[发明专利]一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

对目标区域进行三维激光扫描，获取所述目标区域的三维点云数据；所述目标区域包括运输钢铁原材料、运输钢铁废弃材料、运输钢铁中间成品和/或运输钢铁最终成品的装卸货区域；

对所述三维点云数据进行聚类分割，获取位于所述目标区域内待识别车辆的车辆点云数据；

基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车头区域和车身区域；

根据所述待识别车辆的车头区域和车身区域确定所述待识别车辆的车型。

2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车头区域的过程包括：

沿着垂直地平面方向，从所述车辆点云数据中获取预设高度范围的点云数据，记为高度点云；

沿着平行地平面方向，从所述高度点云的两端分别截取第一预设长度的点云数据；

分别对截取出的两端的点云数据进行平面识别提取，将存在平面的一侧作为所述待识别车辆的车头侧；

根据所述车头侧确定出所述待识别车辆的停靠方向，以及将所述车头侧所对应的平面作为车头顶平面；

获取所述车头顶平面的几何边界，确定出所述待识别车辆的车头区域坐标信息，并根据所述车头区域坐标信息确定出所述待识别车辆的车头区域。

3.根据权利要求2所述的基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，基于所述车辆点云数据获取所述待识别车辆的车身区域的过程包括：

根据所述车头区域坐标信息从所述车辆点云数据中切除车头点云数据，并将剩余的车辆点云数据作为所述待识别车辆的车身点云数据；

将所述车身点云数据投影至地平面上，提取投影点云中的两条长线段，并将两条长线段的四个端点作为待识别车辆的车身矩形区域的四个角点；

按照所述四个角点从所述车身点云数据中截取对应的区域，并将截取出的区域作为所述待识别车辆的车身区域。

4.根据权利要求1或3所述的基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，根据所述待识别车辆的车头区域和车身区域确定所述待识别车辆的车型的过程包括：

截取车身区域边界的四条点云带；

从每条点云带中提取出超过第二预设长度的线段，并计算每条线段的质心坐标；

获取所述车身区域中最低点云的坐标；

计算每条线段的质心坐标与所述最低点云的高度差，并判断所述高度差是否超过预设阈值；

若有两条线段的质心坐标与所述最低点云的高度差超过所述预设阈值，则所述待识别车辆的车型为栏板式，并将这两条线段作为车辆栏板所在线段；

若所有线段的质心坐标与所述最低点云的高度差未超过所述预设阈值，则所述待识别车辆的车型为平板式，并将对应线段作为车底板所在线段。

5.根据权利要求4所述的基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，若所述待识别车辆为栏板式车辆，则所述方法还包括：

获取栏板式车辆的车尾所在线段、车底板所在线段和车辆栏板所在线段；

将所述车尾所在线段分别与所述车底板所在线段、所述车辆栏板所在线段进行比对；

若所述车尾所在线段与所述车底板所在线段位于同一直线，则将所述栏板式车辆记为自卸栏板式车辆；

若所述车尾所在线段与所述车辆栏板所在线段位于同一直线，则将所述栏板式车辆记为非自卸栏板式车辆。

6.根据权利要求4所述的基于三维激光扫描的自适应汽车车型识别方法，其特征在于，若所述待识别车辆为栏板式车辆，则所述方法还包括：

获取所述车身区域对应的点云数据，并在靠近车头所在位置处截取第三预设长度的点云数据；

根据预设拟合阈值对所截取的点云数据进行平面识别提取；

若存在平面，则将存在的平面作为车身前板顶平面，并将所述栏板式车辆记为有前顶平面栏板式车辆；

若不存在平面，则将所述栏板式车辆记为无前顶平面栏板式车辆。