[发明专利]点云地面点的识别方法及装置

权利要求书

1.一种点云地面点的识别方法，其特征在于，包括：

根据点云数据集合中待检测点的高度，从点云数据集合中获取样本点集合；

基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型；

将所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的且符合所述平面模型的待检测点识别为地面点；

从所述点云数据集合中筛除掉被确定为地面点的待检测点，得到目标点集合；

根据所述目标点集合中所包含的待检测点的坐标数据，将所述目标点集合中所包含的待检测点划分成至少两个第二预定区域，并确定各个第二预定区域对应的待检测点；

根据各个所述第二预定区域对应的待检测点的高度差，识别所述目标点集合中的地面点。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，根据点云数据集合中待检测点的高度，从点云数据集合中获取样本点集合，包括：

将所述点云数据集合中的待检测点按照从低到高的顺序进行排序，得到待检测点序列；

选取排列在所述待检测点序列中前预定比例的待检测点作为样本点，以得到所述样本点集合。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在从点云数据集合中获取样本点集合之前，还包括：

从点云数据集合中筛除掉高度高于第一预定高度以及高度低于第二预定高度的待检测点，其中，所述第一预定高度高于所述第二预定高度。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型，包括：

基于所述样本点集合中样本点的坐标数据，计算得到与所述样本点的坐标数据相关的协方差矩阵；

根据与所述样本点的坐标数据相关的协方差矩阵，计算得到所述协方差矩阵的特征向量；

基于所述协方差矩阵的特征向量，建立关于所述样本点集合的平面模型。

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，基于所述协方差矩阵的特征向量，建立关于所述样本点集合的平面模型，包括：

基于所述协方差矩阵的特征向量，建立如下所示的平面模型：

ax+by+cz+d＝0

其中，a、b和c分别对应为所述特征向量中的元素，d为用以判断所述待检测点是否符合平面模型的判定阈值。

6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，将所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的且符合所述平面模型的待检测点识别为地面点，包括：

根据所述点云数据集合中除所述样本点集合以外的待检测点的坐标数据和所述平面模型，计算得到所述待检测点的判定阈值；

将判定阈值小于或等于预定阈值的待检测点识别为地面点。

7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，还包括：

根据所述样本点集合中样本点的坐标数据以及所述平面模型，计算得到所述样本点对应的判定阈值；

对所述样本点对应的判定阈值取绝对值，并将所述样本点对应的判定阈值的绝对值中的最大值作为所述预定阈值。

8.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，从点云数据集合中获取样本点集合，包括：

根据所述点云数据集合中待检测点的坐标数据，将所述待检测点划分成至少两个第一预定区域，并确定各个第一预定区域对应的待检测点；

分别从所述各个第一预定区域的待检测点中获取所述样本点集合；

其中，基于所述样本点集合，建立关于所述样本点集合的平面模型，包括：

根据所述各个第一预定区域对应的样本点集合，分别建立与所述各个第一预定区域对应的平面模型。