一种杆状地物的提取分类方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种杆状地物的提取分类方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取采集的车辆行驶道路两侧对应的激光点云数据；检测激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合；对边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合；基于每个杆状地物对应的边缘点子集合进行激光点的空间生长，并基于生长的激光点子集合和边缘点子集合，确定每个杆状地物对应的几何属性信息；基于每个杆状地物对应的几何属性信息，确定每个杆状地物对应的具体类别。通过本发明专利技术实施例的技术方案，可以对激光点云中的杆状地物进行提取细分，并提高提取分类的准确率和效率。和效率。和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种杆状地物的提取分类方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种杆状地物的提取分类方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]道路两侧的杆状地物是城市重要的基础设施，其信息准确快速更新为智慧城市、智能交通、智慧园林等提供高效的数据支撑。
[0003]目前，杆状地物自动提取分类的方式有：可以利用杆状地物呈圆柱体这一特征进行提取；也可以利用树干的横截面接近于圆形这一特点，通过对点云数据做切片来检测圆弧的方式自动提取树干；还可以利用网格投影的方式提取杆状地物。
[0004]然而，在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0005]由于道路两测的杆状地物是多种多样的，其反射回的激光点也来自这些相同或不同几何形状的地物，从而激光点云数据在三维空间的分布形态呈现随机离散性，对于复杂的含有大量杆状地物的城市而言，激光点云数据也会更加复杂，并且普遍存在地物遮挡、点云缺失的情况，因此导致现有的杆状地物提取方式的准确率和效率均较低，并且没有对杆状地物进行进一步细分，比如路灯、电线杆、交通标牌杆等。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供了一种杆状地物的提取分类方法、装置、设备和介质，以对激光点云中的杆状地物进行提取细分的同时，提高提取分类的准确率和效率。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种杆状地物的提取分类方法，包括：
[0008]获取采集的车辆行驶道路两侧对应的激光点云数据；
[0009]检测所述激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合；
[0010]对所述边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合；
[0011]基于每个杆状地物对应的边缘点子集合进行激光点的空间生长，并基于生长的激光点子集合和所述边缘点子集合，确定每个所述杆状地物对应的几何属性信息；
[0012]基于每个杆状地物对应的几何属性信息，确定每个所述杆状地物对应的具体类别。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种杆状地物的提取分类装置，包括：
[0014]激光点云数据获取模块，用于获取采集的车辆行驶道路两侧对应的激光点云数据；
[0015]边缘点检测模块，用于检测所述激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合；
[0016]聚类分割模块，用于对所述边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合；
[0017]几何属性信息确定模块，用于基于每个杆状地物对应的边缘点子集合进行激光点的空间生长，并基于生长的激光点子集合和所述边缘点子集合，确定每个所述杆状地物对应的几何属性信息；
[0018]类别确定模块，用于基于每个杆状地物对应的几何属性信息，确定每个所述杆状地物对应的具体类别。
[0019]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0020]一个或多个处理器；
[0021]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0022]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任意实施例所提供的杆状地物的提取分类方法。
[0023]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所提供的杆状地物的提取分类方法。
[0024]本专利技术实施例通过检测激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合，从而利用边缘特征可以快速准确地提取出激光点云数据中的杆状地物的边缘点，并通过对边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合，从而实现了杆状地物的实体化，并通过基于每个杆状地物对应的边缘点子集合进行激光点的空间生长，基于生长的激光点子集合和所述边缘点子集合，确定每个所述杆状地物对应的几何属性信息，并基于每个杆状地物对应的几何属性信息，确定每个所述杆状地物对应的具体类别，从而实现了杆状地物的提取细分，并且提高了提取分类的准确率和效率。
附图说明
[0025]图1是本专利技术实施例一提供的一种杆状地物的提取分类方法的流程图；
[0026]图2是本专利技术实施例一所涉及的一种提取出的树干的效果图；
[0027]图3是本专利技术实施例一所涉及的一种提取出的路灯的效果图；
[0028]图4是本专利技术实施例二提供的一种杆状地物的提取分类方法的流程图；
[0029]图5是本专利技术实施例二所涉及的一种左侧边缘点与右侧边缘点成对出现的示意图；
[0030]图6是本专利技术实施例三提供的一种杆状地物的提取分类方法的流程图；
[0031]图7是本专利技术实施例四提供的一种杆状地物的提取分类装置的结构示意图；
[0032]图8是本专利技术实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0033]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0034]实施例一
