路面材质识别方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及路面识别，具体提供一种路面材质识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、当前，随着智慧交通和自动驾驶技术的快速发展，对道路基础设施的数字化精度的要求日益提高。其中，路面材质是道路属性信息中的核心要素，对路面材质的准确识别对于自动驾驶道路感知、地图构建和三维标注具有重要意义。

2、现有技术中，由于不同材质的路面，其反射强度存在明显差异，即不同材质路面的点云强度分布具有不同模式，因此，可以利用固定的反射强度阈值，对路面材质进行。但是，反射强度也会受到温度、湿度、降雨、入射角、距离和传感器状态等因素的影响。若采用固定反射强度阈值，在干湿变化、材质切换和特殊区域存在时，路面点云数据容易产生空洞、误判和边界偏移，进而导致道路材质识别错误率高的技术问题。

3、相应地，本领域需要一种新的路面材质识别方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服上述缺陷，提出了本申请，以提供解决或至少部分地解决现有技术中，在采用固定反射强度判断路面材质时，在干湿变化、材质切换和特殊区域存在时，路面点云数据容易产生空洞、误判和边界偏移，进而导致道路材质识别错误率高的问题。

2、第一方面，本申请提供一种路面材质识别方法，包括：

3、获取待识别路面的点云数据；其中，所述点云数据包括反射强度和三维坐标；

4、将所述反射强度输入至预设高斯混合模型，得到所述待识别路面的材质峰值；

5、根据所述待识别路面的材质峰值，确定所述待识别路面的材质信息。

6、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述获取待识别路面的点云数据，包括：

7、获取待识别路面的原始点云数据、环境数据和激光雷达参数；其中，所述原始点云数据包括原始反射强度和三维坐标；

8、根据所述环境数据和所述激光雷达参数，对所述原始点云数据中的原始反射强度进行补偿，得到待识别路面的点云数据。

9、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述环境数据包括湿度和温度，所述激光雷达参数包括入射角和距离，则所述根据所述环境数据和所述激光雷达参数，对所述原始点云数据中的原始反射强度进行补偿，得到待识别路面的点云数据，包括：

10、获取待识别路面的初步材质类型；

11、根据所述湿度对应的湿度补偿系数，对所述原始反射强度进行补偿，得到湿度补偿反射强度；

12、根据所述温度对所述初步材质类型的影响度，对所述湿度补偿反射强度进行补偿，得到温度补偿反射强度；

13、根据所述入射角，对温度补偿反射强度进行几何修正，得到角度补偿反射强度；

14、根据所述距离，对所述角度补偿反射强度进行衰减补偿，得到反射强度；

15、将所述反射强度替换所述原始点云数据中的原始反射强度，得到待识别路面的点云数据。

16、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述将所述反射强度输入至预设高斯混合模型，得到所述待识别路面的材质峰值，包括：

17、根据预设聚类算法，对所述反射强度进行聚类，得到多种反射强度的聚类中心和方差；

18、根据所述多种反射强度的聚类中心和方差，对预设高斯混合模型的参数进行更新，得到所述待识别路面的材质峰值。

19、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述根据所述待识别路面的材质峰值，确定所述待识别路面的材质信息，包括：

20、根据相邻两个材质峰值之间的谷值，确定多级自适应阈值；

21、将所述点云数据中的每个点的反射强度与所述多级自适应阈值进行匹配，得到所述点云数据中每个点的材质信息。

22、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述方法还包括：

23、获取所述点云数据的梯度数据；

24、根据所述点云数据的梯度数据，确定材质交界；

25、根据所述材质交界，确定所述点云数据中不同材质区域；

26、将同一材质区域中的孤立区域与所述同一材质区域中的其他区域进行合并，得到连通区域；

27、将所述连通区域的每个点的材质进行同一处理，得到分割点云数据；

28、根据所述分割点云数据中的连通区域的反射强度，得到待识别路面中的危险区域。

29、在上述路面材质识别方法的一个技术方案中，所述根据所述分割点云数据中的连通区域的反射强度，得到待识别路面中的危险区域，包括：

30、确定所述分割点云数据中的连通区域的反射强度小于第一预设反射强度，则所述连通区域为积水区域；

31、确定所述分割点云数据中的连通区域的反射强度大于第二预设反射强度，则所述连通区域为结冰区域；

32、确定所述分割点云数据中的连通区域的反射强度大于所述第一预设反射强度且小于所述第二预设反射强度，则所述连通区域为湿滑风险区域。

33、第二方面，本申请提供一种路面材质识别装置，包括：

34、获取模块，用于获取待识别路面的点云数据；其中，所述点云数据包括反射强度和三维坐标；

35、处理模块，用于将所述反射强度输入至预设高斯混合模型，得到所述待识别路面的材质峰值；

36、确定模块，用于根据所述待识别路面的材质峰值，确定所述待识别路面的材质信息。

37、第三方面，本申请提供一种路面材质识别设备，包括至少一个处理器和存储器；其中，

38、所述存储器存储计算机执行指令；

39、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行第一方面中任一项所述的方法。

40、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行第一方面中任一项所述的方法。

41、本申请提供一种路面材质识别方法、装置、设备及介质，该方法具体为：获取待识别路面的点云数据；其中，点云数据包括反射强度和三维坐标；将反射强度输入至预设高斯混合模型，得到待识别路面的材质峰值；根据待识别路面的材质峰值，确定待识别路面的材质信息，进而实现提高路面材质识别的准确率。

1.一种路面材质识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别路面的点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境数据包括湿度和温度，所述激光雷达参数包括入射角和距离，则所述根据所述环境数据和所述激光雷达参数，对所述原始点云数据中的原始反射强度进行补偿，得到待识别路面的点云数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述反射强度输入至预设高斯混合模型，得到所述待识别路面的材质峰值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别路面的材质峰值，确定所述待识别路面的材质信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述分割点云数据中的连通区域的反射强度，得到待识别路面中的危险区域，包括：

8.一种路面材质识别装置，其特征在于，包括：

9.一种路面材质识别设备，包括至少一个处理器和存储器；其中，

10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至7中任一项所述的方法。