道路與設(shè)計(jì)界面

鐵路和電車測(cè)量

移動(dòng)式LiDAR傳感器可以安裝在鐵路發(fā)動(dòng)機(jī)、有軌車或有軌電車上的傳感器平臺(tái)快速獲取鐵路或有軌電車基礎(chǔ)設(shè)施上的地理參考3D空間數(shù)據(jù)，由此產(chǎn)生的點(diǎn)云滿足高精度要求，并提供軌道，架空電線，平臺(tái)，橋梁，隧道屋頂和其他周圍結(jié)構(gòu)的詳細(xì)和準(zhǔn)確的空間信息。從鐵路環(huán)境的點(diǎn)云衍生的信息可以包括:

從鐵路環(huán)境的點(diǎn)云衍生的信息可以包括：

·導(dǎo)軌和架空電線的位置

·為設(shè)計(jì)任務(wù)推導(dǎo)鐵路對(duì)齊幾何

·視線分析

·在指定的凈空斷面內(nèi)檢測(cè)物體

·沿鐵路發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)物體

·檢測(cè)鐵路附屬設(shè)施，如枕木，開關(guān)，標(biāo)志，電線桿，塔架，隔音墻等

電車軌道和電線檢測(cè)

一條鐵路的著色點(diǎn)云

電力線管理（選線、巡線）

電力線走廊通常位于不易進(jìn)入的區(qū)域，因此走廊可能難以勘測(cè)。從低空機(jī)載平臺(tái)操作的LiDAR系統(tǒng)即使在最崎嶇的地形上也可以快速，經(jīng)濟(jì)地進(jìn)入和測(cè)量，并且不會(huì)使人處于危險(xiǎn)之中。它提供沿電力線走廊的電線，結(jié)構(gòu)，植被和地面的準(zhǔn)確位置信息。

標(biāo)注危險(xiǎn)物體

危險(xiǎn)物體檢測(cè)

電力線與道路凈空

管道走廊規(guī)劃與維護(hù)

在規(guī)劃天然氣和石油管道的路線時(shí)，地面的形狀，附近的建筑物和其他結(jié)構(gòu)，人口以及對(duì)環(huán)境的影響考慮的一些事項(xiàng)。LiDAR提供了一種快速收集信息的方法，用于獲取計(jì)劃管道的走廊的完整圖像，以及監(jiān)測(cè)和維護(hù)現(xiàn)有管道走廊。

機(jī)載激光掃描是一種經(jīng)濟(jì)有效的方法，用于生成管道區(qū)域的地理參考3D點(diǎn)云。

隧道掃描

地下條件不是最適合進(jìn)行測(cè)量的：它可能是黑暗，潮濕和多塵。在主動(dòng)施工期間不能進(jìn)行測(cè)量，但另一方面，工作不能長(zhǎng)時(shí)間停止進(jìn)行測(cè)量。然而，在構(gòu)建新的地下空間或維護(hù)舊的地下空間時(shí)，有許多應(yīng)用需要準(zhǔn)確的隧道精確尺寸信息：必須監(jiān)測(cè)噴涂在巖石表面的水泥表面層的厚度，需要評(píng)估結(jié)構(gòu)的不連續(xù)性并記錄，巖體和表面分析，變形和滲漏必須密切關(guān)注，并且需要監(jiān)測(cè)施工質(zhì)量。

地面靜態(tài)或移動(dòng)激光掃描為這些任務(wù)提供最快，最安全和最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集方式。LiDAR不需要外部光線，設(shè)備足夠堅(jiān)固，可以應(yīng)對(duì)地下條件。靜態(tài)掃描儀是便攜式的，移動(dòng)掃描儀可以安裝在汽車或火車或其他車輛上。它們可以高速生成密集的3D點(diǎn)云。即使在相當(dāng)長(zhǎng)的GPS停機(jī)期間，現(xiàn)代定位系統(tǒng)也能提供準(zhǔn)確可靠的定位。可以使用移動(dòng)掃描儀對(duì)鐵路或高速公路隧道進(jìn)行測(cè)量，而不會(huì)中斷交通流量或在交通中間將人員置于危險(xiǎn)之中。

礦山測(cè)量

由于礦山地形復(fù)雜，采用全站儀和GPS等傳統(tǒng)的測(cè)量手段進(jìn)行高精度測(cè)繪工作往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力。特別隨著數(shù)字礦山概念的提出，礦山管理對(duì)空間三維信息的需求也顯得更加迫切，三維可視化的管理模式已經(jīng)成為數(shù)字礦山的主要內(nèi)容之一，而目前常規(guī)的測(cè)量方式所獲取的數(shù)據(jù)很難滿足三維數(shù)字礦山的需要。近年來快速發(fā)展的三維激光掃描技術(shù)為解決復(fù)雜的礦山地形測(cè)量和數(shù)字礦山建設(shè)提供了新的技術(shù)手段。三維激光掃描技術(shù)具有高分辨率、高采樣率以及非接觸測(cè)量的優(yōu)勢(shì)，非常適合用于獲取礦山的復(fù)雜表面和高危區(qū)域的空間三維信息。

