[发明专利]点云树木单体分割方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云树木单体分割方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预设高度，将原始树木点云数据划分为第一点集合和第二点集合，所述第一点集合中的点的z坐标值大于所述预设高度，所述第二点集合中的点的z坐标值小于所述预设高度；

采用预设聚类算法，对所述第二点集合进行处理，获取n个聚类点集合，其中n为大于0的整数，n用于标识所述原始树木点云数据中所包含树木的数量；

将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，根据比较结果将所述第一点集合中的点进行划分，获取n个目标分割结果，其中，所述第一点为每个所述聚类点集合中z坐标值最大的点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设聚类算法，对所述第二点集合进行处理，获取n个聚类点集合，包括：

采用预设聚类算法，对所述第二点集合进行处理，获取m个初始聚类点集合，其中，m为大于0的整数；

将所述初始聚类点集合中点总数小于第一预设阈值的集合剔除，获取所述n个聚类点集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，根据比较结果将所述第一点集合中的点进行划分，获取n个目标分割结果，包括：

将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，确定与所述第一点集合中各点最接近的2个待归类集合，其中，所述待归类集合属于所述n个聚类点集合；

将所述第一点集合中各点与对应的所述待归类集合中目标范围的点进行比较，确定最终划分的集合，获取n个目标分割结果，其中，所述待归类集合中目标范围的点包括：与2个所述待归类集合中最高点的z坐标值相差第二预设阈值的点，其中，所述最高点为所述待归类集合中z坐标值最大的点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，确定与所述第一点集合中各点最接近的2个待归类集合，包括：

根据各所述聚类点集合中的第一点在沿z轴方向的投影、所述第一点集合中各点在沿z轴方向的投影，计算获取所述第一点集合中各点与所述聚类点集合中的第一点之间的距离；

根据所述第一点集合中各点与所述聚类点集合中的第一点之间的距离，确定所述第一点集合中各点最接近的2个待归类集合。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预设聚类算法，对所述第二点集合进行处理，获取m个初始聚类点集合，包括：

采用预设聚类算法，计算所述第二点集合中各点之间的距离；

根据所述第二点集合中各点之间的距离，将满足预设条件的点聚类于同一初始聚类点集合，获取m个初始聚类点集合。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，根据比较结果将所述第一点集合中的点进行划分，获取n个目标分割结果之前还包括：

对所述第一点集合和所述第二点集合中的点，按照z坐标值从小到大进行排序。

7.一种点云树木单体分割装置，其特征在于，所述装置包括：

划分模块，用于根据预设高度，将原始树木点云数据划分为第一点集合和第二点集合，所述第一点集合中的点的z坐标值大于所述预设高度，所述第二点集合中的点的z坐标值小于所述预设高度；

处理模块，用于采用预设聚类算法，对所述第二点集合进行处理，获取n个聚类点集合，其中n为大于0的整数，n用于标识所述原始树木点云数据中所包含树木的数量；

获取模块，用于将各所述聚类点集合中的第一点，分别与所述第一点集合中的点进行比较，根据比较结果将所述第一点集合中的点进行划分，获取n个目标分割结果，其中，所述第一点为每个所述聚类点集合中z坐标值最大的点。