【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云数据识别，具体而言，涉及一种树叶区域识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、点云数据是由激光雷达等点云采集设备测量得到的一系列三维坐标点的集合。由于激光雷达在树叶区域的反射和散射，可能导致点云数据中出现反射率异常。因此，识别和修正这些异常值对于提高激光雷达数据的质量至关重要。
2、现有技术中，主要通过一下两种方式识别树叶区域，一种是通过融合感知方法识别树叶区域，该方式需要使用激光雷达外的感知手段，具有系统复杂成本高，分析时间长，难以实时对点云数据进行处理等问题；另一种是通过深度学习或者主成分分析(principalcomponent analysis，pca)等方式去识别点云中的树叶区域，但该类方法具有计算量大复杂度高，识别效率较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种树叶区域识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以解决识别树叶区域效率较低的问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种树叶区域识别方法，所述方法包括：p>
3、沿预设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种树叶区域识别方法，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，所述点云数据包括每个点的坐标，所述计算所述待识别点集对应的距离和，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别点集中的多个参考点和所述线向量，确定所述待识别点集对应的距离和，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离和确定对应的待识别点集所构成的区域是否为树叶区域，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云数据还包括每个点对应的灰度值，所述方法还包括：
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