用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间；针对点云中的密集点云区间，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理；和/或针对点云中的稀疏点云区间，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图，并基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理。本发明专利技术的方案可以确定稀疏点云区间和密集点云区间，并可以针对稀疏点云区间和密集点云区间分别进行相应处理，使得处理后的点云数据更加均匀，从而有利于提高目标检测的精度。标检测的精度。标检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术一般地涉及数据处理
更具体地，本专利技术涉及一种用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述可包括可以探究的概念，但不一定是之前已经想到或者已经探究的概念。因此，除非在此指出，否则在本部分中描述的内容对于本申请的说明书和权利要求书而言不是现有技术，并且并不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]激光雷达产生的点云数据具有发散特性，使得与雷达本身的距离会对点云数据的密度等产生影响。具体地，对于点云中距离雷达本身越远的点，点与点之间的间隔越大且密度越小，从而对目标的识别造成一定难度，并且容易产生漏检的问题；而对于点云中距离雷达本身越近的点，点与点之间的间隔越小且密度越大，这将大大增加对点云数据进行处理时的算法复杂度，因此亟需一种能够针对点云的稀疏程度进行加密处理或者抽稀处理的方法。

技术实现思路

[0004]鉴于上面所提到的技术问题，本专利技术的技术方案在多个方面提供一种用于对点云数据进行处理的方法、装置、设备和存储介质。
[0005]在本专利技术的第一方面中，提供一种用于对点云数据进行处理的方法，包括：根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间；针对点云中的密集点云区间，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理；和/或针对点云中的稀疏点云区间，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图，并基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理。
[0006]在一个实施例中，根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间包括：根据点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的分辨率，确定所述点云中的相邻点的间距；所述分辨率包含水平分辨率和/或垂直分辨率，对应的，所述分辨率包含所述水平分辨率时，相邻点的间距包含水平间距；所述分辨率包含所述垂直分辨率时，相邻点的间距包含垂直间距；根据预设的最小点云间隔与所述间距的第一比值，确定所述点云中的稀疏点云区间和密集点云区间。
[0007]在另一个实施例中，确定所述点云中的稀疏点云区间和密集点云区间包括：响应于所述第一比值大于1，确定所述点云中的所述密集点云区间；响应于所述第一比值小于1，确定所述点云中的所述稀疏点云区间。
[0008]在又一个实施例中，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理包括：响应于所述密集点云区间包括一行点云或者多行点云上的点，根据所述密集点云区间内每行点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的水平分辨
率，确定所述每行点云中的相邻点的水平间距；以及根据预设的最小点云间隔与所述水平间距的第二比值，确定所述密集点云区间的水平抽稀间隔，以便对所述密集点云区间内的每个水平抽稀间隔进行至少一个点的抽稀处理。
[0009]在一个实施例中，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理包括：响应于所述密集点云区间包括一列点云或者多列点云上的点，根据所述密集点云区间内每列点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的垂直分辨率，确定所述每列点云中的相邻点的垂直间距；以及根据预设的最小点云间隔与所述垂直间距的第三比值，确定所述密集点云区间的垂直抽稀间隔，以便对所述密集点云区间内的每个垂直抽稀间隔进行至少一个点的抽稀处理。
[0010]在另一个实施例中，根据预设的最小点云间隔与所述水平间距的第二比值，确定所述密集点云区间的水平抽稀间隔包括：根据所述密集点云区间内每行点云的第二比值的平均值，确定所述密集点云区间内每行点云的所述水平抽稀间隔。
[0011]在又一个实施例中，根据预设的最小点云间隔与所述垂直间距的第三比值，确定所述密集点云区间的垂直抽稀间隔包括：根据所述密集点云区间内每列点云的第三比值的平均值，确定所述密集点云区间内每列点云的所述垂直抽稀间隔。
[0012]在一个实施例中，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图包括：将所述相机图像映射成图像前视图或图像俯视图；将所述点云投影成点云前视图或点云俯视图；以及将所述图像前视图和所述点云前视图进行融合，以生成融合前视图；或者将所述图像俯视图和所述点云俯视图进行融合，以生成融合俯视图。
[0013]在另一个实施例中，基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理包括：将所述稀疏点云区间投影到所述融合图中，判断所述融合图上的稀疏点云区间中相邻点之间是否满足插值条件；以及响应于所述稀疏点云区间中相邻点之间满足插值条件，根据所述稀疏点云区间中相邻点的像素信息和距离信息，在所述稀疏点云区间中相邻点之间进行插值。
