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申请/专利权人：大连理工大学;中铁十九局集团第五工程有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习和光学照片的桥墩点云自动着色方法及系统，涉及交通基础设施数字化技术领域；其方法包括以下步骤：基于罗德里格斯方程刚性旋转和投影变换，生成桥墩点云强度图；根据桥墩点云强度图，拍摄桥墩的光学照片；根据霍夫概率直线检测和邻近像素插值算法，对桥墩点云强度图进行空洞去除；基于深度学习的LoFTR模型获得两张图像同名点组成的立体对；使用USAC和MAGSAC算法对两张图像同名点组成的立体对进行误匹配剔除并进行配准；将配准后的光学图片颜色赋值给空洞去除后的桥墩点云强度图，进而对点云进行着色。本发明无需GNSS和IMU等传感器，对低纹理表面的桥墩点云和光学照片进行同名点提取和配准，实现了桥墩点云着色的自动化。

主权项：1.一种基于深度学习和光学照片的桥墩点云自动着色方法，其特征在于，包括以下步骤：基于罗德里格斯方程刚性旋转和投影变换，生成桥墩点云强度图；根据桥墩点云强度图，拍摄桥墩的光学照片，并对光学照片进行处理；根据霍夫概率直线检测和邻近像素插值算法，对桥墩点云强度图进行空洞去除，增强桥墩点云强度图的线特征；将空洞去除后的桥墩点云强度图和光学照片输入到基于深度学习的LoFTR模型中，获得两张图像同名点组成的立体对，具体为：加载在室外MegaDepth数据集上训练的LoFTR模型参数，向LoFTR模型输入空洞去除后的桥墩点云强度图和对应的光学照片，得到两张图像同名点组成的立体对和置信度；设置置信度的阈值，对置信度大于阈值的立体对进行保留；使用USAC和MAGSAC算法对两张图像同名点组成的立体对进行误匹配剔除，并根据空洞去除后的桥墩点云强度图和光学照片的投影变换关系矩阵进行配准，具体为；使用USAC算法对立体对中的异常值进行去除；使用MAGSAC算法，通过立体对来估计空洞去除后的桥墩点云强度图和光学图片的投影变换矩阵，将光学照片和空洞去除后的桥墩点云强度图进行配准；将配准后的光学图片颜色赋值给空洞去除后的桥墩点云强度图，根据空洞去除后的桥墩点云强度图和点云的对应关系，对点云进行着色。

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