[发明专利]膨胀点云识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种膨胀点云识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前视场对应的环境点云数据和环境图像数据，基于所述环境图像数据进行第一目标物体检测，得到所述环境图像数据对应的第一目标物体区域；

基于所述环境点云数据进行障碍物聚类，得到各个障碍物点云簇，基于所述各个障碍物点云簇对所述环境点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据；

基于所述已过滤点云数据对应的反射强度信息从所述已过滤点云数据中确定第二目标物体点云数据；

基于所述第二目标物体点云数据进行投影，得到第二目标物体投影区域，计算所述第一目标物体区域与所述第二目标物体投影区域的匹配程度；

基于所述匹配程度确定所述环境点云数据中是否存在膨胀点云数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配程度确定所述环境点云数据中是否存在膨胀点云，包括：

当所述匹配程度大于预设匹配程度阈值时，确定所述环境点云数据中存在膨胀点云数据；以及

确定所述第二目标物体投影区域中与所述第一目标物体区域未重叠的第二目标物体投影子区域，所述第二目标物体投影子区域对应的点云数据为膨胀点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

基于所述第二目标物体投影子区域对应的点云数据识别所述环境点云数据中对应的原始膨胀点云数据；以及

基于所述原始膨胀点云数据对所述环境点云数据进行过滤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于已过滤点云数据对应的反射强度信息从所述已过滤点云数据中确定第二目标物体点云数据，包括：

对所述已过滤点云数据进行聚类，得到至少两个点云簇；

基于各个点云簇对应的反射强度信息以及预设反射强度阈值从所述至少两个点云簇中确定所述第二目标物体点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标物体点云数据进行投影，得到第二目标物体投影区域，包括：

将所述第二目标物体点云数据投影到与所述环境图像数据相同的坐标系，得到所述第二目标物体投影区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标物体投影区域与所述目标物体区域的匹配程度，包括：

基于所述第一目标物体区域与所述第二目标物体投影区域进行重叠度计算，得到所述目标物体投影区域与所述目标物体区域的匹配程度。

7.一种膨胀点云识别装置，其特征在于，所述装置包括：

图像检测模块，用于获取当前视场对应的环境点云数据和环境图像数据，基于所述环境图像数据进行第一目标物体检测，得到所述环境图像数据对应的第一目标物体区域；

过滤模块，用于基于所述环境点云数据进行障碍物聚类，得到各个障碍物点云簇，基于所述各个障碍物点云簇对所述环境点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据；

点云确定模块，用于基于所述已过滤点云数据对应的反射强度信息从所述已过滤点云数据中确定第二目标物体点云数据；

匹配模块，用于基于所述第二目标物体点云数据进行投影，得到第二目标物体投影区域，计算所述第一目标物体区域与所述第二目标物体投影区域的匹配程度；

确定模块，用于基于所述匹配程度确定所述环境点云数据中是否存在膨胀点云数据。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。