[发明专利]点云数据与图像数据融合方法及存储介质

说明书

本申请是关于一种点云数据与图像数据融合方法及存储介质。该方法包括：建立点云数据和图像数据的映射关系；获取所述点云数据中识别为第一类别的点云集合；获取所述图像数据中识别为第一类别的像素集合；若所述第一类别的点云集合中的点云与所述第一类别的像素集合中的像素互为映射，则得到具有互为映射的点云作为采样点云；对类别信息为目标类别的所述采样点云拟合。本申请提供的点云数据与图像数据融合方法及存储介质，有效增加对路沿的识别精度，提高环境感知的鲁棒性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种点云数据与图像数据融合方法及存储介质。

背景技术

随着人工智能、自动驾驶等技术的发展，车路一体化技术也越来越成熟。自动驾驶车辆通过车辆上的人工智能开工至系统、监控装置、定位系统、激光雷达等协同工作，实现对车辆的精准控制。但是，基于现实中道路中的路况较为复杂，尤其在路面坡度起伏较大。或道路区域与非道路区域的高度差不明显，或道路区靠近非道路区在路面坡度起伏较大的情况存在凸起或凹坑时，很容易出现路沿和路面局部的点被错误分类导致的误识别问题，影响自动驾驶。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种点云数据与图像数据融合方法及存储介质，该点云数据与图像数据融合方法及存储介质能够有效增加对路沿的识别精度，提高环境感知的鲁棒性。

本申请第一方面提供一种点云数据与图像数据融合方法，包括：

建立点云数据和图像数据的映射关系；

获取所述点云数据中识别为第一类别的点云集合；

获取所述图像数据中识别为第一类别的像素集合；

若所述第一类别的点云集合中的点云与所述第一类别的像素集合中的像素互为映射，则得到具有互为映射的点云作为采样点云；

对类别信息为目标类别的所述采样点云拟合。

在一种实施方式中，所述获取所述图像数据中识别为第一类别的像素集合，包括：

利用语义分割获取所述图像数据中第一类别的像素集合。

在一种实施方式中，所述利用语义分割获取所述图像数据中第一类别的像素集合，包括：

获取包含第一类别的像素训练集；

对所述图像数据语义分割，得到包含所有类别的像素；

基于所述像素训练集与所述包含所有类别的像素比对，得到第一类别的像素集合。

在一种实施方式中，所述获取所述点云数据中识别为第一类别的点云集合，包括：

利用道路异常检测方式检测所述点云数据，获取所述点云数据中第一类别的点云集合。

在一种实施方式中，所述第一类别为路面和/或路沿。

在一种实施方式中，所述若所述第一类别的点云集合中的点云与所述第一类别的像素集合中的像素互为映射，则得到具有互为映射的点云作为采样点云，包括：

按照所述映射关系将所述第一类别的点云集合转换为所述图像数据中的像素，得到第一像素集合；

将所述第一像素集合与所述第一类别的像素集合结合求交集，得到采样像素；

基于所述映射关系将所述采样像素转换至所述点云数据，得到所述采样点云。

在一种实施方式中，所述若所述第一类别的点云集合中的点云与所述第一类别的像素集合中的像素互为映射，则得到具有互为映射的点云作为采样点云，包括：

按照所述映射关系将所述第一类别的像素集合转换为所述点云数据中的点云，得到第一点云集合；