[发明专利]点云补全和点云分割方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请涉及自动驾驶技术领域，提供一种点云补全和点云分割方法、装置、电子设备及存储介质，其中点云补全方法包括：获取包含目标物体的三维点云和二维图像；将所述三维点云投影到所述二维图像中，得到二维深度图像；对所述二维深度图像进行补全，得到二维深度补全图像；对所述二维深度补全图像进行反投影，得到包含所述目标物体的补全三维点云。本申请提供的方法、装置、电子设备及存储介质，避免了目标物体的点云过于稀疏出现分层的现象，提高了点云分割的准确性和分割效率。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种点云补全和点云分割方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着计算机视觉技术、传感器技术和车联网技术等的不断发展，自动驾驶技术取得了巨大的进步。具有自动驾驶功能的车辆通过自动检测道路路况实现行驶路径的自动规划，从而控制车辆安全可靠地在道路上行驶。

现有技术中，自动驾驶系统主要通过激光探测器对道路上的目标物体进行检测。由于激光探测器对远处的目标物体进行探测时得到的点云数据较为稀疏，无法进行聚类分割，使得目标物体的点云分割准确性差，分割效率低。

发明内容

本申请提供一种点云补全和点云分割方法、装置、电子设备及存储介质，提高了点云分割的准确性和分割效率。

本申请提供一种点云补全方法，包括：

获取包含目标物体的三维点云和二维图像；

将所述三维点云投影到所述二维图像中，得到二维深度图像；

对所述二维深度图像进行补全，得到二维深度补全图像；

对所述二维深度补全图像进行反投影，得到包含所述目标物体的补全三维点云。

根据本申请提供的一种点云补全方法，所述对所述二维深度图像进行补全，得到二维深度补全图像，包括：

基于所述目标物体的形状和/或所述二维深度图像的分辨率，对所述二维深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像。

根据本申请提供的一种点云补全方法，所述基于所述目标物体的形状和/或所述二维深度图像的分辨率，对所述二维深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像，包括：

基于所述目标物体的形状和/或所述二维深度图像的分辨率，确定边缘卷积核和连接卷积核；

分别基于所述边缘卷积核和所述连接卷积核，对所述二维深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像。

根据本申请提供的一种点云补全方法，所述分别基于所述边缘卷积核和所述连接卷积核，对所述二维深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像，包括：

基于所述边缘卷积核，采用图像形态学处理对所述二维深度图像进行孔洞填充，得到二维边缘补全深度图像；

基于所述连接卷积核，采用图像形态学处理对所述二维边缘补全深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像。

根据本申请提供的一种点云补全方法，所述基于所述连接卷积核，采用图像形态学处理对所述二维边缘补全深度图像进行孔洞填充，得到所述二维深度补全图像，之前还包括：

确定检测阈值，以及所述二维边缘补全深度图像中所述目标物体对应的图像部分；

基于所述图像部分，在深度信息大于所述检测阈值的所有行中，将深度信息最小的行作为第一边界；

基于所述图像部分，在深度信息小于所述检测阈值的所有行中，将深度信息最大的行作为第二边界；

基于所述图像部分，将所述第一边界和所述第二边界之间所有行的深度信息设置为相同值。