CN107316048A - 点云分类方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例中公开了一种点云分类方法和点云分类装置，所述方法包括：根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。本发明实施例能提高点云分类的准确性。

Description

点云分类方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机领域，特别涉及一种点云分类方法及装置。
背景技术
激光雷达是以发射激光光束来探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，其工作原理是先向目标发射探测激光光束，然后将接收到的从目标反射回来的信号作适当处理后，就可获得目标的有关信息，例如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。
激光雷达获取的反射信号通常以点云的形式呈现，点云的分类识别对于点云数据的应用具有重要意义。现有的点云分类识别方法大多数是基于目标的静态特征进行分类识别，但是当从目标获取的点云数据量较少时，该方法的准确率不高，会存在误识别的情况，尤其是当目标与激光雷达之间的距离较远时，获取的点云数据在空间分布比较稀疏，点云分类将变得更加困难。
可见，现有技术中的点云分类方法准确率较低。
发明内容
本发明实施例中提供了一种点云分类方法，能提高点云分类的准确率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：
一方面，提供了一种点云分类方法，所述方法包括：
根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。
可选的，根据原始激光点云获取多个目标障碍物块，包括：
获取原始激光点云；
去除所述原始激光点云中的孤立点和地面点，获得所述目标点云；
将所述目标点云投影至水平面，生成二维栅格地图；
对所述栅格地图进行腐蚀、膨胀后分割，获得分割点云；
对所述分割点云基于距离聚类，得到多个目标障碍物块。
可选的，获取所述目标障碍物块的静态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取静态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个静态特征向量；
将所述静态特征向量输入第一分类器中，获取静态概率向量，所述每个静态特征向量对应一个静态概率向量。
可选的，所述每个静态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。
可选的，获取所述目标障碍物块的动态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取动态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个动态特征向量；
将所述动态特征向量输入第二分类器中，获取动态概率向量，所述每个动态特征向量对应一个动态概率向量。
可选的，对所述目标障碍物块提取动态特征向量，包括：
对所述目标障碍物块进行前后帧的目标关联，获得跟踪序列；
对所述跟踪序列提取动态特征向量。
可选的，所述每个动态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。
可选的，根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别，包括：
根据所述静态概率向量和动态概率向量获取滤波输出向量；
所述滤波输出向量中最大维度对应的类别为所述目标障碍块的类别。
可选的，所述滤波输出向量为：
L0为动态特征先验概率向量，且y＝i为所述目标障碍快对应的动态特征向量的维度，
H(w)为当前时刻的动态概率向量，
T为跟踪序列的长度，
L'0为静态特征先验概率向量，
t为采样时刻，
H(zt)为t时刻的静态概率向量，
其中，α，β，γ为权重值，通过以下获取：
m表示训练样本对应的目标障碍物块的个数。
第二方面，提供了一种点云分类装置，包括：
采样单元，用于根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
控制单元，用于获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
所述控制单元还用于根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。
本发明的实施例中公开了一种点云分类方法，包括根据原始激光点云获取多个目标障碍物块，获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量，根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。本发明实施例在对点云进行分类的时候，采用了动态概率向量和动态概率向量相结合的方法，可以提高点云分类识别的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1所示为本发明实施例的点云分类方法的流程图；
图2所示为本发明实施例的点云分类方法的流程图；
图3所示为本发明实施例的点云分类装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明如下实施例提供了一种点云分类方法，能提高点云分类的准确率。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1所示为本发明实施例的点云分类方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
步骤110，根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
步骤120，获取目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
步骤130，根据静态概率向量和动态概率向量，确定多个目标障碍物块的类别。
本发明的实施例中公开了一种点云分类方法，在对点云进行分类的时候，采用了动态概率向量和动态概率向量相结合的方法，即考虑到了点云的动态特征和静态特征，因此在对点云分类的时候可以综合考虑，可以提高点云分类识别的准确率。
本发明实施例中，步骤110中，根据原始激光点云获取多个目标障碍物块，包括：
获取原始激光点云；
去除所述原始激光点云中的孤立点和地面点，获得所述目标点云；
将所述目标点云投影至水平面，生成二维栅格地图；
对所述栅格地图进行腐蚀、膨胀后分割，获得分割点云；
对所述分割点云基于距离聚类，得到多个目标障碍物块。
本发明实施例中，从得到多个目标障碍物块的方法可以是现有技术中的其他方法，在此不再赘述。
本发明实施例中，步骤120中，获取所述目标障碍物块的静态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取静态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个静态特征向量；
将所述静态特征向量输入第一分类器中，获取静态概率向量，所述每个静态特征向量对应一个静态概率向量。
