[發明專利]一種針對錐桶的分類與測距方法及系統

在審

• 申請號: 202110478160.7
• 申請日: 2021-04-28
• 公開（公告）號: CN113095324A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 張良;續秋錦;饒泉泉;李鑫;祁永芳;朱立紅
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 何志欣

本發明涉及一種針對錐桶的分類與測距方法及系統，首先利用激光點云與相機圖像之間的映射關系，將激光點云映射為二維圖像；其次，根據算法對圖像中的錐桶進行定位與分類；然后，完成初步篩選和框選的激光點云通過歐氏距離聚類算法對其進行聚類的方式進一步去除非錐桶點云；最后，根據邊界框的種類對相應邊界框內的激光點云按照邊界框的種類對應的RGB值進行賦色，得到不同顏色的錐桶點云，多個不同錐桶邊界框內聚類出的高質量錐桶激光點能夠用于計算出其對應錐桶的距離，從而能夠對若干錐桶進行分類的同時計算出錐桶距離。本發明通過雙目視覺檢測錐桶感興趣區域與激光點云提供的距離信息，實現誤差小、識別率高、穩定性高的激光測距。

技術領域

本發明涉及多傳感器信息融合技術領域，尤其涉及一種針對錐桶的分類與測距方法及系統。

背景技術

目標檢測與識別分類一直是人工智能領域研究的一個熱點，其中結合激光雷達與機器視覺的目標檢測與分類更是近幾年研究的熱潮。目前，三維自動目標識別(ATR)技術在軍用和民用領域都有廣泛的用途。ATR是指三維數據傳感器能夠自動識別目標。其中，激光雷達(Laser Radar，LiDAR)，激光探測與測量，作為一種能夠獲取三維目標數據的傳感器，是一種快速發展的測量技術。LiDAR以激光波束為載體用于高精度地獲取高密度點云數據，獲取的三維數據反映的是目標在現實世界中的三維尺寸信息，包含更多空間域的信息量，能夠更全面真實地對目標進行描述，在目標檢測與分類領域具有巨大的優勢。

LiDAR的優點有很多，例如方向性好、測距精度高、單色性、相干性好、方向性強，并能夠全天時不間斷工作，此外，LiDAR掃描過程迅速、受外界環境影響較小、對小跳躍變化敏感、對不同環境下的目標檢測有更強的適應性和優越性，因此LiDAR被廣泛應用于室外場合的目標定位與檢測中。此外，室外環境中的天氣、溫度、光線的變化及物體表面材質的不同會對CCD圖像產生影響，并且，CCD圖像不能完全描繪環境，而LiDAR技術能夠克服以上問題，所以，它的應用是必不可少的。

在LiDAR仿真平臺中對目標進行實時檢測時，采用搜索模式掃描可以快速獲取大量的信息。然而，實際的目標檢測過程存在很多困難，例如，在檢測目標的過程中既要保證良好的魯棒性及可治愈性，又要求實時地顯示處理，這對機器視覺檢測算法提出了很高的要求。此外，檢測到目標后，對目標的分類也是研究的重點。LiDAR同樣普遍應用于對目標的掃描識別與分類中。

中國專利CN103994779A公開了一種基于三維激光點云的全景相機標定方法，獲取地物穩定的場景中地物的三維激光點云；在場景中通過全景相機獲取組成全景相機的各子相機的單張標定影像；根據三維激光點云獲取所需控制點的坐標；在各單張標定影像中獲取與控制點對應的像點坐標；根據控制點的坐標及像點坐標，通過張正友標定法解算全景相機中各個子相機的內、外參數。上述方案，不需要建立標定場，根據場景三維激光點云，確定所需控制點坐標，并根據控制點與單張標定影像的映射關系，在各單張標定影像中獲取與控制點對應的像點坐標，通過對控制點的坐標及像點坐標的求解，即可得出全景相機中各個子相機的內參數及外參數。但是該專利缺乏對獲取的點坐標和激光點云簇的分布情況的驗證，無法保證分割結果的準確性，尤其是存在相互間距較小或視線方向上的圖像重疊時，無法準確地識別類別數目的數值。

中國專利CN110780305A公開了基于多線激光雷達的賽道錐桶檢測及目標點追蹤方法，包括以下步驟：1)讀取激光雷達點云數據；2)對激光雷達點云數據進行直通濾波；3)排除地面點云數據對錐桶檢測的干擾；4)篩選出錐桶的點云簇；5)對聚類得到的點云簇進行統計分析，根據錐桶實際尺寸的特征，設置最大標準差閾值，篩選出錐桶；6)獲取其點云簇中心點坐標；7)對激光雷達左右兩側的錐桶中心點坐標進行計算平均值，得到錐桶的中心點為當前狀態下的最近目標點；8)循環以上步驟，獲取最新目標點。本發明通過對激光雷達點云的實時濾波、分割、聚類等處理，不斷控制車輛朝目標點移動，最終實現基于多線激光雷達的賽道錐桶檢測及目標點追蹤。該專利通過對多線雷達的分割聚類進行處理實現賽道錐桶的檢測和目標點的追蹤。不具有將三維點云與二維圖像融合的相關技術內容，無法將圖像作為誤差矯正的根據，從而無法精準地對錐桶進行測距和分類。