[0014]在又一个实施例中，所述插值条件包括：所述稀疏点云区间中相邻点均为目标点；或者所述稀疏点云区间中相邻点中存在非目标点，且所述稀疏点云区间中相邻点的像素差值小于第一阈值。
[0015]在一个实施例中，在判断所述融合图上的稀疏点云区间中相邻点之间是否满足插值条件之前，所述方法还包括：判断所述稀疏点云区间中相邻点中的每个点是否扫描到目标物，以确定所述稀疏点云区间中相邻点中的每个点是否为目标点。
[0016]在另一个实施例中，判断所述稀疏点云区间中相邻点中的每个点是否扫描到目标物包括：针对所述稀疏点云区间中相邻点中的每个待判断点，根据所述待判断点与其前一行相应位置的点之间的角度关系，判断所述待判断点是否扫描到所述目标物。
[0017]在又一个实施例中，判断所述待判断点是否扫描到所述目标物包括：将所述待判断点与其前一行相应位置的点之间进行连线；响应于所述连线与所述前一行相应位置的点所在光线之间的夹角小于第二阈值，判定所述待判断点扫描到所述目标物；响应于所述连线与所述前一行相应位置的点所在光线之间的夹角大于所述第二阈值，判定所述待判断点未扫描到所述目标物。
[0018]在本专利技术的第二方面中，提供一种用于对点云数据进行处理的装置，包括：确定单
元，其用于根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间；抽稀单元，其用于针对点云中的密集点云区间，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理；和/或密度增强单元，其用于针对点云中的稀疏点云区间，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图，并基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理。
[0019]在本专利技术的第三方面中，提供一种用于对点云数据进行处理的设备，包括：至少一个处理器；存储器，其存储有程序指令，当所述程序指令由所述至少一个处理器执行时，使得所述设备执行根据本专利技术的第一方面中的任意一项所述的方法。
[0020]在本专利技术的第四方面中，提供一种计算机可读存储介质，其存储有用于对点云数据进行处理的程序，当所述程序由处理器来运行时，执行根据本专利技术的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于对点云数据进行处理的方法，其特征在于，包括：根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间；针对点云中的密集点云区间，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理；和/或针对点云中的稀疏点云区间，将同一视角的相机图像和点云进行融合，以生成所述同一视角下的融合图，并基于所述融合图对所述稀疏点云区间进行密度增强处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据点云中相邻点的间距，确定点云中的稀疏点云区间和密集点云区间包括：根据点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的分辨率，确定所述点云中的相邻点的间距；所述分辨率包含水平分辨率和/或垂直分辨率，对应的，所述分辨率包含所述水平分辨率时，相邻点的间距包含水平间距；所述分辨率包含所述垂直分辨率时，相邻点的间距包含垂直间距；根据预设的最小点云间隔与所述间距的第一比值，确定所述点云中的稀疏点云区间和密集点云区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述点云中的稀疏点云区间和密集点云区间包括：响应于所述第一比值大于1，确定所述点云中的所述密集点云区间；响应于所述第一比值小于1，确定所述点云中的所述稀疏点云区间。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的方法，其特征在于，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理包括：响应于所述密集点云区间包括一行点云或者多行点云上的点，根据所述密集点云区间内每行点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的水平分辨率，确定所述每行点云中的相邻点的水平间距；以及根据预设的最小点云间隔与所述水平间距的第二比值，确定所述密集点云区间的水平抽稀间隔，以便对所述密集点云区间内的每个水平抽稀间隔进行至少一个点的抽稀处理。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，根据所述密集点云区间内的相邻点的间距，对所述密集点云区间内的点进行抽稀处理包括：响应于所述密集点云区间包括一列点云或者多列点云上的点，根据所述密集点云区间内每列点云中的点与雷达之间的距离信息以及雷达的垂直分辨率，确定所述每列点云中的相邻点的垂直间距；以及根据预设的最小点云间隔与所述垂直间距的第三比值，确定所述密集点云区间的垂直抽稀间隔，以便对所述密集点云区间内的每个垂直抽稀间隔进行至少一个点的抽稀处理。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预设的最小点云间隔与所述水平间距的第二比值，确定所述密集点云区间的水平抽稀间隔包括：根据所述密集点云区间内每行点云的第二比值的平均值，确定所述密集点云区间内每行点云的所述水平抽稀间隔。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据预设的最小点云间隔与所述垂直间距的第三比值，确定所述密集点云区间的垂直抽稀间隔包括：根据所述密集点云区间内每列点云的第三比值的平均值，确定所述密集点云区间内每
列点云的所述垂直抽稀间隔。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娟娟，陈向阳，邓永强，
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：