车载激光点云与全景影像的匹配方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车载激光点云与全景影像的匹配方法、装置、设备及介质，涉及视觉定位技术领域，所述方法包括：获取第一车载激光点云数据，以及全景影像图；对第一车载激光点云数据进行降采样处理，获得第二车载激光点云数据；将第二车载激光点云数据投影至全景影像图中，并将投影至全景影像图中的目标投影像素点滤除；确定第二车载激光点云数据中的第二点云点与全景影像图中的像素点的对应关系，完成第一车载激光点云数据与全景影像图的匹配。本发明专利技术可以降低将点云数据向全景影像进行投影的计算负担，而且得到的匹配结果可以较为真实地反映全景影像的像素与点云的对应关系，从而可以提高视觉定位的精度。以提高视觉定位的精度。以提高视觉定位的精度。

【技术实现步骤摘要】
车载激光点云与全景影像的匹配方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及视觉定位
，尤其涉及一种车载激光点云与全景影像的匹配方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]集成有车载激光雷达与全景相机的移动采集平台是近年来发展迅速的一类测绘采集系统。车载激光雷达生成区域内的点云地图，全景相机获得一系列车辆轨迹点处拍摄得到的全景影像。将点云地图与全景影像两类数据进行信息匹配融合，可以得到点云高密度高精度的空间信息以及相机丰富的纹理和语义信息，实现两种传感器的优势互补。
[0003]现有的点云与全景影像的匹配方法通常是将点云映射到全景影像的像素坐标系，保留坐标系内点云点与像素点的对应关系，即完成了两者的匹配，得到的匹配结果可以应用于视觉定位导航等领域。
[0004]然而，在实际应用中，一方面，由于车载激光雷达产生的点云地图数据量较庞大，若直接将点云向全景影像进行投影会产生较大的计算负担；另一方面，全景相机拍摄得到的全景影像中有部分物体处于被遮挡的位置，而点云地图本质是离散的点，将其投影到全景影像上时，被遮挡的部分点云会错本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载激光点云与全景影像的匹配方法，其特征在于，包括：获取第一车载激光点云数据，以及全景影像图；对所述第一车载激光点云数据进行降采样处理，获得第二车载激光点云数据；将所述第二车载激光点云数据投影至所述全景影像图中，并将投影至所述全景影像图中的目标投影像素点滤除，所述目标投影像素点为所述第二车载激光点云数据中包括的第一点云点在所述全景影像图中对应的投影像素点，所述第一点云点为被遮挡物体的点云点；确定所述第二车载激光点云数据中的第二点云点与所述全景影像图中的像素点的对应关系，完成所述第一车载激光点云数据与所述全景影像图的匹配，所述第二点云点为所述第二车载激光点云数据中包括的除所述第一点云点之外的其余点云点。2.根据权利要求1所述的车载激光点云与全景影像的匹配方法，其特征在于，所述将所述第二车载激光点云数据投影至所述全景影像图中，并将投影至所述全景影像图中的目标投影像素点滤除，包括：将所述第二车载激光点云数据投影至所述全景影像图中，并对所述第二车载激光点云数据中包括的各点云点进行遍历，并将当前遍历到的点云点作为目标点云点；确定所述目标点云点在所述全景影像图中对应的第一投影像素点，并将所述全景影像图中距离所述第一投影像素点小于第一阈值的像素点作为临近像素点；将所述临近像素点转化为世界坐标系下的临近点云点，并确定所述目标点云点分别到相机中心点以及各所述临近点云点之间的夹角，所述相机中心点为采集所述全景影像图的相机的成像中心；在确定所有所述夹角中的最小夹角小于第二阈值的情况下，确定所述目标点云点为所述第一点云点，并确定所述第一投影像素点为所述目标投影像素点；将投影至所述全景影像图中的所述目标投影像素点滤除。3.根据权利要求1所述的车载激光点云与全景影像的匹配方法，其特征在于，所述对所述第一车载激光点云数据进行降采样处理，获得第二车载激光点云数据，包括：利用降采样算法，将所述第一车载激光点云数据的点云密度降低至预设密度，获得所述第二车载激光点云数据。4.根据权利要求1所述的车载激光点云与全景影像的匹配方法，其特征在于，所述将所述第二车载激光点云数据投影至所述全景影像图中之前，所述方法还包括：利用噪点滤波算法，将所述第二车载激光点云数据中的点云离群点滤除，获得滤波之后的所述第二车载激光点云数据。5.根据权利要求1所述的车载激光点云与全景影像的匹配方法，其特征在于，所述将所述第二车载激光点云数据投影至所述全景影像图中之前，所述方法还包括：利用点云地面分割算法，分离出所述第二车载激光点云数据中的非地面点云数据，并将所述非地面点云数据作为所述第二车载激光点云数据。6.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：纪嘉树，王薇薇，薄涵文，任宇飞，孙梦岩，孙志成，刘佃忠，
申请(专利权)人：齐鲁空天信息研究院，
类型：发明
国别省市：