[发明专利]标牌识别方法和装置、电子设备

权利要求书

1.一种标牌识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收对象输入的点云数据，其中，所述点云数据包括标牌的点云数据；

根据所述点云数据获取每个点的法向量，并通过聚类算法对所述点云数据进行聚类得到至少一个类别；

根据所述法向量、所述至少一个类别的各类别的平面度和平面拟合误差对所述至少一个类别进行过滤，得到一个目标类别；

对所述目标类别中的点云数据进行旋转处理，得到平面点云数据；

根据所述平面点数据对应的凸包点确定角点；

根据从所述点云数据中获取的每个点的强度信息，从所述点云数据中确定与所述角点对应的所述标牌的真实角点，以便基于所述真实角点对电子地图进行更新并显示；

所述根据所述法向量、所述至少一个类别的各类别的平面度和平面拟合误差对所述至少一个类别进行过滤，得到一个目标类别包括：

将小于预设的第一阈值的法向量对应的类别从所述至少一个类别中删除；

将所述平面度大于预设的第二阈值且所述平面拟合误差大于预设的第三阈值对应的类别从所述至少一个类别中删除；

获取经过删除处理剩下的类别中的点的坐标；

从所述坐标中选取最大坐标和最小坐标；

根据所述最大坐标和所述最小坐标计算所述剩下的类别的面积；

将小于预设第四阈值的面积对应的类别从所述剩下的类别中删除；

根据删除后剩下的类别的数量确定所述一个目标类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过聚类算法对所述点云数据进行聚类得到至少一个类别包括：

根据确定出的所述点云数据中的各特征值对所述点云数据进行聚类处理，得到多个初始类别；

计算每个初始类别的特征值的平均标准参数，所述多个初始类别包括第一初始类别和第二初始类别；

判断第一初始类别和第二初始类别是否满足预设条件，其中，所述预设条件包括：所述第一初始类别包含第一点集，且所述第一点集中的点的邻近点均属于第二点集，以及所述第二初始类别包含所述第二点集；

若是，则根据所述平均标准参数、所述第一点集和所述第二点集各自的特征值对所述多个初始类别进行合并，得到所述至少一个类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述特征值对所述点云数据进行聚类处理，得到多个初始类别包括：

根据各所述特征值对至少一个预设范围内的点云数据进行遍历，得到至少一个最大特征值的点；

将所述至少一个最大特征值的点确定为中心点；

基于所述中心点对所述点云数据进行聚类处理，得到所述多个初始类别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据删除后剩下的类别的数量确定所述一个目标类别包括：

判断所述删除后剩下的类别的数量是否为多个；

若否，则将基于面积删除后剩下的类别确定为所述目标类别；

若是，则将剩下的多个类别的平面度最大的类别确定为所述目标类别。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述平面点数据对应的凸包点确定角点包括：

提取所述平面点数据对应的凸包点，生成凸包点集；

对所述凸包点集进行形状拟合处理，生成与所述凸包点集对应的形状信息；

根据所述形状信息提取所述凸包点集中的所述角点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述凸包点集进行形状拟合处理，生成与所述凸包点集对应的形状信息包括：

将所述凸包点集中的点拟合成圆形，得到拟合误差；

响应于所述拟合误差小于预设的第五阈值，将所述形状信息确定为圆形；

响应于所述拟合误差大于或等于所述第五阈值，将所述形状信息确定为矩形。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据从所述点云数据中获取的每个点的强度信息，从所述点云数据中确定与所述角点对应的所述标牌的真实角点包括：

基于所述角点的坐标值和所述点云数据，选取与所述角点在预设区域内最近，且反射强度大于预设的第六阈值的点，并将选取出的点确定为所述真实角点。