(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 202210715519.2 (22)申请日 2022.06.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114821541 A (43)申请公布日 2022.07.29 (73)专利权人 深圳大学 地址 518060 广东省深圳市南 山区南海大 道3688号 (72)发明人 王伟玺　谢林甫　黄俊杰　李晓明　 汤圣君　郭仁忠　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 陈专 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 102968813 A,2013.0 3.13 CN 112396133 A,2021.02.23CN 113205486 A,2021.08.0 3 CN 113868733 A,2021.12.31 US 2022044034 A1,202 2.02.10 US 20202073 56 A1,2020.07.02 JP 20172 23511 A,2017.12.21 CN 113470095 A,2021.10.01 JP 2018071973 A,2018.0 5.10 WO 2021195697 A1,2021.10.07 US 2022114803 A1,202 2.04.14 US 2018204378 A1,2018.07.19 JP 2013088999 A,2013.0 5.13 陈年青 等.三维激光扫描技 术在矿区道路 沉陷监测中应用. 《北京测绘》 .2021,第3 5卷(第8 期),第1131-1135页. 唐厚鹏.堆场 场景下的船体分段三维扫描点 云分割研究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据 库 工程科技 Ⅱ辑》 .2022,(第01期),第C 036-186 页. (续) 审查员 雷皓婷 (54)发明名称 一种基于网格模型的道路面损伤检测方法 及相关设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于网格模型的道路面 损伤检测方法及相关设备， 所述方法包括： 基于 三角面片面积的自适应网格模型进行点云采样； 根据采样得到的网格模型点云进行多尺度点簇 的分割， 对点簇大小进行分析提取地面点簇， 生 成道路面基准面； 识别位于基准面负方向的点， 对这些点进行欧式聚类生 成点簇， 通过对点簇大 小的判断， 识别道路面损伤， 提取损伤点 云， 通过 采样点云与网格模型间索引关系， 获得道路损伤 处的实景网格模 型； 计算损伤 点云中点到道路面 基准面距离， 获得损伤处的塌陷程度量化数据， 同时通过将损伤点云投影到基准面上， 拟合投影后损伤的最佳外包椭圆， 获得道路面损伤相对长 轴、 短轴以及面积， 从而完成对道路面损伤处的 完整量化评估。 [转续页] 权利要求书5页 说明书12页 附图4页 CN 114821541 B 2022.10.04 CN 114821541 B (56)对比文件 钟棉卿.基 于移动激光雷达数据的路面状况 检测方法研究. 《中国博士学位 论文全文数据库 工程科技 Ⅱ辑》 .2021,(第0 6期),第C 034-11页. Lingfeng L iao 等.A Supervoxel-Based Random Forest Method for Robust and Effective Airborne L iDAR Point Cloud Classificati on. 《Remote Sensi ng》 .2022,第页. 杨玲 等.顾及矢量特 征的机载L iDAR点云数 据压缩方法. 《地理与地理信息科 学》 .2009,第25 卷(第4期),第25 -29页. Abdulla Al-Rawabdeh 等.Automated Feature-Based Do wn-Sampling Approaches for Fine Registrati on of Irregular Po int Clouds. 《remote sensi ng》 .2020,第1-25页.2/2 页 2[接上页] CN 114821541 B1.一种基于网格模型的道路面损伤检测方法， 其特征在于， 所述基于网格模型的道路 面损伤检测方法包括： 基于三角面片面积的自适应网格模型进行点云采样， 得到网格模型点云； 根据采样得到的网格模型点云进行多尺度点簇的分割， 对点簇大小进行分析提取地面 点簇， 生成道路面基准 面； 识别位于道路面基准面负方向的目标点， 对目标点进行欧式聚类生成点簇， 通过对点 簇大小的判断识别道路面损伤， 提取损伤点云， 根据采样点云与自适应网格模型间的索引 关系， 获得道路损伤处的实景网格模型； 计算损伤点云中点到道路面基准面距离， 获得损伤处的塌陷程度量化数据， 同时通过 将损伤点云投影到基准面上， 拟合投影后损伤的最佳外包椭圆， 获得道路面损伤相对长轴、 道路面损伤相对短轴以及道路面损伤相对面积； 所述基于三角面片面积的自适应网格模型进行点云采样， 得到网格模型点云， 具体包 括： 提取空间分辨 率为dm的原 始点云 ， 具体操作如下： 根据公式 （1） 计算 三角面片的面积 ： ； （1） 其中， V1、 V2、 V3指三角面片的三个顶点， 指顶点V1和顶点V2间的距离， 指顶点V1和顶点V2构成的直线， 指顶点V3到直线 的距离； 若 ， 则根据公式 （2） 计算该三角面片的质心点 ， 将质心点以及该三角面 片的顶点加入到原 始点云 中； ； （2） 其中， 、 、 指顶点V的三维坐标， 指三角面片 的顶点； 若 ， 则将原始三角面片剖分为若干个的小三角面片， 依 次选取两个三角面 片顶点取其中点， 连接各个顶点间的中点完成一次剖分， 剖分次数M由公式 （3） 计算得到： ； （3） 完成三角面片的剖分后得到若干个小三角面片， 根据公式 （2） 计算每一个小三角面片 的质心点 加入到原 始点云 中； 对自适应网格模型中的每一个三角面片进行相同操作， 记录三角面片与采样点之间的 索引关系 ， 生成最终的网格模型点云 ；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114821541 B 3