[0035]图1为本专利技术实施例一提供的一种杆状地物的提取分类方法的流程图，本实施例
可适用于对激光点云数据中的道路两侧的杆状地物进行提取分类的情况。该方法可以由杆状地物的提取分类装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，集成于电子设备中，比如车辆。如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
[0036]S110、获取采集的车辆行驶道路两侧对应的激光点云数据。
[0037]具体地，可以利用车载激光扫描系统，比如LiDAR(Light Detecting and Ranging，光探测和测距)采集车辆行驶道路以及道路两侧的激光点云数据。激光点云数据中可以包括道路两侧各类地物点云，以便进行杆状地物的提取。
[0038]S120、检测激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合。
[0039]其中，杆状地物的边缘点可以是指杆状地物的边界位置处的激光点。例如，位于路灯杆的表面位置上的激光点。边缘点集合可以是由激光点云数据中的所有边缘点组成的集合，也就是道路两侧中的所有杆状地物的边缘点的集合。
[0040]具体地，通过检测激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，可以将边缘点与道路上的地面点和建筑物点进行有效分离，从而基于杆状地物的边缘特征可以提取出激光点云数据中的边缘点集合。
[0041]示例性地，S120可以包括：根据激光点云数据中的每个激光点对应的前向距离和后向距离，检测每个激光点是否满足预设边缘点条件，并将满足预设边缘点条件的激光点作为杆状地物的边缘点；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种杆状地物的提取分类方法，其特征在于，包括：获取采集的车辆行驶道路两侧对应的激光点云数据；检测所述激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，并提取出道路两侧中的各个杆状地物对应的边缘点集合；对所述边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合；基于每个杆状地物对应的边缘点子集合进行激光点的空间生长，并基于生长的激光点子集合和所述边缘点子集合，确定每个所述杆状地物对应的几何属性信息；基于每个杆状地物对应的几何属性信息，确定每个所述杆状地物对应的具体类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述激光点云数据中的每个激光点是否为杆状地物的边缘点，包括：根据所述激光点云数据中的每个激光点对应的前向距离和后向距离，检测每个激光点是否满足预设边缘点条件，并将满足所述预设边缘点条件的激光点作为杆状地物的边缘点；其中，所述前向距离是指当前激光点与位于同一扫描线上的前一激光点之间的三维距离；所述后向距离是指当前激光点与位于同一扫描上的后一激光点之间的三维距离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光点云数据中的每个激光点对应的前向距离和后向距离，检测每个激光点是否满足预设边缘点条件，并将满足所述预设边缘点条件的激光点作为杆状地物的边缘点，包括：将所述激光点云数据中激光扫描的第一个激光点作为当前激光点；根据当前激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测当前激光点是否满足预设左侧边缘点条件；若当前激光点满足所述预设左侧边缘点条件，则确定当前激光点与位于同一扫描线上的后一激光点之间的空间距离，并检测所述空间距离是否满足预设距离条件；若所述空间距离满足所述预设距离条件，则根据后一激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测后一激光点是否满足预设右侧边缘点条件；若后一激光点满足所述预设右侧边缘点条件，则将当前激光点和后一激光点均作为杆状地物的边缘点，并基于激光扫描顺序，将后一激光点的下个激光点作为当前激光点，返回执行所述根据当前激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测当前激光点是否满足预设左侧边缘点条件的操作。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测当前激光点是否满足预设左侧边缘点条件，包括：若当前激光点对应的当前前向距离大于第一预设距离，且当前激光点对应的当前后向距离小于第二预设距离，则确定当前激光点满足预设左侧边缘点条件；所述根据后一激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测后一激光点是否满足预设右侧边缘点条件，包括：若后一激光点对应的当前后向距离大于第一预设距离，且后一激光点对应的当前前向距离小于第二预设距离，则确定后一激光点满足预设右侧边缘点条件；所述检测所述空间距离是否满足预设距离条件，包括：若所述空间距离小于或等于第三预设距离，则确定所述空间距离满足预设距离条件；
其中，所述第三预设距离是基于杆状地物的最大直径设置的。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若当前激光点不满足所述预设左侧边缘点条件，则基于激光扫描顺序，将当前激光点的后一激光点作为当前激光点，返回执行所述根据当前激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测当前激光点是否满足预设左侧边缘点条件的操作；若所述空间距离不满足预设距离条件，则基于激光扫描顺序，将后一激光点的下个激光点作为当前激光点，返回执行所述根据当前激光点对应的当前前向距离和当前后向距离，检测当前激光点是否满足预设左侧边缘点条件的操作；若后一激光点不满足所述预设右侧边缘点条件，则基于激光扫描顺序，将后一激光点的下个激光点作为后一激光点，返回执行所述确定当前激光点与位于同一扫描线上的后一激光点之间的空间距离，并检测所述空间距离是否满足预设距离条件的操作。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述边缘点集合进行聚类分割，确定每个杆状地物对应的边缘点子集合，包括：创建一个空的边缘点子集合，并将所述边缘点集合中的第一个边缘点移入到所述边缘点子集合中；将边缘点集合中当前剩余的第一个边缘点作为当前边缘点；...

【专利技术属性】
技术研发人员：马浩，张攀科，
申请(专利权)人：北京四维远见信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：