一种点云地面点的滤除方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115049551A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210657607.1(22)申请日2022.06.10(71)申请人始途科技（杭州）有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号A楼3层3015室(72)发明人方禄童天辰(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师马迪(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06V10/762(2022.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称一种点云地面点的滤除方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种点云地面点的滤除方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取待滤除的目标三维点云数据；按照预设的聚类算法，对目标三维点云数据中的各点云点进行聚类处理，得到多个聚类集合；在各聚类集合中，识别与地面匹配的至少一个目标聚类集合，并根据各目标聚类集合中每个目标点云点的法向量，计算法向量均值；根据目标三维点云数据中各点云点的法向量与法向量均值之间的数值差异，在目标三维点云数据中识别并滤除全部点云地面点。本发明实施例的技术方案提供一种点云地面点的滤除方法，有效改善非地面点缺失，提高对地面点滤除的准确性，扩大点云地面点的滤除方法的适用范围。CN115049551ACN115049551A权利要求书1/2页1.一种点云地面点的滤除方法，其特征在于，包括：获取待滤除的目标三维点云数据；按照预设的聚类算法，对目标三维点云数据中的各点云点进行聚类处理，得到多个聚类集合；在各聚类集合中，识别与地面匹配的至少一个目标聚类集合，并根据各目标聚类集合中每个目标点云点的法向量，计算法向量均值；根据目标三维点云数据中各点云点的法向量与法向量均值之间的数值差异，在目标三维点云数据中识别并滤除全部点云地面点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待滤除的目标三维点云数据，包括：获取激光雷达采集得到的稠密点云数据，并对所述稠密点云数据进行降采样处理，得到稀疏的目标三维点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在各聚类集合中，识别与地面匹配的至少一个目标聚类集合，包括：获取与各所述聚类集合分别对应的聚类中心；在全部聚类中心中识别高程最低的目标聚类中心；分别计算各所述聚类中心与所述目标聚类中心之间的夹角和高程差，并获取夹角满足角度相似度条件且高程差满足高程相似度条件的相似聚类中心；获取与所述目标聚类中心和所述相似聚类中心分别对应的至少一个目标聚类集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各目标聚类集合中每个目标点云点的法向量，计算法向量均值之前，还包括：在目标三维点云数据中获取当前处理点云点，并搜索与当前处理点云点匹配的多个邻域点云点；根据各所述邻域点云点，确定与所述当前处理电云点匹配的点云平面；计算与所述点云平面对应的法向量，作为当前处理点云点的法向量。5.根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其特征在于，在按照预设的聚类算法，对目标三维点云数据中的各点云点进行聚类处理，得到多个聚类集合之前，还包括：按照预设的点云去噪算法，滤除所述目标三维点云数据中包括的噪声点云点。6.根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其特征在于，在按照预设的聚类算法，对目标三维点云数据中的各点云点进行聚类处理，得到多个聚类集合之前，还包括：根据所述目标三维点云数据中各点云点的高程数据，以及预设的地面高程区间，对所述目标三维点云数据进行点云裁减。7.根据权利要求1‑4任一项所述的方法，其特征在于，根据目标三维点云数据中各点云点的法向量与法向量均值之间的数值差异，在目标三维点云数据中识别并滤除全部点云地面点，包括：分别计算目标三维点云数据中每个点云点的法向量与法向量均值之间的目标夹角，并为目标夹角小于或等于夹角阈值的点云地面点，添加地面点索引值；在目标三维点云数据中，滤除包含地面点索引值的全部点云地面点。8.一种点云地面点的滤除装置，其特征在于，包括：目标三维点云数据获取模块，用于获取待滤除的目标三维点云数据；2CN115049551A权利要求书2/2页聚类集合获取模块，用于按照预设的聚类算法，对目标三维点云数据中的各点云点进行聚类处理，得到多个聚类集合；法向量均值计算模块，用于在各聚类集合中，识别与地面匹配的至少一个目标聚类集合，并根据各目标聚类集合中每个目标点云点的法向量，计算法向量均值；点云地面点滤除模块，用于根据目标三维点云数据中各点云点的法向量与法向量均值之间的数值差异，在目标三维点云数据中识别并滤除全部点云地面点。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个