一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及点云数据处理领域，其中，该方法包括：确定目标道路区域对应的目标点云数据组；根据点云深度信息将目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；针对各道路子区域对应的待处理点云数据群，基于相应的点云分割方式，将待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；针对每个待处理点云数据簇，从待匹配点云数据簇中确定与待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。实现了在不额外增加硬件设备的前提下，根据点云数据即可快速准确的实现对象识别的效果。实现对象识别的效果。实现对象识别的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及点云数据处理
，尤其涉及一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域，需要对行驶道路周边区域进行三维重建，以根据重建结果为自动驾驶车辆提供道路信息。
[0003]而在实际应用中，为了对行驶道路区域进行准确的三维重建，需要根据与行驶道路区域相对应的点云数据进行准确的识别对象的匹配。目前，根据点云数据进行对象识别时通常需要额外增加相机传感器，以实现根据点云数据进行准确的对象识别，但是这样的对象识别方式将会增加硬件成本。或者，还可以采用深度学习的方法对点云数据进行对象识别，但是这样的对象识别方式的耗时较长，且需要大量的点云训练数据。
[0004]为了解决上述问题，需要对基于点云数据的对象识别方式进行改进。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中在根据点云数据进行对象识别时需要结合成像设备，增加了硬件成本的问题，或者是基于深度学习方法对点云数据进行对象识别时，需要采集大量的点云训练样本，且对象识别耗时较长的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种对象识别方法，包括：
[0007]确定目标道路区域对应的目标点云数据组；
[0008]根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；
[0009]针对每个道路子区域对应的所述待处理点云数据群，基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；
[0010]针对每个所述待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将所述目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与所述待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种对象识别装置，包括：
[0012]点云数据组确定模块，用于确定目标道路区域对应的目标点云数据组；
[0013]点云数据群确定模块，用于根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；
[0014]点云数据簇确定模块，用于针对每个道路子区域对应的所述待处理点云数据群，基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；
[0015]对象识别模块，用于针对每个所述待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将所述目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与所述待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的对象识别方法。
[0020]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的对象识别方法。
[0021]本专利技术实施例的技术方案，通过确定目标道路区域对应的目标点云数据组；根据点云深度信息将目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；针对每个道路子区域对应的待处理点云数据群，基于与道路子区域对应的点云分割方式，将待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；针对每个待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。解决了现有技术中在根据点云数据进行对象识别时需要结合成像设备，增加了硬件成本的问题，或者是基于深度学习方法对点云数据进行对象识别时，需要采集大量的点云训练样本，且对象识别耗时较长的问题，实现了在不额外增加硬件设备的前提下，根据点云数据即可快速准确的实现对象识别的效果。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种对象识别方法的流程图；
[0025]图2是本专利技术实施例一提供的一种基于点云图像处理方式对点云数据进行处理的处理结果示意图；
[0026]图3是根据本专利技术实施例一提供的一种对象识别方法的流程图；
[0027]图4是根据本专利技术实施例二提供的一种对象识别方法的流程图；
[0028]图5是根据本专利技术实施例二提供的一种对地面点云数据进行点云分割的流程图；
[0029]图6是根据本专利技术实施例二提供的一种基于点云位置信息对地面点云数据进行点云分割的示意图；
[0030]图7是根据本专利技术实施例二提供的一种对非地面点云数据进行点云分割的流程
图；
[0031]图8是根据本专利技术实施例三提供的一种对象识别装置的结构示意图；
[0032]图9是实现本专利技术实施例的对象识别方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0033]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0034]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0035]实施例一
[0036]图1为本专利技术实施例一提供了一种对象识别方法的流程图，本实施例可适用于在获取与道路区域相对应的点云数据后，在不增加摄像设备等硬件设备的前提下基于点云数据对道路区域中的静态识别对象进行快速准确的对象识别的情况，该方法可以由对象识别装置来执行，该对象识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该对象识别装置可配置于可执行对象识别方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，包括：确定目标道路区域对应的目标点云数据组；根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；针对每个道路子区域对应的所述待处理点云数据群，基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；针对每个所述待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将所述目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与所述待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标道路区域对应的目标点云数据组，包括：基于激光雷达设备对目标道路区域进行扫描，得到与所述目标道路区域相对应的原始点云数据组；根据所述原始点云数据组中的原始点云数据对应的点云位置变化信息，从所述原始点云数据中提取出待使用点云数据，获得待使用点云数据组；基于至少一种数据处理方式，对所述待使用点云数据组中的所述待使用点云数据进行处理，得到目标点云数据组；其中，所述至少一种数据处理方式包括点云去畸变处理方式和/或点云图像投影处理方式。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始点云数据组中的原始点云数据对应的点云位置变化信息，从所述原始点云数据中提取出待使用点云数据，包括：针对所述原始点云数据组中的原始点云数据，确定当前原始点云数据在相连续的至少两个点云采集时刻下的点云位置信息；根据至少两个所述点云位置信息确定与所述当前原始点云数据相对应的点云位置变化信息；若所述点云位置变化信息小于预设点云位置变化信息，则确定所述当前原始点云数据为待使用点云数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群，包括：分别提取所述目标点云数据组中的至少一个目标点云数据所对应的点云深度信息；针对各目标点云数据的点云深度信息，确定当前点云数据在所述目标道路区域内所对应的待确定高度；基于所述待确定高度和高度阈值，确定所述当前点云数据对应的道路子区域，并将所述当前点云数据划分至与所述道路子区域相对应的待处理点云数据群。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇，包括：若所述道路子区域为地面道路子区域，则根据所述待处理点云数据群中的待处理点云数据对应的点云属性信息，将所述待处理点云数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴继超，郭毅，顾帅，戴雨露，
申请(专利权)人：一汽南京科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：