一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法

技术领域

本发明涉及崩塌落石轨迹提取技术领域，具体涉及一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法。

背景技术

在地质灾害监测中，崩塌落石是一种常见的自然灾害形式，其发生突然、破坏性强，对人民生命财产安全构成严重威胁。为了有效预防和减轻崩塌落石灾害带来的损失，实时监测并准确预测落石的运动轨迹至关重要。传统的监测方法多依赖于人工巡视或地面传感器，这些方法往往受限于地形、气候条件以及人力资源，难以实现大范围、高精度的实时监测。

近年来，随着激光雷达（LiDAR）技术的发展，其在地质灾害监测领域的应用越来越广泛。激光雷达能够快速、准确地采集地表的三维点云数据，为崩塌落石的监测提供了新的技术手段。通过分析激光点云数据，可以实时获取待监测区域的地形变化信息。然而，由于激光点云数据量庞大且包含多种背景信息，难以准确获取落石目标区域，造成崩塌落石空间运动轨迹构建精度不高的问题。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法解决了崩塌落石空间运动轨迹构建精度不高的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法，包括以下步骤：

S1、通过激光雷达采集待监测区域的激光点云；

S2、对每帧激光点云进行滤波处理，得到每帧激光滤波点云；

S3、对每帧激光滤波点云进行分类处理，得到每帧激光滤波点云上的多个分类区域；

S4、计算每帧激光滤波点云上的各分类区域的形状特征值，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域；

S5、将各帧激光滤波点云上的变动分类区域进行反射强度特征值的对比，提取每帧激光滤波点云上的落石目标区域；

S6、提取各帧激光滤波点云上的落石目标区域，构建落石空间运动轨迹。

本发明的有益效果为：本发明采集待监测区域的激光点云后，进行滤波处理，滤除噪点干扰，对每帧激光滤波点云进行分类处理，实现对点云的分区，找到变动分类区域，剔除固定不变的分类区域，避免其他点云的干扰，在各变动分类区域上进行反射强度特征值的对比，找到每帧激光滤波点云上的落石目标区域，从而确保落石目标区域在大多数帧激光滤波点云上均出现，实现准确获取落石目标区域，提高落石空间运动轨迹的精度。

进一步地，所述S3包括以下分步骤：

S31、从每帧激光滤波点云中取一个未分类位置点，作为中心位置点；

S32、计算中心位置点的

S33、在存在激光反射强度差距小于强度差距阈值时，则将小于强度差距阈值对应的位置点归为一类，并跳转至步骤S34；

S34、从类中选取一个未成为过中心位置点的位置点作为中心位置点，则跳转至步骤S32，直到当前类中位置点数量无法增加，该类分类完成，则跳转至步骤S35；

S35、跳转至步骤S31选取新的未分类位置点，直到每帧激光滤波点云中位置点分类完，得到每帧激光滤波点云上的多个分类区域。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明从中心位置点出发，找到邻域中与中心位置点激光反射强度一致的位置点，并将它们（包括中心位置点）归为一类，再选取类中未成为过中心位置点的位置点作为中心位置点，继续从邻域范围内寻找新的激光反射强度一致的位置点，实现从位置相邻角度对位置点的分类，类中所有位置点是聚集在一个区域内，在一个类无法扩展时，选取新的未分类位置点，开始寻找下一个类，直到所有位置点均有对应的类。

进一步地，所述S32中计算激光反射强度差距的公式为：

进一步地，所述S4包括以下分步骤：

S41、根据每帧激光滤波点云上一个分类区域的形状特征向量，其中，形状特征向量中元素包括：平均反射强度、位置点数量和形状值；

S42、对形状特征向量中各元素进行归一化处理，得到归一化后的形状特征向量；

S43、根据归一化后的形状特征向量，计算每个分类区域的形状特征值；

S44、根据每帧激光滤波点云上各个分类区域的形状特征值，计算每帧激光滤波点云的点云特征值；

S45、根据每帧激光滤波点云的点云特征值，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明通过形状特征向量来表征一个分类区域的形状特征，对形状特征向量中各元素进行归一化处理，将各元素统一在同一尺度下，避免尺度不一致带来的对比精度不高，根据归一化后的形状特征向量，计算每个分类区域的形状特征值，从而计算出每帧激光滤波点云的点云特征值，通过各点云特征值的对比，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域。

