[发明专利]用于实测实量的模型语义分割方法及激光雷达

权利要求书

1.一种用于实测实量的模型语义分割方法，其特征在于，所述模型语义分割方法包括：

获取一目标区域的三维点云数据；

对三维点云数据进行体素化以获取体素，每一体素包括若干点云数据点；

获取每一体素的表达信息；

利用表达信息获取体素的相邻关系；

根据所述相邻关系获取所有体素的连接关系；

根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取体素群；

根据体素群之间的关系以及位置获取所述体素群的语义信息。

2.如权利要求1所述的模型语义分割方法，其特征在于，所述表达信息用于记录所述相邻关系及连接关系，全部体素的均为同一尺寸，所述表达信息包括体素中心点坐标或质心点坐标。

3.如权利要求2所述的模型语义分割方法，其特征在于，对于一个目标体素，所述目标体素为长方体，所述相邻关系包括与所述目标体素相邻的26个相邻体素与目标体素的关系，所述相邻关系利用表达信息进行表达。

4.如权利要求1所述的模型语义分割方法，其特征在于，所述根据每一体素中的点云数据点的形态以及所述连接关系将所述体素聚类分割以获取体素群，包括：

对于一种子体素，获取种子体素中点云数据点拟合面的法向量；

根据连接关系以种子体素为起点获取与种子体素法向量相似的体素作为种子体素的同类；

按类分割全部体素获取所述体素群。

5.如权利要求4所述的模型语义分割方法，其特征在于，所述模型语义分割方法包括：

选取种子体素，所述种子体素的邻接体素的法向量与种子体素的法向量相似。

6.如权利要求4所述的模型语义分割方法，其特征在于，所述模型语义分割方法包括：

根据体素的坐标获取一体素平面；

在所述体素平面的中心获取一体素作为所述种子体素。

7.如权利要求4所述的模型语义分割方法，其特征在于，所述模型语义分割方法包括：

对于一体素，将体素中的点云数据点连接为若干三角形；

判断同一体素下的全部三角形中是否存在所在面的夹角大于预设值的两个三角形，若否则以三角形所在平面的法向量作为体素中点云数据点所成面的法向量。

8.如权利要求1所述的模型语义分割方法，其特征在于，表达信息中包括质量信息，体素中全部点云数据点拟合为一个平面则体素的质量信息为高，体素中全部点云数据点无法拟合为一个平面则体素的质量信息为低，所述模型语义分割方法包括：

对于一个低质量体素，根据相邻关系查找低质量体素的临近体素；

对于低质量体素中的一个点云数据点，在低质量体素和临近体素中查找与点云数据点距离小于预设值的临近数据点；

将低质量体素中的点云数据点合并至关联的临近数据点所在的高质量体素合并中。

9.如权利要求8所述的模型语义分割方法，其特征在于，若低质量体素中的点云数据点与临近数据点拟合为同一平面则低质量体素中的点云数据点与临近数据点相关联。

10.一种激光雷达，其特征在于，所述激光雷达用于实现如权利要求1至9中任意一项所述的模型语义分割方法。