地面点云分割方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种地面点云分割方法、装置、设备和介质，该方法包括：根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点。该方法无需标注大量的数据，且计算复杂度不高，可以在任意低算力平台上实现，可适配各种不同线束的机械或固态激光雷达。激光雷达。激光雷达。

【技术实现步骤摘要】
地面点云分割方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及点云分割
，尤其涉及一种地面点云分割方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]地面点云分割是点云处理的一个重要任务，目的是将地面点和非地面点分离开来，通常用于自动驾驶、建筑物建模、地形重建等领域。
[0003]目前常用的地面点云分割方法包括如下几种：1、基于RANSAC的平面拟合法，该方法是较常用的地面点云分割方法，其思路是基于RANSAC算法随机采样点集，通过平面拟合模型来估计地面平面模型，该方法简单易实现，但对于非平坦地形的地面分割效果不佳。2、基于机器学习的分类法：这种方法通过使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，将点云分为地面点和非地面点两类。这种方法需要大量的训练数据，但分类效果较好。3、基于高程阈值法：该方法简单直观，通常将地面高程作为一个阈值，高于该阈值的点被视为非地面点，低于该阈值的点被视为地面点。但该方法对于起伏较大的地形会出现误判情况。4、基于聚类的方法：这种方法在点云中寻找密集的区域，并将这些区域视为地面点。常用的聚类算法包括K
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means算法、DBSCAN算法等。该方法适用于不规则或复杂的地形，但计算复杂度较高且受限不同激光雷达的稀疏性。5、基于激光波形的方法：该方法利用激光器发射的波形信息，对地面和非地面点进行分类。该方法可以有效避免地面纹理不明显的情况，但对激光雷达线束的高精度建模要求较高，且不适用于固态激光雷达。
[0004]有鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路
<br/>[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种地面点云分割方法、装置、设备和介质，该方法无需标注大量的数据，且计算复杂度不高，可以在任意低算力平台上实现，可适配各种不同线束的机械激光雷达或固态激光雷达。
[0006]第一方面，本公开实施例提供了一种地面点云分割方法，该方法包括：
[0007]根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；
[0008]针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；
[0009]分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；
[0010]根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；
[0011]根据区间得分最高的容器确定地面点。
[0012]第二方面，本公开实施例还提供了一种地面点云分割装置，该装置包括：
[0013]第一确定模块，用于根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；
[0014]划分模块，用于针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；
[0015]统计模块，用于分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；
[0016]第二确定模块，用于根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；
[0017]第三确定模块，用于根据区间得分最高的容器确定地面点。
[0018]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的地面点云分割方法。
[0019]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的地面点云分割方法。
[0020]本公开实施例提供的一种地面点云分割方法，首先根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；然后，分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点，实现了对地面点云的分割，且该分割方法无需标注大量的数据、计算复杂度不高、可以在任意低算力平台上实现以及可适配各种不同线束的机械激光雷达或固态激光雷达。
附图说明
[0021]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0022]图1为本公开实施例中的一种地面点云分割方法的流程图；
[0023]图2为本公开实施例中的一种平面ROI的示意图；
[0024]图3为本公开实施例中的一种地面点云分割装置的结构示意图；
[0025]图4为本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0027]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0028]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0029]图1为本公开实施例中的一种地面点云分割方法的流程图。该方法可以由地面点云分割装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：
[0030]S110、根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI。
[0031]具体的，如果当前帧点云比较稀疏，则确定的平面ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)尽量大一些，以使平面ROI包括尽量多的点云；如果当前帧点云比较稠密，可使平面ROI小一些。
[0032]示例性的，参考如图2所示的一种平面ROI的示意图，其中包括两个平面ROI，分别是第一平面ROI210和第二平面ROI220。
[0033]进一步的，平面ROI的边界可以根据已知的路网信息确定。具体的，根据路网信息得到更加准确的边界信息，再划分多边形ROI，例如根据路网信息得到六个边界点p1、p2、p3、p4、p5和p6，则这六个边界点相连所构成的六边形区域即为一平面ROI。再例如根据路网信息得到六个边界点p1、p2、p3、p4和p5，则这五个边界点相连所构成的五边形区域即为一平面ROI。
[0034]S120、针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器。
[0035]在三维空间中，将平面ROI所在的平面标记为xoy，沿z方向针对同一平面ROI按本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地面点云分割方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：针对同一平面ROI上不同高度区间的各容器，从高度区间最低的容器开始，基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分，包括：基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数；将当前容器中点云点的总个数与所述奖励点数之和确定为当前容器的区间得分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数，包括：若当前容器中点云点的总个数比与当前容器相邻的上一个容器的区间得分多，和/或，若当前容器中的点云点连续分布的范围达到第一阈值，则确定当前容器获得奖励点数；其中，所述奖励点数的多少根据当前容器中点云点的总个数确定，和/或根据当前容器对应的高度区间确定，当前容器中点云点的总个数越多，所述奖励点数越多；当前容器对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：针对各容器中的当前容器，根据当前容器中点云点的总个数，和/或与当前容器相邻的容器的区间得分，和/或当前容器中点云点连续分布的范围确定当前容器的区间得分。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据区间得分最高的容器确定地面点，包括：确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度是否小于相似度阈值，所述目标容器是与所述区间得分最高的容器相邻的容器；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为一个时，确定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：文扬，张丹，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：