[發明專利]一種點云分割方法、裝置、計算機可讀存儲介質及終端

有效

• 申請號: 201811315070.0
• 申請日: 2018-11-06
• 公開（公告）號: CN109409437B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 廖娟;汪鷂;朱德泉;尹俊楠;周平;吳敏
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T5/00;G06T7/10
• 代理公司: 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙) 11427
• 代理人: 陳娟

1.一種點云分割方法，其特征在于，所述點云分割方法包括：

S1、采集點云數據，并對所采集到的點云數據進行濾波處理，得到濾波后的點云數據；

S2、對所述濾波后的點云數據進行精簡處理，得到精簡處理后的離散點云；

S3、計算所有離散點云的曲率，并獲取曲率中的最小值，將最小值對應的離散點云作為當前種子點云；

S4、以預設半徑為尺寸，獲取所述當前種子點云的預設半徑圓鄰域內的所有鄰近點云，并計算：所述當前種子點云與每一個鄰近點云的法線夾角、法線夾角所對應的平滑閾值、所有鄰近點云的曲率值及曲率值所對應的曲率閾值；

S5、設置一空的種子點云序列、空的聚類區域；

S6、針對第一鄰近點云，判斷目標夾角是否小于所述平滑閾值，如果是，將該鄰近點云加入到聚類區域中，其中，所述目標夾角為所述第一鄰近點云的法線與所述當前種子點云的法線所形成的夾角，所述第一鄰近點云為所述當前種子點云的任意一個鄰近點云；

S7、針對所述聚類區域中的鄰近點云，獲取所有曲率值小于曲率閾值的第二鄰近點云，刪除當前種子點云，并將所述第二鄰近點云加入到種子點云序列；

S8、判斷種子點云序列是否為空，如果否，從所述種子點云序列中選取任意一種子點云作為當前種子點云，返回步驟S4執行，如果是，分割結束。

2.根據權利要求1所述的一種點云分割方法，其特征在于，所述采集點云數據的步驟，包括：

利用ZED雙目相機采集點云數據。

3.根據權利要求1或2所述的一種點云分割方法，其特征在于，所述對所采集到的點云數據進行濾波處理的步驟，包括：

采用雙邊濾波算法，將點云數據中的任意一個點作為采樣點；

取所述采樣點的目標區域范圍內的鄰近采樣點；

計算所述鄰近采樣點的加權平均值；

根據加權平均值修正所述采樣點的位置。

4.根據權利要求3所述的一種點云分割方法，其特征在于，所述對所述濾波后的點云數據進行精簡處理，得到精簡處理后的離散點云的步驟，包括：

將待精簡的點云數據創建為一個三維體素柵格；

在所述三維體素柵格中，在每個體素內用體素中所有點的重心來顯示體素中其他點，以使得該體素內所有點用一個重心點進行表示，得到精簡處理后的離散點云。

5.根據權利要求4所述的一種點云分割方法，其特征在于，計算所有離散點云的曲率，并獲取曲率中的最小值，將最小值對應的離散點云作為當前種子點云的步驟，包括：

S31、利用所述離散點云中的第一點云與所述第一點云的多個鄰近點云，計算所述第一點云的協方差矩陣，其中，所述第一點云為所述離散點云中的任意一個點云；

S32、根據所述協方差矩陣和單位矩陣，計算所述第一點云的協方差矩陣所對應的第一特征值、第二特征值和第三特征值，其中，所述第一特征值小于所述第二特征值，所述第二特征值小于所述第三特征值；

S33、根據所述第一特征值、所述第二特征值和所述第三特征值，計算所述第一點云的曲率；

S34、獲取所計算的曲率中的最小值，并確定所述最小值所對應的點云，將所確定的點云確定為種子點云。