[發明專利]點云地面點的識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201910839964.8
• 申請日: 2019-09-05
• 公開（公告）號: CN110782472B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 孫云哲
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 王鵬健

1.一種點云地面點的識別方法，其特征在于，包括：

根據點云數據集合中待檢測點的高度，從點云數據集合中獲取樣本點集合；

基于所述樣本點集合，建立關于所述樣本點集合的平面模型；

將所述點云數據集合中除所述樣本點集合以外的且符合所述平面模型的待檢測點識別為地面點；

從所述點云數據集合中篩除掉被確定為地面點的待檢測點，得到目標點集合；

根據所述目標點集合中所包含的待檢測點的坐標數據，將所述目標點集合中所包含的待檢測點劃分成至少兩個第二預定區域，并確定各個第二預定區域對應的待檢測點；

根據各個所述第二預定區域對應的待檢測點的高度差，識別所述目標點集合中的地面點。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，根據點云數據集合中待檢測點的高度，從點云數據集合中獲取樣本點集合，包括：

將所述點云數據集合中的待檢測點按照從低到高的順序進行排序，得到待檢測點序列；

選取排列在所述待檢測點序列中前預定比例的待檢測點作為樣本點，以得到所述樣本點集合。

3.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，在從點云數據集合中獲取樣本點集合之前，還包括：

從點云數據集合中篩除掉高度高于第一預定高度以及高度低于第二預定高度的待檢測點，其中，所述第一預定高度高于所述第二預定高度。

4.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，基于所述樣本點集合，建立關于所述樣本點集合的平面模型，包括：

基于所述樣本點集合中樣本點的坐標數據，計算得到與所述樣本點的坐標數據相關的協方差矩陣；

根據與所述樣本點的坐標數據相關的協方差矩陣，計算得到所述協方差矩陣的特征向量；

基于所述協方差矩陣的特征向量，建立關于所述樣本點集合的平面模型。

5.根據權利要求4所述的識別方法，其特征在于，基于所述協方差矩陣的特征向量，建立關于所述樣本點集合的平面模型，包括：

基于所述協方差矩陣的特征向量，建立如下所示的平面模型：

ax+by+cz+d＝0

其中，a、b和c分別對應為所述特征向量中的元素，d為用以判斷所述待檢測點是否符合平面模型的判定閾值。

6.根據權利要求5所述的識別方法，其特征在于，將所述點云數據集合中除所述樣本點集合以外的且符合所述平面模型的待檢測點識別為地面點，包括：

根據所述點云數據集合中除所述樣本點集合以外的待檢測點的坐標數據和所述平面模型，計算得到所述待檢測點的判定閾值；

將判定閾值小于或等于預定閾值的待檢測點識別為地面點。

7.根據權利要求6所述的識別方法，其特征在于，還包括：

根據所述樣本點集合中樣本點的坐標數據以及所述平面模型，計算得到所述樣本點對應的判定閾值；

對所述樣本點對應的判定閾值取絕對值，并將所述樣本點對應的判定閾值的絕對值中的最大值作為所述預定閾值。

8.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，從點云數據集合中獲取樣本點集合，包括：

根據所述點云數據集合中待檢測點的坐標數據，將所述待檢測點劃分成至少兩個第一預定區域，并確定各個第一預定區域對應的待檢測點；

分別從所述各個第一預定區域的待檢測點中獲取所述樣本點集合；

其中，基于所述樣本點集合，建立關于所述樣本點集合的平面模型，包括：

根據所述各個第一預定區域對應的樣本點集合，分別建立與所述各個第一預定區域對應的平面模型。