[发明专利]三维标志点识别方法、系统、存储介质及终端

权利要求书

1.一种三维标志点识别方法，其特征在于，包括：

采集用于进行三维标志点识别的三维点云、灰度图及标志点的结构参数；

分别按照第一分割方法和第二分割方法对所述灰度图进行分割并获取第一灰度图数据和第二灰度图数据；

根据所述第一灰度图数据和所述第二灰度图数据进行或运算以生成二值图；

利用聚类算法将所述二值图中相互不连通的区域分别分割到不同的独立集合中；

分别对每个所述独立集合中的多个目标特征判别项进行特征判别以生成多个判别结果；

通过对所述多个判别结果加权计算以生成标志点识别结果的置信度；

基于所述置信度满足预设要求，利用与标志点相对应的所述三维点云和所述标志点的结构参数计算该标志点的中心坐标。

2.根据权利要求1所述的三维标志点识别方法，其特征在于，按照第一分割方法对所述灰度图进行分割并获取第一灰度图数据包括：

计算所述灰度图的第一灰度均值；

基于所述第一灰度均值，计算所述灰度图中灰度大于所述第一灰度均值的第二灰度均值；

根据所述第一灰度均值和所述第二灰度均值加权计算生成全局灰度阈值；

利用所述全局灰度阈值对所述灰度图进行灰度分割并保留所述灰度图中灰度值满足第一条件的所述第一灰度图数据。

3.根据权利要求2所述的三维标志点识别方法，其特征在于，按照第二分割方法对所述灰度图进行分割并获取第二灰度图数据包括：

将所述灰度图按照预设方案划分为多个子块；

对每个所述子块按照预设灰度阈值进行分割并保留所述灰度图中灰度值满足第二条件的所述第二灰度图数据。

4.根据权利要求3所述的三维标志点识别方法，其特征在于，每个所述子块的长边和短边的大小均为32像素至64像素。

5.根据权利要求1所述的三维标志点识别方法，其特征在于，所述利用与标志点相对应的所述三维点云和所述标志点的结构参数计算该标志点的中心坐标包括：

从所述三维点云中提取位于该标志点上表面的点云数据以拟合该标志点的上表面平面；

基于所述上表面平面的参数信息，生成与其对应的法向量；

对该标志点及其目标距离范围内的所述三维点云进行处理以使所述上表面平面与预设xoy平面相平行；

计算所述目标距离范围内的每个数据点与该标志点中心的高度差，并统计所述高度差满足预设要求的数据点的数量；

基于数据点的数量大于预设值，将该标记点确认为目标标记点；

基于所述目标标记点的上表面参数信息、所述法向量及所述标志点的结构参数生成该标志点的中心坐标。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的三维标志点识别方法，其特征在于，所述多个目标特征判别项至少包括有效点数量、尺寸、对称性、周长和形状。

7.根据权利要求6所述的三维标志点识别方法，其特征在于，在进行对称性特征判别时包括判断四象限内有效点的数量是否大于总有效点数量的1/6。

8.一种系统，其特征在于，包括：

执行权利要求1至7中任一项所述的三维标志点识别方法的模块。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质是计算机可读存储介质，且所述程序被执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的三维标志点识别方法。

10.一种终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1到7中任一项所述的三维标志点识别方法。