[發明專利]障礙物分割方法及裝置、計算機設備及可讀介質有效
| 申請號： | 201710098912.0 | 申請日： | 2017-02-23 |
| 公開（公告）號： | CN108509820B | 公開（公告）日： | 2021-12-24 |
| 發明（設計）人： | 孫迅;謝遠帆;王亮 | 申請（專利權）人： | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 障礙物 分割 方法 裝置 計算機 設備 可讀 介質 | ||
1.一種障礙物分割方法，其特征在于，所述方法包括：
根據當前車輛周圍的障礙物點云，獲取對應的數個窗口的特征信息以及各所述窗口的中心點的特征信息；其中，所述窗口為基于所述障礙物點云所構造的進行障礙物分割的基本單元；
根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的語義特征模型，預測各所述窗口的中心點對應的語義特征信息；
根據各所述窗口的中心點對應的語義特征信息，對所述障礙物點云中的各障礙物進行分割。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的語義特征模型，預測各所述窗口的中心點對應的語義特征信息，具體包括：
根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的分類器模型，預測各所述窗口的中心點對應的障礙物的類別；
根據各所述窗口的中心點對應的語義特征信息，對所述障礙物點云中的各障礙物進行分割，具體包括：
根據各所述窗口的中心點對應的障礙物的類別，并結合每種類別的障礙物對應的距離參數閾值，對所述障礙物點云中的各所述障礙物進行聚類，從而實現對所述障礙物點云中的各所述障礙物進行分割。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的語義特征模型，預測各所述窗口的中心點對應的語義特征信息之前，所述方法還包括：
采集多個已標注障礙物類別的預設障礙物的點云，生成第一障礙物訓練集；
根據所述第一障礙物訓練集中的所述多個預設障礙物的點云，訓練所述分類器模型；
進一步地，根據所述第一障礙物訓練集中的所述多個預設障礙物的點云，訓練所述語義特征模型，具體包括：
根據所述第一障礙物訓練集中的各所述預設障礙物的點云，獲取對應的數個預設窗口中各所述預設窗口的特征信息以及各所述預設窗口的中心點的特征信息；
根據所述第一障礙物訓練集中的各所述預設障礙物的點云，獲取各所述預設窗口的中心點對應的預設障礙物的類別；
采用各所述預設窗口的特征信息、各所述預設窗口的中心點的特征信息、以及各所述預設窗口的中心點對應的預設障礙物的類別，訓練所述分類器模型，從而確定所述分類器模型。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的語義特征模型，預測各所述窗口的中心點對應的語義特征信息，具體包括：
根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的回歸器模型，預測各所述窗口的中心點對應的障礙物的中心點的方位信息；
根據各所述窗口的中心點對應的語義特征信息，對所述障礙物點云中的各障礙物進行分割，具體包括：
根據各所述窗口的中心點對應的障礙物的中心點的方位信息，對所述障礙物點云中的各所述障礙物進行聚類，從而實現對所述障礙物點云中的各所述障礙物進行分割。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據各所述窗口的特征信息、對應的各所述窗口的中心點的特征信息以及預先訓練的語義特征模型，預測各所述窗口的中心點對應的語義特征信息之前，所述方法還包括：
采集多個預設障礙物的點云，生成第二障礙物訓練集；
根據所述第二障礙物訓練集中的所述多個預設障礙物的點云，訓練所述回歸器模型；
進一步地，根據所述第二障礙物訓練集中的所述多個預設障礙物的點云，訓練所述回歸器模型，具體包括：
根據所述第二障礙物訓練集中的各所述預設障礙物的點云，獲取對應的數個預設窗口中各所述預設窗口的特征信息以及各所述預設窗口的中心點的特征信息；
根據所述第二障礙物訓練集中的各所述預設障礙物的點云，獲取各所述預設窗口的中心點對應的所述預設障礙物的中心點的方位信息；
采用各所述預設窗口的特征信息、各所述預設窗口的中心點的特征信息、以及各所述預設窗口的中心點對應的所述預設障礙物的中心點的方位信息，訓練所述回歸器模型，從而確定所述回歸器模型。
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