[发明专利]点云地面点的识别方法及装置

说明书

本申请的实施例提供了一种点云地面点的识别方法及装置。该点云地面点的识别方法包括：根据点云数据集合中待检测点的高度，从点云数据集合中获取样本点集合；基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型；将所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的且符合所述平面模型的待检测点识别为地面点。本申请实施例的技术方案通过平面模型识别地面点，能够有效避免将属于小目标物体的待检测点识别为地面点，以提高地面点识别结果的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种点云地面点的识别方法及装置。

背景技术

点云数据中所包含的地面点会对目标检测的结果造成一定的干扰，因此，在进行目标检测之前需识别并删除点云数据中所包含的地面点。在目前的技术方案中，通过计算预定面积内的点的高度差来识别地面点，会存在将属于小目标物体的点误识别为地面点等情况，使得地面点识别结果的准确率较低，进而会导致地面点误删或者漏删的情况发生。

发明内容

本申请的实施例提供了一种点云地面点的识别方法及装置，进而至少在一定程度上可以提高地面点识别结果的准确率，减少了地面点误删或者漏删的情况。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种点云地面点的识别方法，包括：

根据点云数据集合中待检测点的高度，从点云数据集合中获取样本点集合；

基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型；

将所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的且符合所述平面模型的待检测点识别为地面点。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种点云地面点的识别装置，该装置包括：

获取模块，根据点云数据集合中待检测点的高度，从点云数据集合中获取样本点集合；

模型建立模块，用于基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型；

识别模块，用于将所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的且符合所述平面模型的待检测点识别为地面点。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取模块被配置为：将所述点云数据集合中的待检测点按照从低到高的顺序进行排序，得到待检测点序列；并被配置为选取排列在所述待检测点序列中前预定比例的待检测点作为样本点，以得到所述样本点集合。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取模块还被配置为：从点云数据集合中筛除掉高度高于第一预定高度以及高度低于第二预定高度的待检测点，其中，所述第一预定高度高于所述第二预定高度。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模型建立模块被配置为：基于所述样本点集合中样本点的坐标数据，计算得到与所述样本点的坐标数据相关的协方差矩阵；根据与所述样本点的坐标数据相关的协方差矩阵，计算得到所述协方差矩阵的特征向量；基于所述协方差矩阵的特征向量，建立关于所述样本点集合的平面模型。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模型建立模块被配置为：基于所述协方差矩阵的特征向量，建立如下所示的平面模型：

ax+by+cz+d＝0

其中，a、b和c分别对应为所述特征向量中的元素，d为用以判断所述待检测点是否符合平面模型的判定阈值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别模块被配置为：根据所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的待检测点的坐标数据和所述平面模型，计算得到所述待检测点的判定阈值；将判定阈值小于或等于所述预定阈值的待检测点识别为地面点。