本申请涉及实际场景环境信息与3D点云数据联合处理的领域，尤其是涉及一种点云数据的修正方法、装置、电子设备及存储介质，该点云数据的修正方法包括获取目标区域的环境信息，环境信息包括天气类型和污染物浓度，然后基于环境信息判断是否为预设类型的异常天气；若预测结果为异常天气，则通过环境信息以及环境信息与修正系数的映射关系，确定修正系数；在获取目标区域的点云数据之后，对点云数据进行去噪处理，能够得到去噪数据，然后基于修正系数对去噪数据进行修正。本申请便于在异常天气下得到更准确的点云数据。到更准确的点云数据。到更准确的点云数据。
【技术实现步骤摘要】
一种点云数据的修正方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及实际场景环境信息与3D点云数据联合处理的领域，尤其是涉及一种点云数据的修正方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着新型3D传感器和创作技术的不断发展，使得实时捕捉到具有良好视觉质量的3D点云场景和模型成为可能。点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，即多个数据点，通用的点云数据文件形式是3D坐标文件。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状；点云数据还可以包括一个点的RGB颜色、灰度值、反射强度以及采集时间等参数。
[0003]道路的测量是点云数据的常规应用领域，在道路测量时，通常采用装载激光雷达获取道路的点云数据，但是在异常天气时，例如在雨天或者雾霾天气，点云数据中的反射强度参数受异常天气的影响较大，进而使得测量得到的数据不准确。
技术实现思路
[0004]为了便于在异常天气下得到更准确的点云数据，本申请提一种点云数据的修正方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种点云数据的修正方法，采用如下的技术方案：一种点云数据的修正方法，包括：获取目标区域的环境信息，所述环境信息包括天气类型和污染物浓度；基于所述环境信息判断是否为预设类型的异常天气；若是，则基于所述环境信息以及环境信息与修正系数的映射关系，确定修正系数；获取所述目标区域的点云数据；对所述点云数据进行去噪处理，得到去噪数据；基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正。
[0006]通过采用上述技术方案，在判断目标区域的环境信息为预设类型的异常天气之后，能够基于环境信息确定当前环境信息对应的对点云数据中反射强度进行修正的修正系数；并且在对点云数据进行去噪处理后，通过修正系数对去噪数据进行修正，进而能够得到正准确的点云数据。
[0007]在一种可能实现的方式中，所述获取目标区域的环境信息，包括：获取目标区域的位置信息；基于所述位置信息获取所述目标区域的天气类型和污染物浓度。
[0008]通过采用上述技术方案，通过目标区域的位置信获取天气类型和污染物浓度，其简单边界，且计算量小，便于实时获取，效率较高。
[0009]在一种可能实现的方式中，所述获取目标区域的环境信息，包括：获取针对所述目标区域所采集的实景图像；
基于所述实景图像以及训练完成的天气分类模型确定所述目标区域的天气类型；获取所述目标区域的污染物浓度。
[0010]通过采用上述技术方案，通过位置信息获取的天气类型具有地域局限性，因此通过目标区域内的实景图像判断异常天气的类型，准确度更高， 便于确定更精确的修正参数。
[0011]在一种可能实现的方式中，所述实景图像中包括拍摄位置以及拍摄时间，所述基于所述实景图像以及训练完成的天气分类模型确定所述目标区域的天气类型，包括：将所述实景图像输入训练完成的天气分类模型，得到预测天气类型；基于所述拍摄位置以及所述拍摄时间确定合格天气类型，所述合格天气类型为所述目标区域当前能够出现的所有天气类型；判断所述预测天气类型是否属于所述合格天气类型；若是，则确定所述预测天气类型为所述目标区域的天气类型。
[0012]通过采用上述技术方案，在通过天气分类模型得到实景图像中表征的天气类型即预测天气类型之后，通过实景图像的拍摄时间和拍摄位置进一步对得到的预测天气类型进行判断，进一步减小得到错误的异常天气类型的几率，进而便于确定更准确地修正参数。
[0013]在一种可能实现的方式中，所述基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正，包括：获取所述异常天气的持续周期；基于所述去噪数据中每个数据点的采集时间确定异常数据点，所述异常数据点为采集时间在所述持续周期内的数据点；基于所述修正系数对所述异常数据点进行修正。
[0014]通过采用上述技术方案，对点云数据进行修正，是在异常天气内持续时间内采集的点云数据中的数据点进行修正，因此需要确定异常天气的持续时间，然后基于持续时间确定受异常天气影响的数据点。
