一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法和系统

技术领域

本发明涉及点云数据处理系统的技术领域，具体涉及一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法和系统。

背景技术

点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标。点云数据除了具有几何位置以外，有的还有颜色信息。颜色信息通常是通过相机获取彩色影像，然后将对应位置的像素的颜色信息赋予点云中对应的点。强度信息的获取是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪器的发射能量，激光波长有关。无人机测绘技术是通过无人机搭载多种遥感设备，如高分辨CCD数码相机、激光扫描仪、轻型轻型光学相机等获取信息，并通过相应的软件对所获取的图像信息进行处理，按照一定精度要求制作成图像的一种技术手段。

现在已经开发出了很多点云数据快速处理分析系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有技术的点云数据快速处理分析系统有如公开号为CN112487224A、CN113866789A、EP4088479A1、US09530225B1、JP5480914B2所公开的点云数据快速处理分析系统，这些点云数据快速处理分析系统一般包括：安装在无人机底部处的激光雷达，其用于对无人机下方周围环境进行检测，获取目标参数；设置在无人机底部处的摄像头；分析模块，分别与激光雷达和摄像电性连接，并生成不同时间段的点云数据组；重组模块，与分析模块电性连接，进而获得不同区域内的不同的点云数据；用于将不同区域内的点云数据配准至同一坐标系，进而获得不同区域内的三维数据。由于上述点云数据快速处理分析系统的处理模式较为单一，不利于根据实际情况进行调整，造成了点云数据快速处理分析系统的稳定性降低的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述点云数据快速处理分析系统存在的不足，提出一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法和系统。

本发明采用如下技术方案：

一种无人机的海量点云数据快速处理分析系统，包括中央处理终端、处理模式信息生成终端、控制终端和至少两个分布式处理终端；

所述处理模式信息生成终端用于根据无人机信息和点云数据的预测容量信息生成处理模式信息；所述控制终端与中央处理终端、分布式处理终端电性连接，用于根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；所述分布式处理终端用于对无人机的点云数据进行预处理；

所述处理模式信息包括第一处理模式和第二处理模块；所述第一处理模式用于驱使中央处理终端直接接收并分析各架无人机的点云数据；所述第二处理模式用于驱使分布式处理终端接收无人机的点云数据并生成初级处理信息，中央处理终端接收并分析来自分布式处理终端的初级处理信息。

可选的，所述处理模式信息生成终端包括无人机信息获取模块、点云数据容量预测模块、处理模式分值计算模块和处理模式信息生成模块；所述无人机信息获取模块用于获取各架无人机的无人机信息；所述点云数据容量预测模块用于根据测定地点信息和点云密度要求进行预测，生成预测容量信息；所述处理模式分值计算模块用于根据无人机信息和预测容量信息计算处理模式分值；所述处理模式信息生成模块用于根据处理模式分值生成处理模式信息。

可选的，所述处理模式分值计算模块包括无人机信息校对子模块和处理模式分值计算子模块；所述无人机信息校对子模块用于对无人机信息进行校对；所述处理模式分值计算子模块用于计算处理模式分值；

当所述无人机信息校对子模块对无人机信息进行校对时，满足以下式子：

Y′＝Y+E(y)

其中，Y′表示无人机信息中经过校对后的无人机机龄；Y表示无人机信息中校对前的无人机机龄；E(y)表示机龄校对函数；y表示对应的无人机飞行年数；

当所述处理模式分值计算子模块计算时，满足以下式子：

其中，C表示处理模式分值；Y

式中，P(C)表示处理模式信息选择函数；η表示模式划分阈值，由测绘员根据经验设定；P(C)＝mode1表示第一处理模式的处理模式信息；P(C)＝mode2表示第二处理模式的处理模式信息。

可选的，所述点云数据容量预测模块包括测定地点信息获取子模块、点云密度要求获取子模块和预测子模块；所述预测子模块用于根据测定地点信息和点云密度要求生成预测容量信息；

当所述预测子模块进行预测时，满足以下式子：

R＝r(S)+f(I)*m

其中，r(S)表示由测绘员根据经验预设的基于测绘目标地域面积的参考容量选择函数；f(I)表示变化选择函数；m表示变化容量基数，由测绘员根据经验设定；M

可选的，所述控制终端包括处理模式控制模块和实时校对模块；所述处理模式控制模块用于根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；所述实时校对模块用于根据测绘过程中的测绘目标地域的天气预报信息对执行的处理模式进行校对；

当所述实时校对模块进行校对时，满足以下式子：

其中，T表示校对指数；t

pro(T)表示校对函数；T

pro(T)＝1表示将处理模式从第一处理模式校对为第二处理模式；pro(T)＝0表示将处理模式保持在第一处理模式。

一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法，应用于如上述的一种无人机的海量点云数据快速处理分析系统，所述点云数据快速处理分析方法包括：

S1，根据无人机信息和点云数据的预测容量信息生成处理模式信息；

S2，根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；

S3，驱使中央处理终端直接接收并分析各架无人机的点云数据；或驱使分布式处理终端接收无人机的点云数据并生成初级处理信息，中央处理终端接收并分析来自分布式处理终端的初级处理信息。

本发明所取得的有益效果是：

1、中央处理终端、处理模式信息生成终端、控制终端和至少两个分布式处理终端的设置有利于建立两种处理模块，以便于系统根据实际情况进行选择，提高了处理效率，从而提高了系统的稳定性；

2、无人机信息获取模块、点云数据容量预测模块、处理模式分值计算模块和处理模式信息生成模块的设置有利于提高处理模式信息的准确性，也提高了生成处理模式信息的效率，以便于系统切换处理模式，从而提高了系统的稳定性；