进一步地，所述S41中平均反射强度为分类区域中各个位置点的激光反射强度均值；

所述位置点数量为分类区域中位置点的数量；

所述形状值的公式为：

上述进一步地方案的有益效果为：本发明通过平均反射强度反映该分类区域中激光反射强度的平均水平，通过位置点数量反映分类区域的大小，通过形状值反映分类区域的位置点分布情况，结合激光反射强度、大小和位置点分布情况，综合得到形状特征值，便于对各个分类区域进行区分。

进一步地，所述S43中计算每个分类区域的形状特征值的公式为：

所述S44中计算每帧激光滤波点云的点云特征值的公式为：

上述进一步地方案的有益效果为：本发明分别对形状特征向量中元素赋予加权系数，并设置指数函数，增强每个元素的表达，体现不同分类区域的特异性。本发明综合每帧激光滤波点云上所有分类区域的形状特征值，得到点云特征值，表征激光滤波点云的结构特征。

进一步地，所述S45包括以下分步骤：

S451、在一段时间内，计算各相邻帧激光滤波点云的点云特征值的差距；

S452、在各相邻帧的激光滤波点云的点云特征值的差距均大于特征差距阈值时，得到一段时间内点云特征值均存在变化的各帧激光滤波点云；

S453、在存在变化的相邻帧激光滤波点云中包括：时间新的帧激光滤波点云和时间旧的帧激光滤波点云，将新的帧激光滤波点云与时间旧的帧激光滤波点云进行对比，剔除新的帧激光滤波点云上形状特征值不变的分类区域，保留新的帧激光滤波点云上存在形状特征值变动的分类区域，得到存在变化的每帧激光滤波点云上的变动分类区域。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明先定位出存在结构变化的多帧激光滤波点云，再丢弃形状特征值不变的分类区域，剔除其他形状固定不变点云的干扰，仅保留变动分类区域，提高获取落石目标区域的精度。

进一步地，所述S5包括以下分步骤：

S51、取一段时间内连续变动各帧激光滤波点云中一帧激光滤波点云作为对比点云；

S52、从对比点云的变动分类区域上取一个目标区域；

S53、计算目标区域的反射强度特征值；

S54、取一段时间内连续变动各帧激光滤波点云中除对比点云的其他帧激光滤波点云；

S55、在其他每帧激光滤波点云的变动分类区域中以每个位置点为中心；

S56、将中心邻域范围作为对比区域，计算对比区域内的反射强度特征值，其中，对比区域的大小与目标区域相同；

S57、在一帧激光滤波点云上对比区域与目标区域的反射强度特征值满足以下条件时，记录该对比区域为有效区域，其中，条件为：

条件1：

S58、判断有效区域的数量是否大于数量阈值，若是，则将其他每帧激光滤波点云上有效区域、以及目标区域作为落石目标区域，结束分步骤，若否，则跳转至步骤S51选取新的对比点云，其中，目标区域和多个有效区域在各自的帧激光滤波点云具备不同的位置点。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明选取任意一帧激光滤波点云作为对比点云，从对比点云的变动分类区域上取一个目标区域，计算其他帧激光滤波点云的变动分类区域中每个位置点处的对比区域内的反射强度特征值，在不同帧上将目标区域与对比区域进行反射强度特征值对比，在相同或者相近时，则为一个落石上的同一区域，因此，统计相同和相近的有效区域的数量，在大于数量阈值时，则该落石上在多帧点云上均出现，在小于等于数量阈值时，则该落石上在少量点云上出现。本发明选择在多帧点云上均出现的落石，提高轨迹构建的精度。

