目标分割方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标分割方法，该方法包括：将获取的目标物体对应的三维点云转换成深度图像；计算所述深度图像所有列像素中每一列的两个相邻像素点形成的第一角度值，根据第一角度值确定属于地面点的像素点；将属于地面点的像素点从所述深度图像中移除，得到目标图像；计算所述目标图像中两个相邻像素点形成的第二角度值，根据第二角度值确定属于同一目标的像素点，以完成同一目标的确认；对所述同一目标进行分割，并根据三维点云与深度图像的射映关系将目标的深度图像反投影为点云数据。本发明专利技术充分利用了深度投影图像，减少了使用DBSCAN算法排序的耗时，提高了算法速率。提高了算法速率。提高了算法速率。

【技术实现步骤摘要】
目标分割方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及图像分割
，具体涉及一种目标分割方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统中，激光雷达传感器输出的点云可以得到目标大小、距离、headingangle等有效信息，需要准确分割点云，拟合boundingbox才能为后续的追踪、融合等模块提供目标的可靠信息，实现环境感知保证自动驾驶技术的安全。对于传统算法，激光雷达点云首先需要对地面点云进行滤除，减小对目标分割的影响。常见的DBSCAN算法解决地面滤除和目标分割的问题适用于点云数量较少的情况，例如点云数量在两三百左右的毫米波雷达；如果同样用来处理数量在十几万的激光雷达点云，对cpu的占用和计算耗时会大大增加，不能达到软件实车运行的要求。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种目标分割方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，以解决上述技术问题。
[0004]本专利技术提供的一种目标分割方法，所述方法包括：
[0005]将获取的目标物体对应的三维点云转换成深度图像；
[0006]计算所述深度图像所有列像素中每一列的两个相邻像素点形成的第一角度值，并将所述深度图像所有列像素的第一角度值分别与第一指定阈值进行比较，得到第一比较结果，根据第一比较结果确定属于地面点的像素点；
[0007]将属于地面点的像素点从所述深度图像中移除，得到目标图像；
[0008]计算所述目标图像中两个相邻像素点形成的第二角度值，并将所述目标图像所有列像素的第二角度值分别与第二指定阈值进行比较，得到第二比较结果，根据第二比较结果确定属于同一目标的像素点，以完成同一目标的确认；
[0009]对所述同一目标进行分割，并根据三维点云与深度图像的射映关系将目标的深度图像反投影为点云数据。
[0010]于本专利技术一示例性实施例中，在得到属于同一目标的所有目标点后，还包括：
[0011]获取所述目标与点云数据获取装置的距离；
[0012]根据所述距离，在距离范围与像素阈值的关联关系表中查找与所述距离对应的像素阈值；其中，不同的像素阈值对应不同的距离范围；
[0013]删除像素小于像素阈值的像素点。
[0014]于本专利技术一示例性实施例中，在将三维点云数据转换成深度图像的步骤中，至少一个点对应一个像素点；若每一个像素点对应多个点，则对所述多个点中的与激光雷达距离最大的点进行转换，得到该点对应的深度图像数据。
[0015]于本专利技术一示例性实施例中，在将所述三维点云转换成深度图像的步骤后，所述
方法还包括：
[0016]判断所述深度图像的每一列像素中是否存在不具有深度值的像素点，记为待修复点；
[0017]确定所述待修复点的相邻像素点，作为修复参考点，并将所述修复参考点的深度值的平均值作为待修复点的深度值；其中，所述修复参考点的深度值的差大于深度差阈值。
[0018]于本专利技术一示例性实施例中，在计算得到第一角度值后，还包括：以所述第一角度值作为矩阵元素构建角度图像，并对所述角度图像进行平滑滤波。
[0019]于本专利技术一示例性实施例中，所述根据第一比较结果确定属于地面点的像素点，包括：
[0020]若所述第一比较结果为所述第一角度值小于所述第一指定阈值，则将所述第一角度值对应的两个相邻像素点标记为地面点。
[0021]于本专利技术一示例性实施例中，所述根据第二比较结果确定属于同一目标的像素点，包括：
[0022]若所述第二比较结果为所述第二角度值大于所述第二指定阈值，则将所述第二角度值对应的两个相邻像素点标记为同一目标的点。
[0023]于本专利技术一示例性实施例中，在将所述三维点云转换成深度图像前，还包括：
[0024]设置投影参数，所述投影参数包括竖直方向与水平方向的投影角度；
[0025]根据所述投影参数将所述三维点云投影到所述深度图像上，以将所述三维点云转换成深度图像。
[0026]本专利技术提供的一种目标分割装置，所述装置包括：
[0027]深度图像获取模块，用于将获取的目标物体对应的三维点云转换成深度图像；
