[发明专利]一种基于视觉辅助的雷达点云分割方法在审
| 申请号： | 201811029499.3 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109934230A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 徐志伟;宋钰莹;王滔;祝义朋 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06T7/33;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视觉辅助的雷达点云分割方法，雷达通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量，相机产生的图像数据经过深度学习神经网络的处理后，得到物体识别和定位的结果，再将图像坐标系和雷达点云坐标系进行时间和空间上的配准，使其不仅在时间戳上具有一致性，同时经过坐标系转换得到与点云坐标对应的图像坐标，随后根据之前得到的图像识别定位结果，对点云进行分割。本发明采用激光雷达和视觉处理相融合的方式，实现了三维重建中的点云分割工作，借助最近热门的深度学习视觉处理技术，缩短了点云分割处理的复杂度和处理时间。 | ||
| 搜索关键词： | 点云 雷达 分割 视觉处理 视觉辅助 学习神经网络 图像坐标系 坐标系转换 定位结果 分割处理 激光雷达 三维重建 探测目标 图像识别 图像数据 图像坐标 物体识别 复杂度 激光束 时间戳 特征量 配准 相机 热门 发射 融合 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉辅助的雷达点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)激光雷达扫描点云数据，利用多相机获取视觉图像信息。(2)将步骤1获得的点云数据和图像数据分别进行时间和空间上的配准，得到点云坐标和图像坐标的一一匹配关系。(3)将步骤1获得的图像信息放入深度学习神经网络中进行识别和定位。(4)根据步骤2获得的点云坐标与图像坐标的关系，以及步骤3获得的图像识别结果进行点云分割处理。
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