(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 202210659230.3 (22)申请日 2022.06.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114742838 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 中水淮河规划设计 研究有限公司 地址 230001 安徽省合肥市滨湖新区云谷 路2588号 (72)发明人 程东阳　王月恒　阮玉玲　袁克飞　 何晶晶　许洪健　 (74)专利代理 机构 北京润平知识产权代理有限 公司 11283 专利代理师 王斌 (51)Int.Cl. G06T 7/10(2017.01)G06T 7/60(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 蒋亮 (54)发明名称 基于聚类算法的体素化平面分割方法 (57)摘要 本发明涉及基于聚类算法的体素化平面分 割方法， 包括如下步骤： A） 对初始点云体素化， 得 到多个体素立方块； B） 随机选一体素立方块作为 中心立方块， 计算其相邻立方块的拟合平面法向 量， 计算各拟合平面法向量与中心拟合平面法向 量的夹角， 在夹角小于设定的夹角阈值时， 将中 心立方块与该相邻立方块拟合形成立方块拟合 平面， 并确定立方块拟合平面的初步点云； C） 将 立方块拟合平面投影成二维数据并进行网格划 分， 基于点数阈值， 映射新数据点， 基于聚类算法 将新数据点的编号进行归类， 得到精分割平面； D） 重复上述步骤遍历初始点云， 得出所有的精分 割平面， 并对过分割平面进行优化。 本发明的基 于聚类算法的体素化平面分割方法能够快速分 割平面。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 114742838 B 2022.10.14 CN 114742838 B 1.基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： A） 对初始点云 进行体素化， 以得到多个 体素立方块； B） 选定任一所述体素立方块作为中心立方块， 计算每个与该中心立方块相邻的相邻立 方块中的拟合平面法向量， 并计算各所述拟合平 面法向量与所述中心立方块的中心拟合平 面法向量的夹角， 当所述夹角小于设定的夹角阈值时， 则判定该中心立方块与该相邻立方 块能够拟合形成为 立方块拟合平面， 并确定所述 立方块拟合平面的初步 点云； C） 将所述立方块拟合平面的三维数据投影至该立方块拟合平面形成二维数据， 对所述 二维数据进行网格划分， 并将各所述网格中点的个数与设定的点数阈值对比， 以将点数大 于所述点数阈值的网格编号形成为新数据点， 并将所述新数据点基于聚类算法进 行编号归 类， 以得到所述 立方块拟合平面的精分割平面； D） 重复步骤B） 和步骤C） 直至遍历所述初始点云， 得出所有的所述精分割平面， 并对所 述精分割平面中的过分割平面进行优化。 2.根据权利要求1所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 步骤A） 中 的体素化过程包括： A1） 根据所述初始点云 的三个坐标方向计算分辨率， 令体素立方块的个数为 ， 则 体素立方块的尺寸 为： 其中，∆x、∆y和∆z为所述体素立方块的长、 宽和高， 为初始点云 在x 坐标上的尺寸大小 ， 为初始点云 在y坐标上的尺寸大小 ， 为初始点云 在z坐标上的尺寸大小； A2） 计算所述初始点云 中每个点所处的所述体素立方块的编号： 其中， 、 和 表示点i的坐标， 为所述初始点云 在x坐标上的最小值， 为所述初始点云 在y坐标上的最小值， 为所述初始点云 在z坐标上的最小值， n表 示所述初始点云 中的点的个数； A3） 将所述初始点云 以体素立方块的结构进行存 储： 其中，Ｇ为体素立方块的合集， g(l,w,h)表示体素立方块， l,w,h分别表示体素立方块 在x坐标上、 y坐标 上和z坐标 上的位置编号。 3.根据权利要求1所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 步骤B） 中， 所述拟合平面法向量以及所述中心拟合平面法向量的计算步骤包括： 对体素立方块中权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114742838 B 2的点进行平面拟合， 并取得到的特征矩阵中的最小特征值所对应向量作为相应的所述拟合 平面法向量或所述中心拟合平面法向量。 4.根据权利要求3所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 所述拟合 平面法向量的计算过程中， 设有相邻立方块点数阈值， 当所述相邻立方块中的点数小于所 述相邻立方块 点数阈值时， 则无需对该相邻立方块进行拟合平面法向量计算。 5.根据权利要求4所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 所述中心 立方块与所述相 邻立方块基于最小二乘法拟合形成为立方块拟合平面， 该立方块拟合平面 为： ， 其中， 、 、 和 为所述拟合平面的标 准方程的参数， 并计算所述中心 立方块以及所述相邻立方块中各点到所述立方块拟合平面 的距离， 并将距离值与设定的距离阈值进行对比， 以将距离值小于所述距离阈值的点作为 所述立方块拟合平面的所述初步 点云。 6.根据权利要求5所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 步骤C） 中， 所述立方块拟合平面投影为所述二维数据的步骤包括： 所述立方块拟合平面 的立方块拟合平面法向量为 ， 则与所述立方块拟合平面法向量垂直且相交在一个平面上的两个相互垂直的法向量 和 为： 则所述立方块拟合平面中的所有所述初步点云投影到该立方块拟合平面内形成所述 二维数据： 其中， 为所述二维数据。 7.根据权利要求6所述的基于聚类算法的体素化平面分割方法， 其特征在于， 步骤C） 中， 所述二维数据 进行网格划分的步骤包括： 对所述二维数据 设置网格数阈值 和 ， 并计算所述 二维数据 的分辨率： 其中， 为二维数据 在 ｘ坐标上的最大值， 为二维数据 在 ｘ坐标上的 最小值， 为二维数据 在ｙ坐标上的最大值， 为二维数据 在ｙ坐标上的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114742838 B 3