【技术实现步骤摘要】
点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]在汽车的行驶过程中，需要实时识别出柱状物。其中，柱状物是指包含有柱子的物体，比如红绿灯、路标等。
[0003]相关技术中，汽车中的计算机设备可以先获取一帧点云，再通过区域生长的方法提取出柱状物。具体的，区域生长的方法包括以下步骤：
[0004](1)创建KD树；
[0005](2)随机选取一个点作为种子点，搜索该点设定范围内的近邻点，将搜索到的点作为新的种子点继续搜索近邻点，直到无法找到新的近邻点后将这些点作为一个点集；
[0006](3)选取下一个未被遍历过的点作为种子点继续搜索近邻点重复(2)中的操作，直到所有点均已被遍历；
[0007](4)判断每个聚类中点的个数，若个数少于阈值则丢弃，若个数大于阈值则计算每个聚类的高宽比，若宽高比大于阈值则将这个聚类确定为柱状物。
[0008]现有的聚类方法没有根据柱状物的特性进行专门设计，比如，当地面和柱状物距离过近或树干上有比较大的树冠时，无法将柱状物与地面、树冠分开，从而影响了柱状物的提取效果。另外，当区域生长的方法提取柱状物时，每个点都会被遍历多次，对资源造成极大浪费。
技术实现思路
[0009]本申请提供了一种点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备，用于解决柱状物的提取效果不好，且对资源造成极大浪费的问题。所述技术方案如下：>[0010]一方面，提供了一种点云中的柱状物提取方法，所述方法包括：
[0011]获取一帧点云；
[0012]根据所述点云生成深度图，所述深度图中的每个元素中包含一个点的三维坐标信息、行标识、列标识和深度信息；
[0013]通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，每个第一聚类中包含至少两个连续相邻的元素；
[0014]通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类；
[0015]根据所述第二聚类提取柱状物。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，包括：
[0017]获取所述深度图的每行元素中左右相邻的两个元素；
[0018]根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件；
[0019]若确定所述两个元素满足聚类条件，则将所述两个元素合并为一个第一聚类；
[0020]若确定所述两个元素不满足聚类条件，则继续遍历下一组左右相邻的两个元素。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对于所述两个元素中的每个元素，根据所述元素的行标识和列标识计算所述元素的根标识；
[0022]在所述将所述两个元素合并为一个第一聚类之后，所述方法还包括：将得到的两个根标识中最小的根标识，作为与所述两个元素对应的根标识添加到根标识集合中。
[0023]在一种可能的实现方式中，所述根据所述元素的行标识和列标识计算所述元素的根标识，包括：
[0024]将所述元素的行标识乘以所述深度图的宽度；
[0025]将得到的乘积与所述列标识相加，得到所述元素的根标识。
[0026]在一种可能的实现方式中，所述通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类，包括：
[0027]获取任意两个第一聚类中上下相邻的两个元素；
[0028]根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件；
[0029]若确定所述两个元素满足聚类条件，则将所述两个第一聚类合并为一个第二聚类，获取所述两个第一聚类各自的根标识，在所述根标识集合中保留所述两个根标识中最小的根标识，删除所述两个根标识中最大的根标识；
[0030]若确定所述两个元素不满足聚类条件，则继续遍历下一组上下相邻的两个元素。
[0031]在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二聚类提取柱状物，包括：
[0032]遍历所述根标识集合中的每个根标识；
[0033]对于每个根标识对应的一个第二聚类，计算所述第二聚类中的元素所组成的物体的宽高比；
[0034]若所述宽高比大于或等于第四阈值，则确定所述物体是柱状物；
[0035]若所述宽高比小于第四阈值，则确定所述物体不是柱状物。
[0036]在一种可能的实现方式中，所述根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件，包括：
[0037]根据所述三维坐标计算所述两个元素之间的距离；
[0038]根据所述深度信息计算所述两个元素之间的深度差；
[0039]若所述距离小于或等于第一阈值，且所述深度差小于或等于第二阈值，则确定所述两个元素满足聚类条件；
[0040]若所述距离大于第一阈值，或，所述深度差大于第二阈值，则确定所述两个元素不满足聚类条件。
[0041]在一种可能的实现方式中，在所述将所述两个第一聚类合并为一个第二聚类之前，所述方法还包括：
[0042]计算所述两个第一聚类合并后的x轴方向占据范围和y轴方向占据范围；
[0043]若所述x轴方向占据范围和所述y轴方向占据范围都小于或等于第三阈值，则触发执行所述将所述两个第一聚类合并为一个第二聚类的步骤；
[0044]若所述x轴方向占据范围或所述y轴方向占据范围大于第三阈值，则继续遍历下一
组上下相邻的两个元素。
[0045]在一种可能的实现方式中，在所述通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类之后，所述方法还包括：
[0046]对于每个第一聚类，计算所述第一聚类对应的x轴方向占据范围和y轴方向占据范围；
[0047]若所述x轴方向占据范围和所述y轴方向占据范围都小于或等于第三阈值，则保留所述第一聚类；
[0048]若所述x轴方向占据范围或所述y轴方向占据范围大于第三阈值，则删除所述第一聚类。
[0049]一方面，提供了一种点云中的柱状物提取装置，所述装置包括：
[0050]获取模块，用于获取一帧点云；
[0051]生成模块，用于根据所述点云生成深度图，所述深度图中的每个元素中包含一个点的三维坐标信息、行标识、列标识和深度信息；
[0052]划分模块，用于通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，每个第一聚类中包含至少两个连续相邻的元素；
[0053]合并模块，用于通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类；
[0054]提取模块，用于根据所述第二聚类提取柱状物。
[0055]一方面，提供了一种计算机可读存本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取一帧点云；根据所述点云生成深度图，所述深度图中的每个元素中包含一个点的三维坐标信息、行标识、列标识和深度信息；通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，每个第一聚类中包含至少两个连续相邻的元素；通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类；根据所述第二聚类提取柱状物。2.根据权利要求1所述的点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，包括：获取所述深度图的每行元素中左右相邻的两个元素；根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件；若确定所述两个元素满足聚类条件，则将所述两个元素合并为一个第一聚类；若确定所述两个元素不满足聚类条件，则继续遍历下一组左右相邻的两个元素。3.根据权利要求2所述的点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述两个元素中的每个元素，根据所述元素的行标识和列标识计算所述元素的根标识；在所述将所述两个元素合并为一个第一聚类之后，所述方法还包括：将得到的两个根标识中最小的根标识，作为与所述两个元素对应的根标识添加到根标识集合中。4.根据权利要求3所述的点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述根据所述元素的行标识和列标识计算所述元素的根标识，包括：将所述元素的行标识乘以所述深度图的宽度；将得到的乘积与所述列标识相加，得到所述元素的根标识。5.根据权利要求3所述的点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类，包括：获取任意两个第一聚类中上下相邻的两个元素；根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件；若确定所述两个元素满足聚类条件，则将所述两个第一聚类合并为一个第二聚类，获取所述两个第一聚类各自的根标识，在所述根标识集合中保留所述两个根标识中最小的根标识，删除所述两个根标识中最大的根标识；若确定所述两个元素不满足聚类条件，则继续遍历下一组上下相邻的两个元素。6.根据权利要求5所述的点云中的柱状物提取方法，其特征在于，所述根据所述第二聚类提取柱状物，包括：遍历所述根标识集合中的每个根标识；对于每个根标识对应的一个第二聚类，计算所述第二聚类中的元素所组成的物体的宽高比；若所述宽高比大于或等于第四阈值，则确定所述物体是柱状物；若所述宽高...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，
申请(专利权)人：九识苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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