[发明专利]一种单侧点云模型的标注方法

权利要求书

1.一种单侧点云模型的标注方法，其特征在于，具体按照下述方法进行：

将点云模型进行场景划分，并构建基于八叉树的分格模型，然后将每个分格模型进行粗标注，再将每个分格模型进行细标注；

具体按照下述方法进行：

步骤1，点云模型场景划分

将点云模型进行场景划分，并构建基于八叉树的分格模型；

步骤2，粗标注

使用霍夫变换检测每个分格模型中的所有平面，选取重心值最小的平面作为地面并标记，然后将每个分格模型进行初步分类标注；

步骤3，细标注

计算每个分格模型中的点云的投影密度，并根据每个分格模型中的点云的投影密度进行优化和修正标注；

所述步骤1中使用下述步骤点云模型进行场景划分，并构建基于八叉树的分格模型：

步骤1.1，计算点云模型的协方差矩阵、特征值、特征向量，然后根据主成分分析法得到点云模型的整体走势；

步骤1.2，获取点云模型的最小包围盒；

步骤1.3，将点云模型进行基于八叉树的场景划分，构建基于八叉树的分格模型，计算每一分格模型的六个邻域的分格模型并保存；

所述步骤1.1中，具体按照下述方法计算点云模型的协方差矩阵、特征值、特征向量：

步骤1.1.1，将点云模型中的每个数据点的坐标作为该数据点的三个维度，则点云模型的三维矩阵为：

其中，x、y、z表示每个数据点的坐标，n为数据点的个数；

步骤1.1.2，将点云模型的三维矩阵通过协方差计算公式，得到协方差矩阵：

步骤1.1.3，将协方差矩阵对角化，计算得到协方差矩阵A'具有三个非负的特征值λ₁、λ₂和λ₃，将协方差矩阵A'的最大特征值对应的特征向量作为点云模型的整体走势；

所述步骤1.3中具体按照下述方法将点云模型进行基于八叉树的场景划分，构建基于八叉树的分格模型：

步骤1.3.1，给出八叉树的阈值，将点云模型的最小包围盒为八叉树的根节点；

步骤1.3.2，沿着X、Y、Z三个方向根据步长对根节点进行剖分，将根节点分割为八个子点云模型；判断每个子点云模型是否被分割；若有子点云模型不能被分割，则该子点云模型为一个分格模型，该分格模型为八叉树中的叶子节点；

步骤1.3.3，若有子点云模型可以被分割，则该子点云模型为内节点，然后采用递归调用划分方法，分割可以被分割的子点云模型，直至递归调用的值达到八叉树的阈值时，停止分割，得到基于八叉树的分格模型。

2.根据权利要求1所述的一种单侧点云模型的标注方法，其特征在于，所述步骤2中具体采用聚类标注中的区域增长算法将每个分格模型进行初步分类标注，具体按照下述方法进行：

步骤2.1，选择多个包含点云模型中心的分格模型作为初始种子分格模型，将每个初始种子分格模型的六个邻域的分格模型中与该种子分格模型连通的分格模型归化为种子分格模型；

步骤2.2，每个种子分格模型均开始增长，将每个种子分格模型的六个邻域内未归类的分格模型进行判断，若每个种子分格模型的六个邻域内未归类的分格模型满足该种子分格模型的生长条件，则将其与种子模型归化为新的种子分格模型；

步骤2.3，重复步骤2.2，至所有的分格模型均被划分，得到多个生长分格模型；

步骤2.4，将每个生长分格模型均标为一类生长分格模型。

3.根据权利要求1所述的一种单侧点云模型标注方法的方法，其特征在于，所述步骤3中具体按照下述步骤计算每个分格模型中的点云的投影密度：

步骤3.1，选择最小包围盒的任两个相邻的侧面和底面作为投影平面，计算每个投影平面的面积，并将每个投影平面分格成为网格投影面；

步骤3.2，将每类生长分格模型均分别向三个网格投影面进行投影，分别计算每类生长分格模型在每个网格投影面上的投影数量；

步骤3.4，分别计算每类生长分格模型在每个网格投影面上的每个网格的投影适量，得到每个网格上每类生长分格模型的投影点密度值。

4.根据权利要求1所述的一种单侧点云模型标注方法的方法，其特征在于，所述步骤3中具体按照下述方法进行优化和修正标注：

步骤a，根据每个网格上每类生长分格模型的投影点密度值得到三个投影密度分布图；

步骤b，采用区域增长的方法，将三个所述投影密度分布图中的高密度的网格聚集成多个连通的区域，将在同一个连通区域的生长分格模型的相关性加1；

步骤c，将相关性大于2高度相关的不同类别的生长分格模型标注为一类。