[发明专利]基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法、系统

权利要求书

1.一种基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取待识别车辆停靠在目标区域的三维点云数据和图像数据；

对所述三维点云数据进行预处理，获取有效车辆点云数据；

从所述图像数据中获取车辆分割线区域，并将所述有效车辆点云数据投影成像映射至所述图像数据中，获取位于所述车辆分割线区域内的点云作为分割线区域点云；

将所述分割线区域点云投影至地面，并按照投影后的最长直线段对所述有效车辆点云数据进行分割，获取有效车身点云和有效车头点云；

基于所述有效车身点云和有效车头点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车身信息和车头信息。

2.根据权利要求1所述的基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述待识别车辆在所述目标区域的停靠角度，并将所述有效车身点云按照所述停靠角度的数值大小进行顺时针旋转；

从顺时针旋转后的有效车身点云中切割出车身侧板所在点云，并将剩余点云按照所述停靠角度的数值大小进行逆时针旋转后作为有效载货区域点云；

从所述图像数据中获取有效物料区域，并将所述有效载货区域点云投影成像映射至所述图像数据中，获取位于所述有效物料区域内的点云，作为所述待识别车辆的有效车载物料点云；

基于所述有效车载物料点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车载物料信息。

3.根据权利要求2所述的基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法，其特征在于，将所述有效载货区域点云投影成像映射至所述图像数据后，所述方法还包括：

获取位于所述有效物料区域外的其他点云，记为所述待识别车辆的车厢底板点云；

基于所述车厢底板点云对所述待识别车辆进行识别，获取所述待识别车辆的车厢底板信息。

4.根据权利要求1所述的基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法，其特征在于，对所述三维点云数据进行预处理，获取有效车辆点云数据的过程包括：

根据预设车位区域阈值对所述三维点云数据进行直通滤波，滤除非停车位区域点云；

对直通滤波后的三维点云数据进行聚类分割，提取车辆簇点云；

根据预设车箱高度阈值对所述车辆簇点云进行Z轴直通滤波，滤除低于所述预设车厢高度阈值的点云数据，并将剩余点云数据作为有效车辆点云数据；其中，所述Z轴垂直所述目标区域所在平面。

5.根据权利要求1所述的基于三维点云及图像数据的车辆自适应识别方法，其特征在于，获取待识别车辆停靠在目标区域的三维点云数据和图像数据的过程包括：

将预设标志物放置所述目标区域；

利用三维激光扫描仪采集包含所述预设标志物的场景点云，以及利用图像拍摄设备拍摄包含所述预设标志物的图像数据；

根据所述场景点云标定计算所述三维激光扫描仪的标定参数；

根据预设算法和包含所述预设标志物的图像数据对所述图像拍摄设备进行标定，获取图像拍摄设备的畸变系数和内参矩阵；

根据包含所述预设标志物的图像数据和点云数据同时对所述三维激光扫描仪、图像拍摄设备进行配准，获取所述图像拍摄设备的外参矩阵；

在所述待识别车辆停靠所述目标区域后，利用三维激光扫描仪进行扫描，获取当前时刻的三维点云数据，并根据所述标定参数对当前时刻的三维点云数据进行标定校准，获取待识别车辆停靠在目标区域的三维点云数据；以及，

在所述待识别车辆停靠所述目标区域后，利用图像拍摄设备进行拍摄，获取当前时刻的图像数据，并根据所述图像拍摄设备的畸变系数、内参矩阵和外参矩阵对当前时刻的图像数据进行标定校准，获取待识别车辆停靠在目标区域的图像数据。