[0015]在一种可能实现的方式中，所述基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正，包括：若所述天气类型至少为两种，且所述天气类型中至少包括一种异常天气类型，则判断所述异常天气类型是否为预设的标记异常天气；若是，则获取所述去噪数据的采集周期；若所述采集周期小于预设周期，则基于所述修正系数对所有去噪数据进行修正，所述预设周期为在所述标记异常天气出现前后对反射强度的影响时间。
[0016]通过采用上述技术方案，在实际中，在标记异常天气开始前和结束后，目标区域内的环境仍然会对点云数据中的反射强度产生影响，例如暴雨天气，在暴雨前后，空气中水蒸气含量较多，同时建筑物或者路面上存在雨水，容易形成反射镜面，因此应该对所有的点云数据进行修正。
[0017]在一种可能实现的方式中，所述获取所述异常天气的持续周期，包括：确定所述目标区域进入异常天气的开始时间，并确定所述目标区域结束异常天气的结束时间；基于所述开始时间和所述结束时间确定所述异常天气的持续周期。
[0018]第二方面，本申请提供一种点云数据的修正装置，采用如下的技术方案：一种点云数据的修正装置，包括：环境信息获取模块，用于获取目标区域的环境信息，所述环境信息包括天气类型和污染物浓度；判断模块，用于基于所述环境信息判断是否为预设类型的异常天气；修正系数确定模块，用于基于所述环境信息以及环境信息与修正系数的映射关系，确定修正系数；点云数据获取模块，用于获取所述目标区域的点云数据；去噪模块，用于对所述点云数据进行去噪处理，得到去噪数据；修正模块，用于基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正。
[0019]通过采用上述技术方案，在判断目标区域的环境信息为预设类型的异常天气之后，该装置能够基于环境信息确定当前环境信息对应的对点云数据中反射强度进行修正的修正系数；并且在对点云数据进行去噪处理后，通过修正系数对去噪数据进行修正，进而能够得到正准确的点云数据。
[0020]在一种可能实现的方式中，当环境信息获取模块获取目标区域的环境信息时，具体用于：获取目标区域的位置信息；基于所述位置信息获取所述目标区域的天气类型和污染物浓度。
[0021]在一种可能实现的方式中，当环境信息获取模块获取目标区域的环境信息时，具体用于：获取针对所述目标区域所采集的实景图像；基于所述实景图像以及训练完成的天气分类模型确定所述目标区域的天气类型；获取所述目标区域的污染物浓度。
[0022]在一种可能实现的方式中，当环境信息获取模块获取目标区域的环境信息时，具体用于：所述实景图像中包括拍摄位置以及拍摄时间；将所述实景图像输入训练完成的天气分类模型，得到预测天气类型；基于所述拍摄位置以及所述拍摄时间确定合格天气类型，所述合格天气类型为所述目标区域当前能够出现的所有天气类型；基于所述拍摄位置和所述拍摄时间判断所述预测天气类型是否属于所述合格天气类型；若是，则确定所述预测天气类型为所述目标区域的天气本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云数据的修正方法，其特征在于，包括：获取目标区域的环境信息，所述环境信息包括天气类型和污染物浓度；基于所述环境信息判断是否为预设类型的异常天气；若是，则基于所述环境信息以及环境信息与修正系数的映射关系，确定修正系数；获取所述目标区域的点云数据；对所述点云数据进行去噪处理，得到去噪数据；基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正。2.根据权利要求1所述的一种点云数据的修正方法，其特征在于，所述获取目标区域的环境信息，包括：获取目标区域的位置信息；基于所述位置信息获取所述目标区域的天气类型和污染物浓度。3.根据权利要求1所述的一种点云数据的修正方法，其特征在于，所述获取目标区域的环境信息，包括：获取针对所述目标区域所采集的实景图像；基于所述实景图像以及训练完成的天气分类模型确定所述目标区域的天气类型；获取所述目标区域的污染物浓度。4.根据权利要求3所述的一种点云数据的修正方法，其特征在于，所述实景图像中包括拍摄位置以及拍摄时间，所述基于所述实景图像以及训练完成的天气分类模型确定所述目标区域的天气类型，包括：将所述实景图像输入训练完成的天气分类模型，得到预测天气类型；基于所述拍摄位置以及所述拍摄时间确定合格天气类型，所述合格天气类型为所述目标区域当前能够出现的所有天气类型；判断所述预测天气类型是否属于所述合格天气类型；若是，则确定所述预测天气类型为所述目标区域的天气类型。5.根据权利要求1所述的一种点云数据的修正方法，其特征在于，所述基于所述修正系数对所述去噪数据进行修正，包括：获取所述异常天气的持续周期；基于所述去噪数据中每个数据点的采集时间确定异常数据点，所述异常数据点为采集时间在所述持续周期内的数据点；基于所述修正系数对所述异常数据点进行修正。6.根据权利要求5所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彦俊，
申请(专利权)人：乐清长三角电气工程师创新中心，
类型：发明
国别省市：
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