[发明专利]一种基于道路交通点云数据的背景滤除方法

权利要求书

1.一种基于道路交通点云数据的背景滤除方法，其特征在于，操作步骤如下：

（1）通过路侧激光雷达获取道路上的所有目标，得到待处理的三维点云数据；

（2）将待处理的三维点云数据按照每帧进行提取，选取第1帧为初始帧1，并对其余所有帧顺次进行编号，编号按时间顺序分别为帧2、帧3、帧4、…、帧j、…、帧n，在初始帧1中选取一点作为初始点a；

（3）根据编号顺序将其余所有帧与初始帧1进行比对，探寻初始点a在其它帧中是否均出现；

（4）其余所有帧中，若初始点a均出现在搜索范围内，则认为初始点a属于背景点，若初始点a均未出现在搜索范围内，则认为初始点a为非背景点；

步骤（3）中，在其它帧中找寻初始点a点时限定一个搜索范围，在其它帧中初始点a的搜索范围设置为椭球形，由激光雷达垂直角分辨率与水平角分辨率确定搜索范围的长半轴与短半轴，并以初始点a的原始位置为椭球形球心；

椭球形搜索范围长半轴与短半轴大小确定方式如下：

从水平角度出发，激光雷达在360°内存在射线，激光雷达的水平角分辨率α，同一水平面内存在一圈距离激光雷达原点相等的点，该点与激光雷达原点距离为D_H，同一水平面内相邻两点间的距离为HD， HD的计算公式如下：

（Ⅰ）

在竖直平面内，激光雷达的垂直角分辨率β，同一竖直平面内存在距离激光雷达坐标系原点相等的点，该点与激光雷达原点距离为D_V，同一竖平面内两点之间的距离记为VD，VD计算公式如下：

（Ⅱ）

初始点a的搜索范围为椭球形，激光雷达的水平角分辨率远小于垂直角分辨率，故规定搜索范围的长半轴为VD，短半轴为HD，椭球形球心为初始帧1中初始点a的位置，初始点a在其它帧中出现时，统称其它帧中的初始点a为临近点，其它帧中的临近点若出现在该椭球形搜索范围内，则认为点a在该帧中拥有临近点；

步骤（4）中，若初始点a只在部分帧中出现，则认为初始点a在某些帧中被遮挡不可见，不可见点有两种情况：1）不可见点属于背景点；2）不可见点属于运动点；确认方法如下：

a、在初始帧中找寻初始点a搜索范围内的所有点，规定其为访问点，在初始点a消失的帧j中找寻这些访问点，将访问点中的可见点进行排除，其余不可见点作为一个组合，在初始帧中找寻这些不可见点搜索范围内的所有点，继续在帧j中进行可见点剔除，重复步骤a的操作找出所有不可见点；

b、提取帧j中不可见点的目标点云，确定不可见点的形状，基于模拟仿真平台，模拟不同机动车、非机动车及行人受遮挡下的点云形状，与模拟实验结果进行对比，判断其是否属于非背景点；

c、若与模拟实验结果匹配成功，则认为不可见点属于运动点；若匹配失败，找出这些点中距离最大的两点，并计算两点间的最大距离，当该距离大于20m时，则认为不可见点属于背景点，当这些点小于20m时，则认为不可见点属于运动点。

2.如权利要求1所述的基于道路交通点云数据的背景滤除方法，其特征在于，步骤（2）中，三维点云数据按照每帧进行提取时，每隔10帧选取一帧。

3.如权利要求2所述的基于道路交通点云数据的背景滤除方法，其特征在于，步骤（4）中，临近点数量规定为NN，其它帧数量规定为NF，每个临近点在每帧中最多只出现一次，NN与NF的关系为0≤NN≤NF，表示为：

（Ⅲ）

当NN = 0时, 临近点属于运动点，当NN = NF时，临近点属于背景点，当0＜NN＜NF时，说明部分帧中的访问点被遮挡。

4.如权利要求3所述的基于道路交通点云数据的背景滤除方法，其特征在于，模拟仿真平台采用机器学习算法RANSAC或3D-DBSCAN。

5.如权利要求4所述的基于道路交通点云数据的背景滤除方法，其特征在于，步骤c中，若不可见点与模拟实验结果数据匹配程度达90%以上，则匹配成功，认为这些点属于运动点；若数据匹配程度处于80%-90%之间，通过MD算法进行进一步确定，具体如下：

通过遍历算法，从所有被不可见点中提取出距离最远的两个点，并计算两点间的最大距离MD，MD的计算过程如下：

（Ⅳ）

当MD＞20m时，则认为不可见点过长而属于背景点，当MD＜20m时，则认为不可见点属于运动点；

当匹配程度低于80%时，则认为这些点属于背景点。