[發明專利]基于三維點云數據的道路標識獲取方法、終端設備及裝置

有效

• 申請號: 201810744266.5
• 申請日: 2018-07-09
• 公開（公告）號: CN109165549B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 溫程璐;孫嘯天;王程;李軍
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/34
• 代理公司: 廈門創象知識產權代理有限公司 35232
• 代理人: 尤懷成

本發明提出了一種基于三維點云數據的道路標識獲取方法、介質、終端設備及裝置，該方法包括：通過構建U?net分割網絡對道路的三維點云數據進行處理以提取道路標識；采用多層次的分類算法對提取出的道路標識進行分類以獲得不同類型的道路標識；針對不同類型的道路標識，采用相應的補全算法進行道路標識補全，以獲得完整的道路標識。該方法通過對道路標識的精準識別及分類補全，提升了獲取結果的準確性、完整度。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種基于三維點云數據的道路標識獲取方法、介質、終端及裝置。

背景技術

道路標線是城市環境的重要符號之一，對城市交通規劃、秩序維護及管理具有重要的意義；在現有的車載導航、車輛自動駕駛、行車安全提示等領域中，對于車道線、道路標識等道路交通標線的獲取尤為重視。

目前,現有的處理方式是從三維點云中直接獲取道路交通標志；但是,由于三維點云存在的點云稀疏、遮擋、缺失等問題可能影響道路標識提取的完整度，從而導致道路標識的獲取效果差。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決上述技術中的技術問題之一。為此，本發明的一個目的在于提出一種基于三維點云數據的道路標識獲取方法，通過對道路標識的精準識別及分類補全，以提升獲取結果的準確性。

本發明的第二個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本發明的第三個目的在于提出一種終端設備。

本發明的第四個目的在于提出一種基于三維點云數據的道路標識獲取裝置。

為達到上述目的，本發明第一方面實施例提出了一種基于三維點云數據的道路標識獲取方法，包括以下步驟：通過構建U-net分割網絡對道路的三維點云數據進行處理以提取道路標識；采用多層次的分類算法對提取出的道路標識進行分類以獲得不同類型的道路標識；針對不同類型的道路標識，采用相應的補全算法進行道路標識補全，以獲得完整的道路標識。

根據本發明實施例的基于三維點云數據的道路標識獲取方法，首先通過構建U-net分割網絡對道路的三維點云數據進行處理，提取道路標識；然后采用多層次的分類算法對提取出的道路標識進行分類，獲得不同類型的道路標識；接著根據不同類型的道路標識，采用相應的補全算法進行道路標識補全，最終獲得完整的道路標識；由此，通過對道路標識的精準識別及分類補全，實現道路標識的完整獲取，提升了道路標識獲取結果的準確性、完整度。

另外，根據本發明上述實施例提出的基于三維點云數據的道路標識獲取方法還可以具有如下附加的技術特征：

可選地，通過構建U-net分割網絡對道路的三維點云數據進行處理以提取道路標識，包括：對所述道路的三維點云數據進行網格化處理以獲得網格化處理結果，并將所述網格化處理結果投影到XOY平面以獲得二維路面強度投影圖；將二維路面強度投影圖導入U-net分割網絡，并通過所述U-net分割網絡判斷所述二維路面強度投影圖中每個像素的類別，以提取道路標識，其中，所述每個像素的類別包括道路標識和非道路標識。

可選地，所述二維路面強度投影圖的尺寸為256×256，每個像素對應4厘米×4厘米實際區域。

可選地，采用多層次的分類算法對提取出的道路標識進行分類，包括：采用第一聚類半徑的歐式聚類算法對提取出的道路標識進行小閾值歐式聚類，以獲得連續車道線的大尺寸道路標識；繼續采用第二聚類半徑的歐式聚類算法對已分離出所述連續車道線的道路標識進行大閾值歐式聚類，以獲得小尺寸道路標識，其中，所述第二聚類半徑大于所述第一聚類半徑；通過計算每個小尺寸道路標識的中心點坐標及最小外接邊框，以獲取相互平行且間距在預設范圍內的道路標識，并將其判定為斑馬線；將分離出所述連續車道線和所述斑馬線后的小尺寸道路標識放入預設的矩陣中，并將所述預設矩陣輸入預先設計的卷積神經網絡分類器，以及根據所述卷積神經網絡分類器的輸出結果對分離出所述連續車道線和所述斑馬線后的小尺寸道路標識進行分類。