车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法及相关装置，其中包括：使用车载激光雷达设备发射激光束，通过旋转或扫描机制覆盖目标区域，同时使用接收器接收反射激光束形成原始3D点云数据；对原始3D点云数据进行去噪处理得到3D点云数据，通过PointNet网络提取得到3D点云数据的多个深度特征，深度特征包括表面特征、边缘特征以及纹理特征；将3D点云数据转换为2D图像，采用共享权重的多分支CNN结构对深度特征进行特征融合，得到深度融合特征，以根据输入的深度特征选择合适的分支CNN结构；将深度融合特征输入预训练的融合地物分类模型得到地物分类结果。本发明专利技术提高了地物分类的速度与准确性，具有较高的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及测绘遥感与人工智能，具体涉及一种车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法及系统、电子设备与计算设备。

技术介绍

1、车载激光雷达集成了三维激光扫描技术的雷达设备，可以在车辆行驶过程中对周围环境进行快速和高精度的扫描，获取高精度和高密度的三维点云数据，可以为自动驾驶和智能交通系统提供重要的环境感知和定位信息。

2、现有的三维激光扫描方法通过激光测距和角度测量获取物体表面点的三维坐标和反射率信息的技术，在自动驾驶、智能交通、地形测量等领域得到了广泛应用。但是，其受环境光影响较大，对环境光的要求较高，在强光或阴暗的环境下，采集的数据可能会出现偏差，对于一些表面颜色相近或反射性较差的物体，精度会受到影响。并且，需要强大的计算资源和专业的软件进行数据处理，导致处理速度变慢。

3、现有的地物分类方法根据不同地物的特征，将扫描得到的三维点云数据进行分类和识别，是实现自动驾驶和智能交通系统中的重要组成部分，可以帮助系统识别道路标志、车辆、行人等不同地物，提高系统的安全性和可靠性。但是，由于地物分类涉及到复杂的场景和多变的环境，现有的分类方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述对所述原始3D点云数据进行去噪处理得到3D点云数据进一步包括：

3.根据权利要求2所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述原始3D点云数据的梯度的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述PointNet网络包括PATs模块，所述PATs模块包括自注意力机制和Gumbel SubsetSampling，用于对所述3D点云数据进行特征提取和下采...

【技术特征摘要】

1.一种车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述对所述原始3d点云数据进行去噪处理得到3d点云数据进一步包括：

3.根据权利要求2所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述原始3d点云数据的梯度的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述pointnet网络包括pats模块，所述pats模块包括自注意力机制和gumbel subsetsampling，用于对所述3d点云数据进行特征提取和下采样；

5.根据权利要求4所述的车载激光雷达三维扫描以及地物分类方法，其特征在于，所述gumbel subset sampling的计算公式为：

<...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌铭，石荣洲，徐超，王晓丽，奚峥皓，许莎，陈浩，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：