[发明专利]一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端

权利要求书

1.一种点云分割方法，其特征在于，所述点云分割方法包括：

S1、采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；

S2、对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；

S3、计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；

S4、以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；

S5、设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；

S6、针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；

S7、针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；

S8、判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，返回步骤S4执行，如果是，分割结束。

2.根据权利要求1所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述采集点云数据的步骤，包括：

利用ZED双目相机采集点云数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述对所采集到的点云数据进行滤波处理的步骤，包括：

采用双边滤波算法，将点云数据中的任意一个点作为采样点；

取所述采样点的目标区域范围内的邻近采样点；

计算所述邻近采样点的加权平均值；

根据加权平均值修正所述采样点的位置。

4.根据权利要求3所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云的步骤，包括：

将待精简的点云数据创建为一个三维体素栅格；

在所述三维体素栅格中，在每个体素内用体素中所有点的重心来显示体素中其他点，以使得该体素内所有点用一个重心点进行表示，得到精简处理后的离散点云。

5.根据权利要求4所述的一种点云分割方法，其特征在于，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云的步骤，包括：

S31、利用所述离散点云中的第一点云与所述第一点云的多个邻近点云，计算所述第一点云的协方差矩阵，其中，所述第一点云为所述离散点云中的任意一个点云；

S32、根据所述协方差矩阵和单位矩阵，计算所述第一点云的协方差矩阵所对应的第一特征值、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、根据所述第一特征值、所述第二特征值和所述第三特征值，计算所述第一点云的曲率；

S34、获取所计算的曲率中的最小值，并确定所述最小值所对应的点云，将所确定的点云确定为种子点云。