【技术实现步骤摘要】
语义分割方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]语义分割与理解是自动驾驶系统领域中一个核心的技术，通过对3D点云的语义理解将道路环境点云数据进行分割，识别出汽车、行人、路牌、电线杆等物体以及道路施工、路面坑洼、交通事故等路面情况，帮助车辆更好的理解所处的驾驶道路环境。通过对汽车周围环境的准确理解，保证行驶的安全性。
[0003]自动驾驶场景中基于3D点云的语义理解系统一般分为五个步骤：点云采集、点云预处理、点云分割、点云重建、点云后处理。传统的点云语义分割方法通常为基于边缘、区域增长、属性聚类、模型拟合以及基于图像的算法等，而由于3D点云具有稀疏性和不规则性，这些算法分割精度低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中点云语义分割方法的语义分割精度较低的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种语义分割方法，其特征在于，包括：获取道路点云数据；获取所述道路点云数据在至少两种视角下的点云特征；根据所述至少两种视角下的点云特征，确定所述道路点云数据在所述至少两种视角下的初始语义分割结果；对所述初始语义分割结果进行融合处理，得到所述道路点云数据的语义分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述道路点云数据在至少两种视角下的点云特征，包括：获取所述道路点云数据在鸟瞰图视角和/或球面投影视角下的点云特征；获取所述道路点云数据在无序点集视角下的点云特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述道路点云数据在鸟瞰图视角和/或球面投影视角下的点云特征，包括：根据所述道路点云数据划分得到的点云体素，确定所述道路点云数据在所述鸟瞰图视角下的点云特征；和/或根据所述道路点云数据对应的球面投影图像，确定所述道路点云数据在所述球面投影视角下的点云特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路点云数据划分得到的点云体素，确定所述道路点云数据在所述鸟瞰图视角下的点云特征，包括：将所述道路点云数据划分为若干个点云体素；根据所述点云体素中的每个点的三维坐标、每个点与所述点云体素的中心点的距离、及每个点对应的反射强度值，生成所述点云体素的第一维度的点云特征；调用语义分割网络的特征处理模块对所述第一维度的点云特征进行处理，得到所述点云体素的第二维度的点云特征；根据所述点云体素中每个点的基准位置，将所述第二维度的点云特征映射至二维图像上，得到所述点云体素对应的图像映射特征；调用所述语义分割网络的第一特征提取层对所述图像映射特征进行处理，得到所述道路点云数据在所述鸟瞰图视角下的点云特征。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路点云数据对应的球面投影图像，确定所述道路点云数据在所述球面投影视角下的点云特征，包括：将所述道路点云数据投影至目标通道数的二维图像上，得到目标通道数的球面投影图像；调用语义分割网络的编码网络层提取所述球面投影图像的全局特征，得到所述所述道路点云数据在所述球面投影视角下的点云特征。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述道路点云数据在无序点集视角下的点云特征，包括：将所述鸟瞰图视角下的点云特征和/或所述球面投影视角下的点云特征，投影至所述道路点云数据的点上，得到三维点云特征；调用语义分割网络的第二特征提取层对所述三维点云特征进行处理，得到所述道路点云数据在所述无序点集视角下的点云特征。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两种视角下的点云特征，确定所述道路点云数据在所述至少两种视角下的初始语义分割结果，包括：根据所述无序点集视角下的点云特征，确定所述道路点云数据在所述无序点集视角下的第一语义分割结果；根据所述鸟瞰图视角下的点云特征，确定所述道路点云数据在所述鸟瞰图视角下的第二语义分割结果；和/或根据所述球面投影视...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵天坤，
申请(专利权)人：合众新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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