【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据标定，具体涉及一种自然场景点云线特征提取方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、相机-激光雷达的外参标定中，需要提取三维点云中的特征和图像中的特征进行匹配，然后优化出两者之间的外参。现有的点云特征提取算法中主要使用的是体素分割或区域生长算法，这些算法受限于特定场景，在自然场景中用来提取三维点云中的特征，存在精度差、鲁棒性不足等问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种自然场景点云线特征提取方法、装置、设备及介质。
2、第一方面，本公开提供了一种自然场景点云线特征提取方法，包括:
3、将激光雷达扫描得到的点云数据转化为二维平面的第一点云深度图；
4、剔除所述第一点云深度图中的目标特征，得到点云特征图；
5、确定所述点云特征图中每个局部特征的特征值，并根据所述特征值提取所述局部特征中的线特征。
6、可选的，所述将激光雷达扫描得到的点云数据转化为二维平面的第一点云深度图，包括：
7、根据所...
【技术保护点】
1.一种自然场景点云线特征提取方法，其特征在于，包括:
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将激光雷达扫描得到的点云数据转化为二维平面的第一点云深度图，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括地面点云；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括点云密度稀疏的轮廓；所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括远处目标被近处目标遮挡而留下的边缘点云；所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括凹陷目标...
【技术特征摘要】
1.一种自然场景点云线特征提取方法，其特征在于，包括:
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将激光雷达扫描得到的点云数据转化为二维平面的第一点云深度图，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征包括地面点云；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括点云密度稀疏的轮廓；所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标特征还包括远处目标被近处目标遮挡而留下的边缘点云；所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨松林，邹凯翔，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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