[发明专利]点云数据分割方法和终端

说明书

本发明涉及一种点云数据分割方法和终端，其中方法包括：利用具有不同栅格分辨率的栅格图对同一点云数据进行分割以得到相应栅格分辨率下的分割结果；每个分割结果至少包括一个独立的子集；根据所述栅格分辨率从小到大的顺序对相应栅格分辨率下的分割结果分别进行目标物检测；在进行目标物检测时，当小栅格分辨率下的分割结果中有检测到目标物的子集时，在大栅格分辨率下的分割结果中确定与检测到目标物的子集对应的映射子集，并将所述映射子集从所述大栅格分辨率下的分割结果中去除后进行目标物检测；以及根据各栅格分辨率下的目标物检测结果得到所述点云数据的最终分割结果。上述方法能够提高目标检测和跟踪的准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种点云数据分割方法和终端。

背景技术

点云是利用激光在同一空间参考系下获取物体表面的每个采样点的空间坐标，得到的是一系列表达目标空间分布和目标表面特性的海量点的集合。点云数据分割是确定点云中具有相同属性区域的过程，它将点云数据聚类分离成独立的子集，各子集均对应于当前具有物理意义的感知对象(如环境中的车辆、人、树木以及建筑物等等)，反映感知对象的几何和位置特征。因此，点云数据分割的好坏直接关系到感知对象的检测和识别的精准度。传统的点云数据分割方法会因为点云数据的稀疏性导致容易出现欠分割或者过分割等情况。过分割是将实际上只有一个物体，在点云中分割成了两个物体；欠分割是将实际上的两个物体，在点云中分割成了一个物体，从而影响后续目标检测与跟踪效果。

发明内容

基于此，有必要提供一种能够提高目标检测和跟踪的准确度的点云数据分割方法和终端。

一种点云数据分割方法，包括：

利用具有不同栅格分辨率的栅格图对同一点云数据进行分割以得到相应栅格分辨率下的分割结果；每个分割结果至少包括一个独立的子集；

根据所述栅格分辨率从小到大的顺序对相应栅格分辨率下的分割结果分别进行目标物检测；在进行目标物检测时，当小栅格分辨率下的分割结果中有检测到目标物的子集时，在大栅格分辨率下的分割结果中确定与检测到目标物的子集对应的映射子集，并将所述映射子集从所述大栅格分辨率下的分割结果中去除后进行目标物检测；以及

根据各栅格分辨率下的目标物检测结果得到所述点云数据的最终分割结果。

上述点云数据分割方法，利用具有不同栅格分辨率的栅格图来对同一点云数据进行分割以得到相应栅格分辨率下的分割结果，并根据栅格分辨率从小到大的顺序对相应的栅格分辨率下的分割结果分别进行目标物检测。在进行目标物检测的过程中，当小栅格分辨率下的分割结果中有检测到目标物的子集时，在大栅格分辨率下的分割结果中确定与该子集对应的映射子集，从而从大栅格分辨率中去除该映射子集后对其进行目标物检测识别。由于在小栅格分辨率下的分割结果中可能会出现因过分割而导致无法正确检测到目标物的情况，但是在之后的大栅格分辨率下的分割结果中，会将过分割的部分结合在一起，组成正确的分割结果，从而避免因欠分割和过分割导致的漏检情况，进而提高后续目标检测和跟踪的准确度。

在其中一个实施例中，各栅格图的栅格分辨率呈递增关系。

在其中一个实施例中，在将所述映射子集从所述大栅格分辨率下的分割结果中去除后进行目标物检测中，若当前栅格分辨率下的分割结果中的子集均被去除时，则结束对各分割结果进行目标物检测。

在其中一个实施例中，当小栅格分辨率下的分割结果中有检测到目标物的子集时，在大栅格分辨率下的分割结果中确定与检测到目标物的子集对应的映射子集包括：在大栅格分辨率下的分割结果中确定包含小栅格分辨率下的分割结果中检测到目标物的子集的点云数据的子集作为映射子集。

在其中一个实施例中，所述根据各栅格分辨率下的目标物检测结果得到所述点云数据的最终分割结果的步骤包括：

当所有的分割结果中均未检测到目标物，则将最小栅格分辨率下的分割结果作为最终分割结果；