森林調(diào)查

森林的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云可用于估計(jì)森林的特征，例如樹木的平均高度，樹冠密度，生物量，林分體積和植被覆蓋度。采用具有較小的激光束的掃描系統(tǒng)和完整的波形功能，以及可能用于生成支持?jǐn)?shù)據(jù)的附加傳感器（例如真彩色或紅外圖像），可以確定更多的信息，如高度，樹冠直徑，和物種。

衍生數(shù)據(jù)可用于監(jiān)測(cè)森林生長(zhǎng)，風(fēng)暴或火災(zāi)造成的損害，樹木采伐以及估計(jì)采伐時(shí)樹木的財(cái)務(wù)價(jià)值。具體信息支持森林管理，以提高木材質(zhì)量，減少浪費(fèi)，增加利潤和保持環(huán)境質(zhì)量。有關(guān)森林樹冠密度和生物量的信息進(jìn)一步有助于估算森林火災(zāi)蔓延，從而支持消防員的工作和疏散任務(wù)。

立面測(cè)量

在建筑物立面測(cè)量領(lǐng)域，克服了傳統(tǒng)建筑立面測(cè)量的局限性，通過面掃描方式快速獲取詳細(xì)的立面數(shù)據(jù)，使立面測(cè)量更為直觀和高效。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

點(diǎn) 云 強(qiáng) 度 渲 染 圖

立 面 成 果 圖

3D城市模型

3D城市模型有許多應(yīng)用：城市規(guī)劃，建筑，市政資產(chǎn)管理，安全和防御，緊急疏散計(jì)劃，事故和災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，定位服務(wù)，信息服務(wù)，虛擬現(xiàn)實(shí)，商業(yè)視覺效果和廣告，電信，可視化，飛越動(dòng)畫，等等。

噪聲傳播分析

環(huán)境噪聲是影響一個(gè)地區(qū)所有居民的一種污染形式。最關(guān)鍵的是機(jī)場(chǎng)，鐵路，高速公路，主要道路交叉口，工業(yè)區(qū)，海港和類似地點(diǎn)。2002年，歐盟建立了環(huán)境噪聲法案，以確定噪聲污染水平并采取措施降低噪音。實(shí)施噪聲法案的一個(gè)步驟是創(chuàng)建和發(fā)布噪聲地圖。計(jì)算噪聲的傳播并因此確定特定區(qū)域中的噪聲水平的擴(kuò)展需要數(shù)字地形模型（DTM）以及影響噪聲傳播的對(duì)象模型。

機(jī)載激光掃描是收集大面積3D數(shù)據(jù)的最快且最具成本效益的方法。激光掃描創(chuàng)建一個(gè)點(diǎn)云，描繪地面及其上的所有物體。

地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急與評(píng)估

LiDAR適用于測(cè)量多種物體，同樣適用于檢測(cè)自然或人為變化。將在不同時(shí)間點(diǎn)掃描的點(diǎn)云相互比較以發(fā)現(xiàn)它們之間的顯著差異。

機(jī)載激光掃描是最快且可能是唯一的測(cè)量方法，能夠收集遭受自然災(zāi)害或其他災(zāi)害的區(qū)域的3D數(shù)據(jù)，從而為事故發(fā)生后不久的損傷分析提供依據(jù)。

道路建模

城市道路作為連接城市不同功能區(qū)的空間紐帶以及城市空間信息流的主要載體，其三維模型是數(shù)字城市不可或缺的重要組成部分。道路三維模型一般是由路面模型及其附屬構(gòu)造物組成，而三維激光掃描技術(shù)能快速獲取詳細(xì)道路面高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)構(gòu)建出更精細(xì)的道路模型。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

點(diǎn) 云 強(qiáng) 度 渲 染 圖

道 路 三 維 模 型 圖

洪水分析

新的歐盟洪水指令要求在2015年之前，如果海平面上升，河流泛濫或大雨暴雨，所有成員國都要繪制有洪水風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域。該指令指示各國制定洪水風(fēng)險(xiǎn)圖并采取適當(dāng)措施降低人身安全、環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施和財(cái)產(chǎn)遭受洪水破壞的風(fēng)險(xiǎn)。這需要這些區(qū)域的準(zhǔn)確的高程模型，以確定在不同水位哪些區(qū)域容易發(fā)生洪水。機(jī)載激光雷達(dá)是從大區(qū)域捕獲數(shù)據(jù)并生成精確地形模型的方法。安裝在船上的移動(dòng)掃描系統(tǒng)也已經(jīng)過測(cè)試，用于掃描河岸和附近區(qū)域。

數(shù)字工廠

在工廠數(shù)字化的過程中要對(duì)工廠進(jìn)行模型數(shù)字化，傳統(tǒng)測(cè)量方法在測(cè)量結(jié)構(gòu)復(fù)雜的工廠時(shí)，會(huì)產(chǎn)生巨大的工作量，在測(cè)量過程中會(huì)遺漏諸多細(xì)節(jié)。點(diǎn)云技術(shù)能夠高精度、大范圍的對(duì)工廠進(jìn)行掃描，在短時(shí)間內(nèi)獲得廠房的三維點(diǎn)云及圖像，并在三維點(diǎn)云基礎(chǔ)上建模。大大降低了建模的難度，加快了建模的速度，能夠1：1精確還原真實(shí)工廠。

點(diǎn) 云 高 程 渲 染 圖

工 廠 三 維 模 型 圖

審核編輯 ：李倩