[发明专利]一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法

权利要求书

1.一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对原始激光雷达点云数据进行预处理，分割出地面点云；

步骤2，将步骤1分割出的地面点云按照预设分辨率转换成图像；

步骤3，对步骤2转换成的图像进行目标检测与分类，得到路面标识物的位置和类别；

步骤4，利用卷积神经网络提取路面标识物的关键点；

步骤5，将标准的路面标识物关键点与步骤4提取的关键点做尺度、方向和位置匹配，进行关键点对齐，按照步骤3输出的路面标识物的类别，选用对应的标准地面标识物关键点，与步骤4提取的关键点做尺度、方向和位置匹配，代价函数可以表示为min∑_i‖x_i-(sθx′_i+t)‖，其中，x_i为步骤4提取的关键点坐标，x′_i为标准地面标识物坐标，s为尺度因子，θ为二维旋转矩阵，t为平移向量；

步骤6，将标准的路面标识物坐标按照步骤5的匹配结果转换到地图坐标系中。

2.如权利要求1所述的一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于：所述步骤1需根据点云长度将原始激光雷达点云数据均匀分为n段，然后选用半径滤波器，去除原始点云的噪声点，接着根据轨迹的高程Z_P，去掉高程Z_P以上的点云，分割出地面点云。

3.如权利要求1所述的一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于：所述步骤2是在路面平面内，将步骤1分割出的地面点云按照预设分辨率划分网格，将每个网格中点云的强度信息映射成图像的像素灰度值；如果是彩色点云，可将点云RGB信息映射成图像中像素的RGB信息；没有点云数据的网格，图像灰度设置为0，并记录图像左上角像素点的物理坐标。

4.如权利要求1所述的一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于：所述步骤3首先利用骨干网络提取步骤2转换得到的图像的特征图，分别在这些特征图上构造不同尺度大小的目标框，然后分别进行检测和分类，生成多个目标框，经过非极大抑制方法去除不正确的目标框，生成最终的检测与分类结果。

5.如权利要求1所述的一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于：所述步骤4是根据步骤3输出的路面标识物的类别，调用适用的卷积神经网络，输入目标图像经过卷积组生成特征图，特征图经过全连接层生成关键点坐标。

6.如权利要求1所述的一种基于点云的道路场景地面标识物的提取方法，其特征在于：所述步骤6是利用步骤5匹配完成后得到的s、θ、t三个参数将标准的路面标识物坐标转换到地图坐标系中。