在本发明的步骤S57中，将每一帧上的多个对比区域与目标区域进行一一对比，在相同时，对应对比区域为有效区域，在不同时，则找到两者反射强度特征值的距离的最小值，判断最小值是否小于强度距离阈值，若是，对应对比区域为有效区域。因此，在每帧点云上最多仅存在一个对比区域。

进一步地，所述S53和S56中计算反射强度特征值的公式为：

上述进一步地方案的有益效果为：本发明取对比区域或目标区域中的激光反射强度均值，以及各个激光反射强度与均值的距离，并采用指数函数增强距离，使得每个反射强度特征值能反映对比区域或目标区域的特征。

进一步地，所述S6包括以下分步骤：

S61、根据每帧激光滤波点云上的落石目标区域，计算落石目标位置：

S62、对所有落石目标位置的横坐标、纵坐标和竖坐标分别进行拟合，得到落石空间运动轨迹。

上述进一步地方案的有益效果为：本发明根据每帧激光滤波点云上的落石目标区域，综合得到每个落石目标位置，提高落石目标位置的获取精度，再分别对横坐标、纵坐标和竖坐标分别进行拟合，得到落石横向、纵向和竖向的运动轨迹。

附图说明

图1为一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，一种崩塌落石空间运动轨迹提取方法，包括以下步骤：

S1、通过激光雷达采集待监测区域的激光点云；

S2、对每帧激光点云进行滤波处理，得到每帧激光滤波点云；

S3、对每帧激光滤波点云进行分类处理，得到每帧激光滤波点云上的多个分类区域；

S4、计算每帧激光滤波点云上的各分类区域的形状特征值，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域；

S5、将各帧激光滤波点云上的变动分类区域进行反射强度特征值的对比，提取每帧激光滤波点云上的落石目标区域；

S6、提取各帧激光滤波点云上的落石目标区域，构建落石空间运动轨迹。

所述S3包括以下分步骤：

S31、从每帧激光滤波点云中取一个未分类位置点，作为中心位置点；

S32、计算中心位置点的

S33、在存在激光反射强度差距小于强度差距阈值时，则将小于强度差距阈值对应的位置点归为一类，并跳转至步骤S34；

S34、从类中选取一个未成为过中心位置点的位置点作为中心位置点，则跳转至步骤S32，直到当前类中位置点数量无法增加，该类分类完成，则跳转至步骤S35；

S35、跳转至步骤S31选取新的未分类位置点，直到每帧激光滤波点云中位置点分类完，得到每帧激光滤波点云上的多个分类区域。

本发明从中心位置点出发，找到邻域中与中心位置点激光反射强度一致的位置点，并将它们（包括中心位置点）归为一类，再选取类中未成为过中心位置点的位置点作为中心位置点，继续从邻域范围内寻找新的激光反射强度一致的位置点，实现从位置相邻角度对位置点的分类，类中所有位置点是聚集在一个区域内，在一个类无法扩展时，选取新的未分类位置点，开始寻找下一个类，直到所有位置点均有对应的类。

所述S32中计算激光反射强度差距的公式为：

所述S4包括以下分步骤：

S41、根据每帧激光滤波点云上一个分类区域的形状特征向量，其中，形状特征向量中元素包括：平均反射强度、位置点数量和形状值；

S42、对形状特征向量中各元素进行归一化处理，得到归一化后的形状特征向量；

S43、根据归一化后的形状特征向量，计算每个分类区域的形状特征值；

S44、根据每帧激光滤波点云上各个分类区域的形状特征值，计算每帧激光滤波点云的点云特征值；

S45、根据每帧激光滤波点云的点云特征值，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域。

本发明通过形状特征向量来表征一个分类区域的形状特征，对形状特征向量中各元素进行归一化处理，将各元素统一在同一尺度下，避免尺度不一致带来的对比精度不高，根据归一化后的形状特征向量，计算每个分类区域的形状特征值，从而计算出每帧激光滤波点云的点云特征值，通过各点云特征值的对比，找到一段时间内连续变动的各帧激光滤波点云上的变动分类区域。

