一种点云分割方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种点云分割方法及装置，方法包括：获取激光点云数据，所述激光点云数据包括三维的点云数据；使用点云分割网络对所述激光点云数据进行粗粒度预测先验，得到粗粒度先验结果；将所述粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据；从所述降维点云数据中提取物体局部点云数据；对所述物体局部点云数据进行聚类分割，得到点云分割物体。上述实现方案将粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据，在保留三维数据特征的前提下能够大大减少后续的数据计算量，提升数据处理速度；后续利用降维后的点云数据快速提取出物体局部数据，并对物体局部数据进行聚类分割，提高激光点云物体的分割准确性。点云物体的分割准确性。点云物体的分割准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种点云分割方法及装置


[0001]本专利技术涉及激光点云技术，更具体的说，是涉及一种点云分割方法及装置。

技术介绍

[0002]随着激光雷达等3D传感器在无人驾驶、高精度地图构建、三维重建等领域的广泛应用，使得利用激光点云进行物体分割已经成为了研究重点。通过激光雷达扫描技术所获取的点云数据具有海量、无序及非结构化等特点，这使得激光点云物体分割成为了研究难点。
[0003]已有技术中采用对采集的原始激光点云数据进行预先建立的点云索引来记录点云的空间信息，该种方法需要预先掌握点云的包含内容并进行逐点的空间信息记录，且该实现过程繁琐，不能够应用在实时的语义分割物体场景中。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种点云分割方法，包括：
[0006]获取激光点云数据，所述激光点云数据包括三维的点云数据；
[0007]使用点云分割网络对所述激光点云数据进行粗粒度预测先验，得到粗粒度先验结果，其中，所述粗粒度先验证结果包括四维信息；
[0008]将所述粗粒度先本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云分割方法，其特征在于，包括：获取激光点云数据，所述激光点云数据包括三维的点云数据；使用点云分割网络对所述激光点云数据进行粗粒度预测先验，得到粗粒度先验结果，其中，所述粗粒度先验证结果包括四维信息；将所述粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据；从所述降维点云数据中提取物体局部点云数据；对所述物体局部点云数据进行聚类分割，得到点云分割物体。2.根据权利要求1所述的点云分割方法，其特征在于，所述激光点云数据的三维的点云数据包括N个点云的[N,3]格式的数据矩阵，其中N表示点云点的个数，3表示点云点在三个空间维度上的点云坐标值，使用点云分割网络所述对所述激光点云数据进行粗粒度预测先验，得到粗粒度先验结果，包括：通过激光点云分割网络对所述数据矩阵中的每一个点云点进行类别分类，得到[N,4]格式的粗粒度先验结果，其中，4表示点云点在三个空间维度上的点云坐标值和点云点的类别。3.根据权利要求2所述的点云分割方法，其特征在于，所述通过激光点云分割网络对所述数据矩阵中的每一个点云点进行类别分类，得到[N,4]格式的粗粒度先验结果，包括：将[N,3]格式的点云数据输入到激光点云分割网络；所述激光点云分割网络对接收到的点云数据中的每一个点云点做单一激光点的类别分类，并输出[N,4]格式的粗粒度先验结果。4.根据权利要求2所述的点云分割方法，其特征在于，所述将所述粗粒度先验结果降维转化为一维的降维点云数据，包括：基于设定的每个维度的区间长度分辨率对[N,4]格式的所述粗粒度先验结果中的每一个点云点分别进行三个空间维度的区间定位，得到对应三个空间维度的三个区间分辨度；将所述三个区间分辨度进行交替插值降维组合，得到三维点云数据的一维的降维点云数据。5.根据权利要求4所述的点云分割方法，其特征在于，所述一维的降维点云数据中每3位值表示点云空间的局部矩形体。6.根据权利要求4所述的点云分割方法，其特征在于，在所述将所述三个区间分辨度进行交替插值降维组合，得到三维点云数据的一维的降维点云数据后，还包括：将所述一维的降维点云数据融合到[N,4]格式的所述粗粒度先验结果中，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩恒贵，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：