3、无人机信息校对子模块和处理模式分值计算子模块的设置配合校对算法和处理模式信息算法，有利于进一步提高处理模式信息的准确性以及模式切换的及时性，从而提高系统的稳定性；

4、测定地点信息获取子模块、点云密度要求获取子模块和预测子模块的设置配合容量预测模块，有利于提高点云数据容量预测的准确性，进而提高处理模式信息的准确性；

5、处理模式控制模块和实时校对模块的设置配合校对指数算法，有利于根据天气信息进行处理模式校对，减少恶劣天气对系统造成的影响，从而提高系统的稳定性；

6、承载式无人机体、分布式处理模块和操控模块的设置配合第一距离计算算法以及第二距离计算算法，有利于根据实际情况适应性地安排各个分布式处理模块的位置排布，从而有利于更快捷地处理点云数据，从而提高了系统的稳定性。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明中一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法的方法流程示意图；

图3为本发明中分布式处理终端的整体结构示意图；

图4为本发明中第一距离和第二距离的应用效果示意图。

具体实施方式

以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸描绘，事先声明。以下实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。

实施例一。

本实施例提供了一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法和系统。结合图1所示，一种无人机的海量点云数据快速处理分析系统，包括中央处理终端、处理模式信息生成终端、控制终端和至少两个分布式处理终端；

所述处理模式信息生成终端用于根据无人机信息和点云数据的预测容量信息生成处理模式信息；所述控制终端与中央处理终端、分布式处理终端电性连接，用于根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；所述分布式处理终端用于对无人机的点云数据进行预处理；

所述处理模式信息包括第一处理模式和第二处理模块；所述第一处理模式用于驱使中央处理终端直接接收并分析各架无人机的点云数据；所述第二处理模式用于驱使分布式处理终端接收无人机的点云数据并生成初级处理信息，中央处理终端接收并分析来自分布式处理终端的初级处理信息。

可选的，所述处理模式信息生成终端包括无人机信息获取模块、点云数据容量预测模块、处理模式分值计算模块和处理模式信息生成模块；所述无人机信息获取模块用于获取各架无人机的无人机信息；所述点云数据容量预测模块用于根据测定地点信息和点云密度要求进行预测，生成预测容量信息；所述处理模式分值计算模块用于根据无人机信息和预测容量信息计算处理模式分值；所述处理模式信息生成模块用于根据处理模式分值生成处理模式信息。

可选的，所述处理模式分值计算模块包括无人机信息校对子模块和处理模式分值计算子模块；所述无人机信息校对子模块用于对无人机信息进行校对；所述处理模式分值计算子模块用于计算处理模式分值；

当所述无人机信息校对子模块对无人机信息进行校对时，满足以下式子：

Y′＝Y+E(y)

其中，Y′表示无人机信息中经过校对后的无人机机龄；Y表示无人机信息中校对前的无人机机龄；E(y)表示机龄校对函数；y表示对应的无人机飞行年数；

当所述处理模式分值计算子模块计算时，满足以下式子：

其中，C表示处理模式分值；Y

式中，P(C)表示处理模式信息选择函数；η表示模式划分阈值，由测绘员根据经验设定；P(C)＝mode1表示第一处理模式的处理模式信息；P(C)＝mode2表示第二处理模式的处理模式信息。

可选的，所述点云数据容量预测模块包括测定地点信息获取子模块、点云密度要求获取子模块和预测子模块；所述预测子模块用于根据测定地点信息和点云密度要求生成预测容量信息；

当所述预测子模块进行预测时，满足以下式子：

R＝r(S)+f(I)*m

其中，r(S)表示由测绘员根据经验预设的基于测绘目标地域面积的参考容量选择函数；f(I)表示变化选择函数；m表示变化容量基数，由测绘员根据经验设定；M

可选的，所述控制终端包括处理模式控制模块和实时校对模块；所述处理模式控制模块用于根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；所述实时校对模块用于根据测绘过程中的测绘目标地域的天气预报信息对执行的处理模式进行校对；

当所述实时校对模块进行校对时，满足以下式子：

其中，T表示校对指数；t

pro(T)表示校对函数；T

pro(T)＝1表示将处理模式从第一处理模式校对为第二处理模式；pro(T)＝0表示将处理模式保持在第一处理模式。

一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法，应用于如上述的一种无人机的海量点云数据快速处理分析系统，结合图2所示，所述点云数据快速处理分析方法包括：

S1，根据无人机信息和点云数据的预测容量信息生成处理模式信息；

S2，根据处理模式信息控制中央处理终端和分布式处理终端执行对应模式的处理分析操作；

S3，驱使中央处理终端直接接收并分析各架无人机的点云数据；或驱使分布式处理终端接收无人机的点云数据并生成初级处理信息，中央处理终端接收并分析来自分布式处理终端的初级处理信息。

实施例二。

本实施例包含了实施例一的全部内容，提供了一种无人机的海量点云数据快速处理分析方法和系统，结合图3所示，所述分布式处理终端包括承载式无人机体、分布式处理模块和操控模块；所述分布式处理模块用于对无人机的点云数据进行预处理；所述承载式无人机体用于承载对应的分布式处理模块；所述操控模块用于控制承载式无人机体的飞行位置和停留位置；

结合图4所示，所述操控模块包括第一距离计算子模块、第二距离计算子模块和操控子模块；所述第一距离计算子模块用于计算各个承载式无人机体与测绘目标地域中心点的距离，生成第一距离；所述第二距离计算子模块用于计算各个承载式无人机体之间的间距，生成第二距离；

当第一距离计算子模块计算时，满足以下式子：

其中，D

式中，D

以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素是可以更新的。