一种路面识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种路面识别方法和装置，用以解决现有技术中根据图像数据无法可靠有效地识别路面的问题。该方法包括：路面识别装置获取一个驾驶环境的一个图像数据和一个点云数据，其中，图像数据来自于自动驾驶车辆的车载摄像头，点云数据来自于自动驾驶车辆的车载激光雷达；将点云数据投影到图像数据上得到投影数据，投影数据中包括图像数据的像素点和点云数据的投影点；从点云数据中识别出路面点云数据点；在投影数据中保留与路面点云数据点对应的投影点，得到路面投影数据，路面投影数据中包括路面点云投影点和图像数据的像素点；将路面点云投影点保存到路面点集合中；将路面点集合对应的像素点确定为路面像素点。

【技术实现步骤摘要】
一种路面识别方法和装置
本专利技术涉及机器视觉领域，具体地，涉及一种路面识别方法和装置。
技术介绍
在自动驾驶技术中，路面的识别对于无人驾驶车辆的安全可靠的行驶是一个重要的技术点。目前通常是对无人驾驶车辆的车载摄像头采集到的图像数据进行分析处理，识别并得到路面的表达。但是，在很多情况下车载摄像头获得的图像数据的质量不可靠，例如在一些天气条件下、一些光线条件下、以及其它一些不利于采集图像数据的条件下。根据这样的图像数据无法进行可靠有效的路面的识别处理。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种路面识别方法和装置，用以解决现有技术中根据图像数据无法可靠有效地识别路面的问题。一方面，本申请实施例提供了一种路面识别方法，包括：路面识别装置获取一个驾驶环境的一个图像数据和一个点云数据，其中，图像数据来自于自动驾驶车辆的车载摄像头，点云数据来自于自动驾驶车辆的车载激光雷达；将点云数据投影到图像数据上得到投影数据，投影数据中包括图像数据的像素点和点云数据的投影点；从点云数据中识别出路面点云数据点；在投影数据中保留与路面点云数据点对应的投影点，得到路面投影数据，路面投影数据中包括路面点云投影点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路面识别方法，其特征在于，包括：路面识别装置获取一个驾驶环境的一个图像数据和一个点云数据，其中，图像数据来自于自动驾驶车辆的车载摄像头，点云数据来自于自动驾驶车辆的车载激光雷达；将点云数据投影到图像数据上得到投影数据，投影数据中包括图像数据的像素点和点云数据的投影点；从点云数据中识别出路面点云数据点；在投影数据中保留与路面点云数据点对应的投影点，得到路面投影数据，路面投影数据中包括路面点云投影点和图像数据的像素点；将路面点云投影点保存到路面点集合中；将路面点集合对应的像素点确定为路面像素点。

【技术特征摘要】
2017.11.27 US US15/822,4671.一种路面识别方法，其特征在于，包括：路面识别装置获取一个驾驶环境的一个图像数据和一个点云数据，其中，图像数据来自于自动驾驶车辆的车载摄像头，点云数据来自于自动驾驶车辆的车载激光雷达；将点云数据投影到图像数据上得到投影数据，投影数据中包括图像数据的像素点和点云数据的投影点；从点云数据中识别出路面点云数据点；在投影数据中保留与路面点云数据点对应的投影点，得到路面投影数据，路面投影数据中包括路面点云投影点和图像数据的像素点；将路面点云投影点保存到路面点集合中；将路面点集合对应的像素点确定为路面像素点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从点云数据中识别出路面点云数据点，包括：采用随机抽样一致算法(RANSAC)对点云数据进行平面表达式拟合，得到路面点云数据点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对路面点集合进行去噪处理，包括：采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)对路面点集合中的点进行聚类操作并确定噪声点，从路面点集合中删除噪声点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在去噪处理之后还包括对路面点集合进行扩大处理：对路面点集合中的点，在相邻的两个点之间增加像素点，将增加的像素点保存到路面点集合中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在扩大处理之后还包括：在图像空间中，对于路面点集合中的一个点，将该点以下的像素点确定为路面像素点，将确定的路面像素点保存到路面点集合中。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在扩大处理之后还包括：对于不属于路面点集合中的一个点，将该点周围预定范围内的像素点确定为非路面像素点，从路面点集合中删除非路面像素点。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，还包括：采用高斯平滑滤波器对路面点集合中的点进行平滑加密处理，将加密的像素点保存到路面点集合中。8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，还包括：识别路面点集合中的最大连通分量，并在路面点集合中保留最大连通分量对应的数据点。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将路面像素点数据保存为训练深度神经网络的训练数据。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在二维空间中输出路面像素点数据，得到路面地图。11.一种路面识别装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取一个驾驶环境的一个图像数据和一个点云数据，其中，图像数据来自于自动驾驶车辆的车载摄像头，点云数据来自于自动驾驶车辆的车载激光雷达；投影单元，用于将点云数据投影到图像数据上得到投影数据，投影数据中包括图像数据的像素点和点云数据的投影点；确定单元，用于从点云数据中识别出路面点云数据点；在投影数据中保留与路面点云数据点对应的投影点，得到路面投影数据，路面投影数据中包括路面点云投影点和图像数据的像素点；将路面点云投影点保存到路面点集合中；将路面点集合对应的像素点确定为路面像素点。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，确定单元从点云数据中识别出路面点云数据点，包括：采用随机抽样一致算法(RANSAC)对点云数据进行平面表达式拟合，得到路面点云数据点。13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，确定单元还用于对路面点集合进行去噪处理，包括：采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)对路面点集合中的点进行聚类操作并确定噪声点，从路面点集合中删除噪声点。14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，确定单元在去噪处理之后还包括对路面点集合进行扩大处理：对路面点集合中的点，在相邻的两个点之间增加像素点，将增加的像素点保存到路面点集合中。15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，确定单元在进行扩大处理之后还...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泮渠，陈鹏飞，朱力耕，
申请(专利权)人：北京图森未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11