[0028]地面点确定模块，用于计算所述深度图像所有列像素中每一列的两个相邻像素点形成的第一角度值，并将所述深度图像所有列像素的第一角度值分别与第一指定阈值进行比较，得到第一比较结果，根据第一比较结果确定属于地面点的像素点；
[0029]移除模块，用于将所述地面点从所述深度图像中移除，得到目标图像；
[0030]目标确定模块，用于计算所述目标图像中两个相邻像素点形成的第二角度值，并将所述目标图像所有列像素的第二角度值分别与第二指定阈值进行比较，得到第二比较结果，根据第二比较结果确定属于同一目标的像素点，以完成同一目标的确认；
[0031]目标分割模块，用于对所述同一目标进行分割，并根据三维点云与深度图像的射映关系将目标的深度图像反投影为点云数据。
[0032]本专利技术提供的一种电子设备，包括：
[0033]一个或多个处理器；
[0034]存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现所述的目标分割方法。
[0035]本专利技术提供的一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行所述的目标分割方法。
[0036]本专利技术提供的一种计算机程序产品，其特征在于，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行所述的目标分割方法的计算机程序。
[0037]本专利技术的有益效果：
[0038]本专利技术中的一种目标分割方法，包括：将获取的目标物体对应的三维点云转换成深度图像；计算所述深度图像所有列像素中每一列的两个相邻像素点形成的第一角度值，并将所述深度图像所有列像素的第一角度值分别与第一指定阈值进行比较，得到第一比较结果，根据第一比较结果确定属于地面点的像素点；将属于地面点的像素点从所述深度图像中移除，得到目标图像；计算所述目标图像中两个相邻像素点形成的第二角度值，并将所述目标图像所有列像素的第二角度值分别与第二指定阈值进行比较，得到第二比较结果，根据第二比较结果确定属于同一目标的像素点，以完成同一目标的确认；对所述同一目标进行分割，并根据三维点云与深度图像的射映关系将目标的深度图像反投影为点云数据。本专利技术利用深度图像，先识别出深度图像中的地面，然后移除地面，得到包括目标的图像，再然后，识别出目标图像中属于同一个目标的像素，从而识别出目标，最后对目标进行分割。本专利技术充分利用了深度投影图像，减少了使用DBSCAN算法排序的耗时，提高了算法速率。
[0039]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0040]此处的附图被并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标分割方法，其特征在于，所述方法包括：将获取的目标物体对应的三维点云转换成深度图像；计算所述深度图像所有列像素中每一列的两个相邻像素点形成的第一角度值，并将所述深度图像所有列像素的第一角度值分别与第一指定阈值进行比较，得到第一比较结果，根据第一比较结果确定属于地面点的像素点；将属于地面点的像素点从所述深度图像中移除，得到目标图像；计算所述目标图像中两个相邻像素点形成的第二角度值，并将所述目标图像所有列像素的第二角度值分别与第二指定阈值进行比较，得到第二比较结果，根据第二比较结果确定属于同一目标的像素点，以完成同一目标的确认；对所述同一目标进行分割，并根据三维点云与深度图像的射映关系将目标的深度图像反投影为点云数据。2.根据权利要求1所述目标分割方法，其特征在于，在得到属于同一目标的所有目标点后，还包括：获取所述目标与点云数据获取装置的距离；根据所述距离，在距离范围与像素阈值的关联关系表中查找与所述距离对应的像素阈值；其中，不同的像素阈值对应不同的距离范围；删除像素小于像素阈值的像素点。3.根据权利要求1所述的目标分割方法，其特征在于，在将三维点云数据转换成深度图像的步骤中，至少一个点对应一个像素点；若每一个像素点对应多个点，则对所述多个点中的与激光雷达距离最大的点进行转换，得到该点对应的深度图像数据。4.根据权利要求1、2或3所述的目标分割方法，其特征在于，在将所述三维点云转换成深度图像的步骤后，所述方法还包括：判断所述深度图像的每一列像素中是否存在不具有深度值的像素点，记为待修复点；确定所述待修复点的相邻像素点，作为修复参考点，并将所述修复参考点的深度值的平均值作为待修复点的深度值；其中，所述修复参考点的深度值的差大于深度差阈值。5.根据权利要求1所述的目标分割方法，其特征在于，在计算得到第一角度值后，还包括：以所述第一角度值作为矩阵元素构建角度图像，并对所述角度图像进行平滑滤波。6.根据权利要求4所述的目标分割方法，其特征在于，所述根据第一比较结果确定属于地面点的像素点，包括：若所述第一比较结果为所述第一角度值小于所述第一指定阈值，则将...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭慧玲，陈王双懿，邓皓匀，陈剑斌，任凡，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：