【技术实现步骤摘要】
本申请涉及激光雷达，特别是涉及一种点云数据增强方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、如今，激光雷达已经广泛应用于各类场景中。激光雷达扫描三维空间后输出点云数据，其中，同一场景下，点云数据越多，则形成的该场景下的三维图像精度越高，越便于对该场景下的目标进行预测。为实现对目标场景下不同类型的目标的检测，需要增加目标场景下的点云数据的密度。
2、相关技术中，采用多个激光雷达对目标场景进行扫描，得到多个激光雷达输出的点云数据，从而增加点云数据的密度。
3、然而，多个激光雷达输出的点云数据需要进行融合才能对目标场景下的目标进行检测，减缓了检测算法训练和推理的速度，降低目标检测的效率。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在确保目标检测效率的情况下准确增加点云数据密度的点云数据增强方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种点云数据增强方法。该方法包括：
3、获取激光雷达输出的用于形成目标图像的多个第一点云数据，各第一点云数据对应目标图像中的不同扫描点；
4、在各第一点云数据满足预设添加条件的情况下，根据各第一点云数据更新该目标图像对应的信息矩阵；该信息矩阵包括该目标图像互不重叠的多个子图像区域分别对应的点云信息；
5、根据更新后的该信息矩阵，生成多个第二点云数据，以基于该第一点云数据和该第二点云数据得到该目标图像。
6、在其中一个实施例中，确定该第一点
7、在其中一个实施例中，各子图像区域对应的索引标识包括水平索引标识和垂直索引标识；该确定该第一点云数据对应的目标子图像区域，包括：查询与该第一点云数据包括的水平角度和垂直角度所匹配的水平索引标识和垂直索引标识对应的子图像区域，得到该目标子图像区域。
8、在其中一个实施例中，任意两个该子图像区域的垂直索引标识之间的差值小于该激光雷达中垂直角度的任意两条相邻激光束之间的垂直角度差值的最小值。
9、在其中一个实施例中，该根据该第一点云数据和该目标子图像区域对应的点云信息确定该第一点云数据是否满足该预设添加条件，包括：确定该第一点云数据包括的距离值与该目标子图像区域的点云信息中包括的距离值的平均值之间的差值是否小于第一差值阈值；若是，则确定该第一点云数据满足该预设添加条件。
10、在其中一个实施例中，该第一差值阈值大于该激光雷达的噪声值。
11、在其中一个实施例中，该根据各第一点云数据更新该目标图像对应的信息矩阵，包括：对于各第一点云数据，确定该第一点云数据对应的目标子图像区域；根据该第一点云数据以及该第一点云数据包括的距离值和水平角度，更新该目标子图像区域对应的点云信息。
12、在其中一个实施例中，各子图像区域对应的点云信息至少包括以下信息：该子图像区域对应的各第一点云数据的总数；该子图像区域对应的各第一点云数据的距离值之和；该子图像区域对应的各第一点云数据的距离值的平均值；该子图像区域对应的各第一点云数据的水平角度之和；该子图像区域对应的各第一点云数据的水平角度的平均值；该子图像区域对应的各第一点云数据的垂直角度；其中同一子图像区域对应的各第一点云数据的垂直角度相同。
13、在其中一个实施例中，该根据该第一点云数据以及该第一点云数据包括的距离值和水平角度，更新该目标子图像区域对应的点云信息，包括：根据该第一点云数据更新该总数；以及，根据该第一点云数据包括的距离值更新该距离值之和以及该距离值的平均值；以及根据该第一点云数据的水平角度更新该水平角度之和以及该水平角度的平均值。
14、在其中一个实施例中，该根据更新后的该信息矩阵，生成多个第二点云数据，包括：根据各子图像区域对应的点云信息，生成各子图像区域对应的第二点云数据。
15、在其中一个实施例中，该根据各子图像区域对应的点云信息，生成各子图像区域对应的第二点云数据，包括：对于各子图像区域，根据该子图像区域对应的点云信息包括的该距离值的平均值、该水平角度的平均值以及该垂直角度，生成该第二点云数据。
16、第二方面，本申请还提供了一种点云数据增强装置。该装置包括：
17、获取模块，用于获取激光雷达输出的用于形成目标图像的多个第一点云数据，各第一点云数据对应目标图像中的不同扫描点；
18、更新模块，用于在各第一点云数据满足预设添加条件的情况下，根据各第一点云数据更新该目标图像对应的信息矩阵；该信息矩阵包括该目标图像互不重叠的多个子图像区域分别对应的点云信息；
19、生成模块，用于根据更新后的该信息矩阵，生成多个第二点云数据，以基于该第一点云数据和该第二点云数据得到该目标图像。
20、在其中一个实施例中，更新模块，具体用于：确定该第一点云数据对应的目标子图像区域；确定该第一点云数据是否为第一个用于更新该目标子图像区域对应的点云信息的点云数据；若是，则确定该第一点云数据满足该预设添加条件；若否，则根据该第一点云数据和该目标子图像区域对应的点云信息确定该第一点云数据是否满足该预设添加条件。
21、在其中一个实施例中，各子图像区域对应的索引标识包括水平索引标识和垂直索引标识；更新模块，具体用于：查询与该第一点云数据包括的水平角度和垂直角度所匹配的水平索引标识和垂直索引标识对应的子图像区域，得到该目标子图像区域。