所述S41中平均反射强度为分类区域中各个位置点的激光反射强度均值；

所述位置点数量为分类区域中位置点的数量；

所述形状值的公式为：

本发明通过平均反射强度反映该分类区域中激光反射强度的平均水平，通过位置点数量反映分类区域的大小，通过形状值反映分类区域的位置点分布情况，结合激光反射强度、大小和位置点分布情况，综合得到形状特征值，便于对各个分类区域进行区分。

所述S43中计算每个分类区域的形状特征值的公式为：

所述S44中计算每帧激光滤波点云的点云特征值的公式为：

本发明分别对形状特征向量中元素赋予加权系数，并设置指数函数，增强每个元素的表达，体现不同分类区域的特异性。本发明综合每帧激光滤波点云上所有分类区域的形状特征值，得到点云特征值，表征激光滤波点云的结构特征。

在本实施例中，加权系数根据经验和实验进行具体设定。

所述S45包括以下分步骤：

S451、在一段时间内，计算各相邻帧激光滤波点云的点云特征值的差距；

S452、在各相邻帧的激光滤波点云的点云特征值的差距均大于特征差距阈值时，得到一段时间内点云特征值均存在变化的各帧激光滤波点云；

在一段时间内点云特征值存在变化时，说明该段时间内各帧激光滤波点云存在连续变动；

S453、在存在变化的相邻帧激光滤波点云中包括：时间新的帧激光滤波点云和时间旧的帧激光滤波点云，将新的帧激光滤波点云与时间旧的帧激光滤波点云进行对比，剔除新的帧激光滤波点云上形状特征值不变的分类区域，保留新的帧激光滤波点云上存在形状特征值变动的分类区域，得到存在变化的每帧激光滤波点云上的变动分类区域。

在本实施例中，存在形状特征值变动的分类区域为出现新的形状特征值对应的分类区域。

在本实施例中，在步骤S453中还可以采用以下实现方式：将存在变化的各帧激光滤波点云进行时间先后顺序排序，将第v时刻帧激光滤波点云与第v-1时刻帧激光滤波点云进行同位置点的激光反射强度相减，得到第v时刻帧激光滤波点云上的变动分类区域，v为正整数，第v时刻相比于第v-1时刻为新时刻。

本发明先定位出存在结构变化的多帧激光滤波点云，再丢弃形状特征值不变的分类区域，避免其他形状固定不变点云的干扰，仅保留变动分类区域。

在本发明中，相邻帧激光滤波点云定义为当时刻的帧激光滤波点云与上一时刻的帧激光滤波点云，则S451中计算各相邻帧激光滤波点云的点云特征值的差距具体为：当前时刻的帧激光滤波点云的点云特征值与上一时刻的帧激光滤波点云的点云特征值的差值的绝对值。

步骤S452具体过程为：在一段时间均存在：当前帧激光滤波点云与上一帧激光滤波点云的点云特征值不同时，该段时间内的各帧激光滤波点云为存在变化的各帧激光滤波点云。

步骤S453具体为将当时刻的帧激光滤波点云与上一时刻的帧激光滤波点云中各分类区域的形状特征值进行对比，剔除当时刻的帧激光滤波点云上相比于上一时刻的帧激光滤波点云中没发生形状特征值变化的分类区域，保留当时刻的帧激光滤波点云上相比于上一时刻的帧激光滤波点云中发生形状特征值变化的分类区域。

