点云处理方法、装置以及电子设备与流程

本申请涉及点云处理，更具体地，涉及一种点云处理方法、装置以及电子设备。

背景技术：

1、随着激光雷达技术的广泛应用，对激光雷达所采集的点云数据进行处理开始成为研究热点。例如滤除点云数据中的点云噪点，其中，点云噪点可以指激光雷达采集到的一些无效点，点云噪点容易造成基于激光点云的目标检测算法模型的误检、高精度点云匹配算法的配准失效等。在实际应用过程中，点云噪点可以为目标物表面造成的噪点，比如目标物表面材质的性质(高反射率的表面材质引起的点云反射能量过强，而使得目标物比实际大小更大)、粗糙程度(凹凸不平的表面使得点云的发射角度发生变化)等。在相关方式中，可以通过平面拟合等方式滤除点云噪点，但相关方式的准确性还有待提高。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提出了一种点云处理方法、装置以及电子设备，以实现改善上述问题。

2、第一方面，本申请提供了一种点云处理方法，所述方法包括：获取原始点云中的多个待处理数据点，所述待处理数据点为反射率大于反射率阈值的数据点；基于所述多个待处理数据点得到多个高反区域以及多个二维特征图，所述多个高反区域与所述多个二维特征图一一对应，每个所述高反区域为由处于一个指定圆形中的多个待处理数据点的集合组成的区域，每个所述二维特征图为将对应高反区域投影至二维平面得到；将所述多个二维特征图输入预先训练好的深度学习模型，得到所述多个高反区域各自对应的边界信息，所述边界信息包括形状类别信息和位置信息；基于所述多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，得到每个所述高反区域中的目标区域，所述目标区域为所述原始点云中目标物所在的区域；从所述原始点云中将所述多个高反区域中未在对应目标区域内的数据点滤除，得到目标点云。

3、第二方面，本申请提供了一种点云处理装置，所述装置包括：数据获取单元，用于获取原始点云，所述原始点云中包括多个数据点，所述多个数据点各自对应有反射率；获取多个待处理数据点，所述待处理数据点为对应的反射率大于反射率阈值的数据点；高反区域获取单元，用于基于所述多个待处理数据点得到多个高反区域以及多个二维特征图，所述多个高反区域与所述多个二维特征图一一对应，每个所述高反区域为由处于一个指定圆形中的多个待处理数据点的集合组成的区域，每个所述二维特征图为将对应高反区域投影至二维平面得到；目标区域获取单元，用于将所述多个二维特征图输入预先训练好的深度学习模型，得到所述多个高反区域各自对应的边界信息，所述边界信息包括形状类别信息和位置信息；基于所述多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，得到每个所述高反区域中的目标区域，所述目标区域为所述原始点云中目标物所在的区域；目标点云获取单元，用于从所述原始点云中将所述多个高反区域中未在对应目标区域内的数据点滤除，得到目标点云。

4、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储器；一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述的方法。

5、第四方面，本申请提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码运行时执行上述的方法。

6、本申请提供的一种点云处理方法、装置、电子设备以及存储介质，在获取原始点云中反射率大于反射率阈值的多个待处理数据点后，基于所述多个待处理数据点得到多个由处于指定圆形中的多个待处理数据点的集合组成的高反区域以及多个将对应高反区域投影至二维平面得到的二维特征图，将多个二维特征图输入预先训练好的深度学习模型，得到多个高反区域各自对应的包括形状类别信息和位置信息的边界信息，基于多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，得到多个高反区域中各自对应的包含原始点云中目标物的目标区域，从原始点云中将多个高反区域中未在对应目标区域内的数据点滤除，得到目标点云。通过上述方式使得，可以根据原始点云中的多个待处理数据点得到多个高反区域和多个高反区域各自对应的二维特征图，并基于二维特征图和预先训练好的深度学习模型，得到多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，进而根据多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息得到原始点云中目标物所在的区域，从而可以通过将原始点云中除目标区域以外的数据点滤除，得到目标点云，进而提高了对目标物表面噪点滤除的准确性。

1.一种点云处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，得到每个所述高反区域中的目标区域，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形状类别信息包括多种形状各自的预测概率，所述位置信息包括指向像素点坐标和所述指向像素点坐标的指示范围，所述基于所述多个高反区域各自对应的形状类别信息和位置信息，得到每个所述高反区域对应的参考高反区域，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个待处理数据点得到多个高反区域以及多个二维特征图，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述多个待处理数据点进行聚类，得到多个高反区域，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述初始集合中的所有待处理数据点进行聚类，得到当次处理过程中的高反区域，包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述原始点云还包括多个非高反点，所述基于所述多个高反区域各自对应的中心点分别对所述多个高反区域进行平面拟合，以生成所述多个高反区域各自对应的二维特征图，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于最小二乘法拟合每个所述高反区域中的所有待处理数据点，得到每个所述高反区域对应的平面和目标数据点，包括：

9.一种点云处理装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器以及存储器；

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码运行时执行权利要求1-8任一所述的方法。