三维点云数据模型重建方法、目标重识别方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种三维点云数据模型重建方法、目标重识别方法、装置、计算机设备和存储介质，三维点云数据模型重建方法中，利用获取的轴向量限定获取的新一帧点云配准过程，该方法在执行时将三维点云的三维配准，限定为二维，这大大降低了配准操作的难度和执行过程的数据量，因此本实施例的三维点云数据模型重建方法对设备的计算资源要求低，计算速度快。利用本申请中的三维点云数据模型重建方法处理获取的连续多帧点云，这可以相对于单帧点云得到内容更加丰富目标轮廓线，在利用点云得到的轮廓进行重识别时，准确可靠，且本申请实施例提供的三维点云数据模型重建方法数据处理快，资源要求低，其可以更加及时的反馈重识别结果。其可以更加及时的反馈重识别结果。其可以更加及时的反馈重识别结果。

【技术实现步骤摘要】
三维点云数据模型重建方法、目标重识别方法及装置


[0001]本申请涉及智能交通
，特别是涉及一种三维点云数据模型重建方法、目标重识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能交通技术的发展，对交通信息的可靠性要求越来越高，如何获取尽可能丰富的道路信息是提高可靠性的关键之一。激光雷达是路侧感知系统的主要传感器之一，通过感知算法我们可以对一辆车进行定位和追踪。
[0003]但是，受限于激光雷达的成本，无法使用太高线束的雷达，并且路侧激光雷达的安装位置比较高，距离车辆比较远，通常扫描到车辆上的激光线比较少，可以利用的信息比较有限。单帧车辆点云数据也是局部数据，也无法利用单帧点云数据准确获取车辆长宽高等几何信息，无法对车辆进行详细的描述。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决上述问题的三维点云数据模型重建方法、目标重识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种三维点云数据模型重建方法，包括：
[0006]对多个连续帧点云数据进行目标检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维点云数据模型重建方法，其特征在于，包括：对多个连续帧点云数据进行目标检测，得到各帧点云数据的目标检测结果；所述各帧点云数据的目标检测结果包含同一目标对象；根据多个连续帧点云数据中的静态点云计算轴向量，其中，所述轴向量与地面具有固定夹角；基于所述轴向量，将所述各帧点云数据的目标检测结果进行配准，根据配准结果输出包含所述同一目标对像的三维点云数据模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静态点云为地面点，所述轴向量与地面垂直或平行。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述轴向量，将所述各帧点云数据的目标检测结果进行配准，根据配准结果输出包含所述同一目标对像的三维点云数据模型，包括如下步骤：循环执行将所述轴向量作为限制，计算当前帧点云数据与前一帧点云数据之间的位姿变化，利用所述位姿变化将所述当前帧点云数据的检测结果配准至全局三维点云数据模型上的步骤，直至将最后一帧点云数据的目标检测结果配准至所述全局三维点云数据模型上，输出包含所述同一目标对像的三维重建模型，其中，所述全局三维点云数据模型为在所述当前帧点云数据进行配准之前，得到的三维点云数据模型，若所述轴向量与地面垂直，则所述位姿变化值在所述轴向量的方向上的变化值为0，若所述轴向量与地面平行，所述位姿变化值在所述轴向量的垂直方向上的变化值为0。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用所述位姿变化值将所述当前帧点云数据的检测结果配准至所述全局三维点云数据模型上，包括：将当前帧点云数据与前一帧点云数据之间的位姿变化作为初始位姿；将所述轴向量作为限制，利用精细配准算法调整所述初始位姿，以将所述当前帧点云数据的目标检测结果配准至所述全局三维点云数据模型上。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述当前帧点云数据的目标检测结果配准至所述全局三维点云数据模型上之后，所述方法还包括：利用当前步骤输出的配准参数将所述全局三维点云数据模型进行逆变换，使得所述全局三维点云数据模型移动到所述当前帧点云数据所在的位姿上。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将当前帧点云数据与前一帧点云数据之间的位姿变化作为初始位姿，包括：利用ICP算法计算所述当前帧点云数据与前一帧点云数据之间的位...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明旭，李娟娟，邓永强，杨瀚，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：