[发明专利]点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备

说明书

本申请公开了一种点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取一帧点云；根据点云生成深度图，深度图中的每个元素中包含一个点的三维坐标信息、行标识、列标识和深度信息；通过遍历深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，每个第一聚类中包含至少两个连续相邻的元素；通过遍历深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类；根据第二聚类提取柱状物。本申请中，可以根据柱状物的特性，先横向聚类再纵向聚类，从而提高了柱状物的提取效果。另外，在提取柱状物时，每个元素只需要遍历两次，从而节省了资源。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

在汽车的行驶过程中，需要实时识别出柱状物。其中，柱状物是指包含有柱子的物体，比如红绿灯、路标等。

相关技术中，汽车中的计算机设备可以先获取一帧点云，再通过区域生长的方法提取出柱状物。具体的，区域生长的方法包括以下步骤：

(1)创建KD树；

(2)随机选取一个点作为种子点，搜索该点设定范围内的近邻点，将搜索到的点作为新的种子点继续搜索近邻点，直到无法找到新的近邻点后将这些点作为一个点集；

(3)选取下一个未被遍历过的点作为种子点继续搜索近邻点重复(2)中的操作，直到所有点均已被遍历；

(4)判断每个聚类中点的个数，若个数少于阈值则丢弃，若个数大于阈值则计算每个聚类的高宽比，若宽高比大于阈值则将这个聚类确定为柱状物。

现有的聚类方法没有根据柱状物的特性进行专门设计，比如，当地面和柱状物距离过近或树干上有比较大的树冠时，无法将柱状物与地面、树冠分开，从而影响了柱状物的提取效果。另外，当区域生长的方法提取柱状物时，每个点都会被遍历多次，对资源造成极大浪费。

发明内容

本申请提供了一种点云中的柱状物提取方法、装置、存储介质及设备，用于解决柱状物的提取效果不好，且对资源造成极大浪费的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种点云中的柱状物提取方法，所述方法包括：

获取一帧点云；

根据所述点云生成深度图，所述深度图中的每个元素中包含一个点的三维坐标信息、行标识、列标识和深度信息；

通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，每个第一聚类中包含至少两个连续相邻的元素；

通过遍历所述深度图的相邻两行元素中的上下相邻元素，将多个第一聚类合并为至少一个第二聚类；

根据所述第二聚类提取柱状物。

在一种可能的实现方式中，所述通过遍历所述深度图的每行元素中的左右相邻的元素，将每行元素划分为至少一个第一聚类，包括：

获取所述深度图的每行元素中左右相邻的两个元素；

根据所述三维坐标和所述深度信息计算所述两个元素是否满足聚类条件；

若确定所述两个元素满足聚类条件，则将所述两个元素合并为一个第一聚类；

若确定所述两个元素不满足聚类条件，则继续遍历下一组左右相邻的两个元素。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对于所述两个元素中的每个元素，根据所述元素的行标识和列标识计算所述元素的根标识；

在所述将所述两个元素合并为一个第一聚类之后，所述方法还包括：将得到的两个根标识中最小的根标识，作为与所述两个元素对应的根标识添加到根标识集合中。