[发明专利]点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例属于数据分析技术领域，涉及一种点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请通过对交通传感器采集的二维点云数据进行分析，提取几何特征和高斯投影特征对目标进行描述。几何特征主要为目标点云分布的外接矩形长宽比，高斯投影特征则包括点云分布的水平及垂直投影特征。基于求得的几何特征和投影特征，计算各个特征的权重，建立了基于信息熵的点云数据损失程度评价模型，能够全面对二维点云数据质量进行有效评估，弥补了点云质量评估方式存在的不足。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着智能交通和无人驾驶的发展，点云数据和图像数据一样，逐渐变成了一种交通目标检测领域的基本数据。基于二维点云数据的交通目标检测技术，在交通检测领域得到了非常广泛的应用。交通目标检测的任务是找出二维点云数据中所有感兴趣的物体例如车辆、行人等，并标注他们的位置和类别。现阶段交通目标检测主要通过对二维点云数据中的目标进行提取，随后将目标与模型库中的现有模型进行匹配，进而完成目标的检测识别操作，因此二维点云数据的质量是决定交通目标检测的效率和准确性的关键。

然而，由于点云数据固有的非结构性与无序性特点，使得传统图像质量的评价方法无法直接应用于二维点云数据的质量评估领域。现有点云质量评估方法主要有主观评价方法和客观评价方法，其中主观评价方法因具有耗时耗力、易受个人因素影响等缺点，在点云质量评价中被使用的频率较低；客观评价方法摆脱了依赖人的主观判断的局限，有效提高了评价的效率，常用于点云数据质量评估。

申请人发现，客观评价方法相关的研究多集中在轨迹重建、模型重建等视觉重建领域，大多数从单点、点云密度、点云高程方面进行评价，较为笼统且不全面。目前针对交通目标检测中的二维点云数据质量评估的研究较少，因此迫切需要一种可行的、有效的、准确的点云数据评估方法或系统。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种点云数据质量评估方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统的点云数据评估方法存在可行性、有效性、准确性较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种点云数据质量评估方法，采用了如下所述的技术方案：

获取待评估的原始点云数据；

对所述原始点云数据进行特征提取操作，得到点云数据特征集合；

根据所述点云数据特征集合获取各个特征的权重分值；

根据所述权重分值计算信息损失评价指标；

根据所述信息损失评价指标对所述原始点云数据进行质量评估操作，得到质量评估结果。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种点云数据质量评估装置，采用了如下所述的技术方案：

原始数据获取模块，用于获取待评估的原始点云数据；

特征提取模块，用于对所述原始点云数据进行特征提取操作，得到点云数据特征集合；

权重分值获取模块，用于根据所述点云数据特征集合获取各个特征的权重分值；

评价指标计算模块，用于根据所述权重分值计算信息损失评价指标；

质量评估模块，用于根据所述信息损失评价指标对所述原始点云数据进行质量评估操作，得到质量评估结果。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的点云数据质量评估方法的步骤。