[发明专利]基于点云数据的地面分割方法及装置

权利要求书

1.基于点云数据的地面分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取点云数据；

将所述点云数据输入预先训练的分类模型，得到所述分类模型输出的地面类型的点云点；

拟合各地面类型的点云点，得到全局平面；并针对预先对所述点云数据划分的各区域，根据该区域内的各点云点的信息，确定该区域对应的局部平面；

根据所述全局平面的信息以及各区域对应的局部平面的信息，选择若干个区域作为指定区域；

根据所述指定区域对应的局部平面的信息，确定所述点云数据的地面分割结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先训练分类模型，具体包括：

获取样本点云数据以及所述样本点云数据对应的标注；

对所述样本点云数据进行采样，得到训练样本；

将所述训练样本输入待训练分类模型，得到所述待训练分类模型确定的所述训练样本中各点云点的类型；

根据得到的所述训练样本中各点云点的类型以及所述标注，对所述待训练分类模型进行训练。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述点云数据输入预先训练的分类模型，具体包括：

对所述点云数据进行采样，将采样后的点云数据输入所述分类模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述全局平面的信息以及各区域对应的局部平面的信息，选择若干个区域作为指定区域，具体包括：

针对每个区域，若该区域内的地面类型的点云点的数量大于预设的数量阈值，且，所述全局平面与该区域对应的局部平面的夹角小于预设的夹角阈值，则将该区域作为基准区域；

若该区域内的地面类型的点云点的数量不大于所述数量阈值，当该区域与已经确定出的基准区域或扩展区域相邻，且，所述全局平面与该区域对应的局部平面的夹角小于所述夹角阈值时，将该区域作为扩展区域；

将所述基准区域以及所述扩展区域作为所述指定区域。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当该区域内的地面类型的点云点的数量大于预设的数量阈值时，根据该区域内的各点云点的信息，确定该区域对应的局部平面，具体包括：

拟合该区域内各地面类型的点云点，得到该区域对应的局部平面。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当该区域内的地面类型的点云点的数量不大于所述数量阈值，且该区域与已经确定出的基准区域或扩展区域相邻时，根据该区域内的各点云点的信息，确定该区域对应的局部平面，具体包括：

将该区域相邻的基准区域或扩展区域内的各地面类型的点云点作为参考点；

拟合各参考点以及该区域内的各点云点，得到该区域对应的局部平面。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述指定区域对应的局部平面的信息，确定所述点云数据的地面分割结果，具体包括：

针对所述指定区域中的各点云点，根据该点云点的信息以及所述指定区域对应的局部平面的信息，确定该点云点与所述指定区域对应的局部平面的距离，作为该点云点的离地高度；

根据所述指定区域中的各点云点的离地高度以及预设的离地高度阈值，确定所述点云数据的地面分割结果。

8.基于点云数据的地面分割装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取点云数据；

输入模块，用于将所述点云数据输入预先训练的分类模型，得到所述分类模型输出的地面类型的点云点；

拟合模块，用于拟合各地面类型的点云点，得到全局平面；并针对预先对所述点云数据划分的各区域，根据该区域内的各点云点的信息，确定该区域对应的局部平面；

选择模块，用于根据所述全局平面的信息以及各区域对应的局部平面的信息，选择若干个区域作为指定区域；

确定模块，用于根据所述指定区域对应的局部平面的信息，确定所述点云数据的地面分割结果。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7任一所述的方法。