22、在其中一个实施例中，任意两个该子图像区域的垂直索引标识之间的差值小于该激光雷达中垂直角度的任意两条相邻激光束之间的垂直角度差值的最小值。
23、在其中一个实施例中，更新模块，具体用于：确定该第一点云数据包括的距离值与该目标子图像区域的点云信息中包括的距离值的平均值之间的差值是否小于第一差值阈值；若是，则确定该第一点云数据满足该预设添加条件。
24、在其中一个实施例中，该第一差值阈值大于该激光雷达的噪声值。
25、在其中一个实施例中，更新模块，具体用于：对于各第一点云数据，确定该第一点云数据对应的目标子图像区域；根据该第一点云数据以及该第一点云数据包括的距离值和水平角度，更新该目标子图像区域对应的点云信息。
26、在其中一个实施例中，各子图像区域对应的点云信息至少包括以下信息：该子图像区域对应的各第一点云数据的总数；该子图像区域对应的各第一点云数据的距离值之和；该子图像区域对应的各第一点云数据的距离值的平均值；该子图像区域对应的各第一点云数据的水平角度之和；该子图像区域对应的各第一点云数据的水平角度的平均值；该子图像区域对应的各第一点云数据的垂直角度；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种点云数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一点云数据是否满足所述预设添加条件的过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各所述子图像区域对应的索引标识包括水平索引标识和垂直索引标识；所述确定所述第一点云数据对应的目标子图像区域，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，任意两个所述子图像区域的垂直索引标识之间的差值小于所述激光雷达中垂直角度的任意两条相邻激光束之间的垂直角度差值的最小值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据和所述目标子图像区域对应的点云信息确定所述第一点云数据是否满足所述预设添加条件，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一差值阈值大于所述激光雷达的噪声值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一点云数据更新所述目标图像对应的信息矩阵，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，各所述子图像区域对应的点云信息至少包括以下信
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据以及所述第一点云数据包括的距离值和水平角度，更新所述目标子图像区域对应的点云信息，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述信息矩阵，生成多个第二点云数据，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据各所述子图像区域对应的点云信息，生成各所述子图像区域对应的第二点云数据，包括：
12.一种点云数据增强装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种点云数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一点云数据是否满足所述预设添加条件的过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各所述子图像区域对应的索引标识包括水平索引标识和垂直索引标识；所述确定所述第一点云数据对应的目标子图像区域，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，任意两个所述子图像区域的垂直索引标识之间的差值小于所述激光雷达中垂直角度的任意两条相邻激光束之间的垂直角度差值的最小值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据和所述目标子图像区域对应的点云信息确定所述第一点云数据是否满足所述预设添加条件，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一差值阈值大于所述激光雷达的噪声值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一点云数据更新所述目标图像对应的信息矩阵，包括：
8.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：萨鲁姆·托尼，刘建超，王亚军，王邓江，
申请(专利权)人：苏州万集车联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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