一种基于参考图像重组目标点云的处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种基于参考图像重组目标点云的处理方法和装置，所述方法包括：获取第一点云、第一参考图像；进行点云分割得到多个目标点云；进行目标语义分割得到多个目标图像；对目标点云与目标图像进行相关度估计；将大于相关度阈值的相关度组成相关度集合；将集合中最大相关度对应的目标图像作为匹配图像；将匹配同一个目标图像的目标点云聚为第一目标点云集合；统计第一目标点云集合的目标点云数量；将目标点云数量大于1的第一目标点云集合记为第二目标点云集合；对第二目标点云集合进行目标点云重组。通过本发明专利技术可基于参考图像对被过度分割的目标点云进行融合重组，达到减少过度分割的目的。减少过度分割的目的。减少过度分割的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于参考图像重组目标点云的处理方法和装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种基于参考图像重组目标点云的处理方法和装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统在对激光雷达点云进行分割时常会出现过度分割的情况，即将同属一个目标对象的点云分割成两组目标点云，这种情况会降低自动驾驶系统感知模块的点云处理精度。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种基于参考图像重组目标点云的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；对激光雷达点云进行目标识别得到多个目标点云，对与激光雷达点云相同场景的参考图像进行目标语义分割得到多个目标图像，对各个目标点云与各个目标图像的相关度进行计算并将最大相关的目标图像作为对应的匹配图像，并将对应同一个匹配图像的多个目标点云进行聚类得到对应的目标点云集合，并对各个目标点云集合中的目标点云按预设的最小距离阈值进行融合。通过本专利技术，可基于参考图像对被过度分割的目标点云进行融合重组，从到达到减少过度分割错误、提高点云处理精度的目的。<br/>[0004]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于参考图像重组目标点云的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一点云和对应的第一参考图像；对所述第一点云进行点云分割处理得到多个第一目标点云；对所述第一参考图像进行目标语义分割处理得到多个第一目标图像；对所述第一目标点云与各个所述第一目标图像的相关度进行估计生成对应的第一相关度；并将大于预设的相关度阈值的所述第一相关度提取出来组成对应的第一相关度集合；并将所述第一相关度集合中最大相关度对应的所述第一目标图像作为当前所述第一目标点云的匹配图像；将所述匹配图像为同一个所述第一目标图像的一个或多个所述第一目标点云聚为一类组成对应的第一目标点云集合；并对各个所述第一目标点云集合的所述第一目标点云的数量进行统计生成对应的第一数量；并将所述第一数量大于1的所述第一目标点云集合记为对应的第二目标点云集合；对各个所述第二目标点云集合进行目标点云重组处理。2.根据权利要求1所述的基于参考图像重组目标点云的处理方法，其特征在于，所述对所述第一目标点云与各个所述第一目标图像的相关度进行估计生成对应的第一相关度，具体包括：对所述第一目标点云各点的三维点云坐标做从点云坐标到像素坐标的坐标转换处理得到对应的第一点云像素坐标，并由得到的所有所述第一点云像素坐标组成对应的第一点云像素坐标集合；在所述第一参考图像上根据各个所述第一点云像素坐标集合进行像素点描计，并对当前所述第一点云像素坐标集合的像素点覆盖区域进行凸包绘制处理生成对应的第一凸包；并对当前所述第一凸包与各个所述第一目标图像的重合度进行计算生成对应的第一重合度；并将所述第一重合度作为对应的所述第一相关度。3.根据权利要求1所述的基于参考图像重组目标点云的处理方法，其特征在于，所述对各个所述第二目标点云集合进行目标点云重组处理，具体包括：步骤31，在当前所述第二目标点云集合中任选一个所述第一目标点云作为当前点云；并将其他所述第一目标点云都标记为其他点云；步骤32，对各个所述其他点云进行遍历；遍历时，将当前遍历的所述其他点云作为对应的当前其他点云；对所述当前点云的各点与所述当前其他点云的各点的点间距进行计算生成对应的第一点间距；从得到的所有所述第一点间距中取最小值作为对应的第一最短距离；若所述第一最短距离小于预设的最短距离阈值则将所述当前其他点云标记为与所述当前点云对应的匹配点云；遍历结束时，对所述当前点云对应的所述匹配点云的数量进行统计生成对应的第二数量；步骤33，对所述第二数量是否大于0...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈东，
申请(专利权)人：苏州轻棹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：