在步骤S453中，一段时间内的各帧激光滤波点云，均采用时间新的帧激光滤波点云和时间旧的帧激光滤波点云进行两两比对，找到当前帧相比于上一帧的变动分类区域。

所述S5包括以下分步骤：

S51、取一段时间内连续变动各帧激光滤波点云中一帧激光滤波点云作为对比点云；

S52、从对比点云的变动分类区域上取一个目标区域；

S53、计算目标区域的反射强度特征值；

S54、取一段时间内连续变动各帧激光滤波点云中除对比点云的其他帧激光滤波点云；

S55、在其他每帧激光滤波点云的变动分类区域中以每个位置点为中心；

S56、将中心邻域范围作为对比区域，计算对比区域内的反射强度特征值，其中，对比区域的大小与目标区域相同；

S57、在一帧激光滤波点云上对比区域与目标区域的反射强度特征值满足以下条件时，记录该对比区域为有效区域，其中，条件为：

条件1：

S58、判断有效区域的数量是否大于数量阈值，若是，则将其他每帧激光滤波点云上有效区域、以及目标区域作为落石目标区域，结束分步骤，若否，则跳转至步骤S51选取新的对比点云，其中，目标区域和多个有效区域在各自的帧激光滤波点云具备不同的位置点。

在本发明中，目标区域在对应帧激光滤波点云上的位置，与每个对比区域在对应帧激光滤波点云上的位置是不同的，同时，各个对比区域间在对应帧激光滤波点云上的位置也是不同的，即落石上的目标区域和各个对比区域在各帧激光滤波点云的位置是变化的。

在本实施例中，各个阈值均可通过实验或经验进行具体设置。

本发明选取任意一帧激光滤波点云作为对比点云，从对比点云的变动分类区域上取一个目标区域，计算其他帧激光滤波点云的变动分类区域中每个位置点处的对比区域内的反射强度特征值，在不同帧上将目标区域与对比区域进行反射强度特征值对比，在相同或者相近时，则为一个落石上的同一区域，因此，统计相同和相近的有效区域的数量，在大于数量阈值时，则该落石上在多帧点云上均出现，在小于等于数量阈值时，则该落石上在少量点云上出现。本发明选择在多帧点云上均出现的落石，提高轨迹构建的精度。

在本发明中，在有效区域的数量小于数量阈值后，可以选择新的激光滤波点云作为对比点云，从而实现找到出现在多帧激光滤波点云中的落石。

在本发明的步骤S57中，将每一帧上的多个对比区域与目标区域进行一一对比，在相同时，对应对比区域为有效区域，在不同时，则找到两者反射强度特征值的距离的最小值，判断最小值是否小于强度距离阈值，若是，对应对比区域为有效区域。因此，在每帧点云上最多仅存在一个对比区域。

所述S53和S56中计算反射强度特征值的公式为：

本发明取对比区域或目标区域中的激光反射强度均值，以及各个激光反射强度与均值的距离，并采用指数函数增强距离，使得每个反射强度特征值能反映对比区域或目标区域的特征。

所述S6包括以下分步骤：

S61、根据每帧激光滤波点云上的落石目标区域，计算落石目标位置：

S62、对所有落石目标位置的横坐标、纵坐标和竖坐标分别进行拟合，得到落石空间运动轨迹。

在步骤S62中拟合过程采用现有拟合方法。

本发明根据每帧激光滤波点云上的落石目标区域，综合得到每个落石目标位置，提高落石目标位置的获取精度，再分别对横坐标、纵坐标和竖坐标分别进行拟合，得到落石横向、纵向和竖向的运动轨迹。

本发明采集待监测区域的激光点云后，进行滤波处理，滤除噪点干扰，对每帧激光滤波点云进行分类处理，实现对点云的分区，找到变动分类区域，剔除固定不变的分类区域，避免其他点云的干扰，在各变动分类区域上进行反射强度特征值的对比，找到每帧激光滤波点云上的落石目标区域，从而确保落石目标区域在大多数帧激光滤波点云上均出现，实现准确获取落石目标区域，提高落石空间运动轨迹的精度。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。