静态特征的构建根据实际需求而定，本发明实例中可以使用如下静态特征：
特征 描述 维数
F1 三维点数目 1
F2 惯性张量矩阵 6
F3 三维协方差矩阵 6
F4 三维协方差矩阵特征值 3
F6 反射强度概率分布特征 25
F7 物体纵向高度轮廓 10
F8 位置姿态相关特征 4
所述每个静态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。例如静态概率向量H(zt)＝[p1,p2,p3,p4,p5]，其中p1至p5对应一个类别的概率，例如p1可以是小汽车的概率，p2是卡车的概率，p3是行人的概率，p4是自行车的概率，p5是未知类别的概率。静态概率向量还可以有其他维度，例如三个维度或六个维度等，分别表示三个概率或六个概率，每个维度对应一个类别，在此不再赘述。
获取动态概率向量的方法可以是现有技术中的其他方法，在此不再赘述。
本发明实施例中，步骤120中，获取所述目标障碍物块的动态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取动态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个动态特征向量；
将所述动态特征向量输入第二分类器中，获取动态概率向量，所述每个动态特征向量对应一个动态概率向量。
所述每个动态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。
本发明实施例中，动态概率向量H(w)和静态概率向量H(zt)的维度应该一致，且每个维度代表的类别是一一对应的，例如静态概率向量H(zt)＝[p1,p2,p3,p4,p5]有五个维度，则动态概率向量H(w)＝[p1,p2,p3,p4,p5]也为五个维度，对于静态概率向量和动态概率向量来说，p1可以是小汽车的概率，p2是卡车的概率，p3是行人的概率，p4是自行车的概率，p5是未知类别的概率。
本发明实施例中，对所述目标障碍物块提取动态特征向量，包括：
对所述目标障碍物块进行前后帧的目标关联，获得跟踪序列；
对所述跟踪序列提取动态特征向量。
目标关联有很多种方法，现以最近距离关联为例进行说明：
对于当前帧中的目标障碍物块A，计算其在XOY平面的重心(centerX,centerY)。在上一帧点云中，以(centerX,centerY)为中心，在一定范围内如2米，搜索到距离(centerX,centerY)最近的目标障碍物块B，则认为关联成功，即：目标障碍物A和B为同一个目标。
如果在上一帧中没有搜索到与障碍物A关联的目标，则认为A为新出现的障碍物目标；同理，上一帧中没有被当前帧关联的目标，被认为是消失的目标。
当目标消失时，在多帧中被关联的目标组成一个序列，即得到的跟踪序列。
在本发明实施例中，获取静态概率向量和动态概率向量并无时间上的先后顺序。
本发明实施例中，步骤130中，根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别，包括：
根据所述静态概率向量和动态概率向量获取滤波输出向量；
所述滤波输出向量中最大维度对应的类别为所述目标障碍块的类别。
所述滤波输出向量为：
L0为动态特征先验概率向量，且y＝i为所述目标障碍快对应的动态特征向量的维度，
H(w)为当前时刻的动态概率向量，
T为跟踪序列的长度，
L'0为静态特征先验概率向量，
t为采样时刻，
H(zt)为t时刻的静态概率向量；
其中，α，β，γ为权重值，通过以下获取：
其中，m表示训练样本对应的目标障碍物块的个数。
本发明实施例中，第一分类器和第二分类器有很多种,常见的分类器模型有SVM，Adaboost等，第一分类器和第二分类器在使用前是预先使用训练样本训练的，用来来训练第一分类器和第二分类器的样本即训练样本。训练样本可以是激光雷达采集到的原始点云分割后的障碍物块。
本发明实施例中，滤波输出向量H(w,z1:T)的维度与静态特征向量、动态特征向量相同。
如果H(w,z1:T)＝[0，0.1，0.01，0.2，0.5]，则最大维度为p5＝0.5，该维度对应的是“未知”分类，则表明该目标障碍物块的类别是“未知”。
本发明另一个实施例中，如果H(w,z1:T)＝[0，0.1，0.01，0.2，0.05]，则最大维度为p4＝0.5，该维度对应的是“自行车”，则确定该目标障碍物块的类别是“自行车”。
本发明实施例的点云分类方法，综合考虑了动态特征向量和静态特征向量，可以提高点云分类的准确度。
图2所示为本发明实施例的点云分类方法的流程图，如图2所示，所述方法包括：
步骤210，根据原始激光点云获取多个目标障碍物块。
步骤220，对目标障碍物块提取静态特征向量，每个目标障碍物块对应一个静态特征向量。
步骤230，将静态特征向量输入第一分类器中，获取静态概率向量，每个静态特征向量对应一个静态概率向量。
步骤240，对目标障碍物块提取动态特征向量，每个目标障碍物块对应一个动态特征向量。
步骤250，将动态特征向量输入第二分类器中，获取动态概率向量，每个动态特征向量对应一个动态概率向量。
步骤260，根据静态概率向量和动态概率向量获取滤波输出向量。
步骤270，滤波输出向量中最大维度对应的类别为目标障碍块的类别。
本发明实施例中，获取动态概率向量和静态概率向量并无时间上的先后顺序，可以先获取动态概率向量，也可以先获取静态概率向量，即步骤230、240可以和步骤240、250互换顺序。本发明实施例中，还可以同时获取静态概率向量和动态概率向量。
本发明实施例的点云分类方法，综合考虑了动态特征向量和静态特征向量，可以提高点云分类的准确度。
和上述点云分类方法相对应，本发明实施例还提供了一种点云分类装置，如图3所示，所述点云分类装置包括：
采样单元310，用于根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
控制单元320，用于获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
所述控制单元320还用于根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。
本发明实施例的点云分类装置，综合考虑了动态特征向量和静态特征向量，可以提高点云分类的准确度。
本发明的实施例中公开了一种点云分类方法和分类装置，所述方法包括根据原始激光点云获取多个目标障碍物块，获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量，根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。所述点云分类装置包括：采样单元，用于根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；控制单元，用于获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；所述控制单元还用于根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。本发明实施例在对点云进行分类的时候，采用了动态概率向量和动态概率向量相结合的方法，可以提高点云分类识别的准确率。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，通用硬件包括通用集成电路、通用CPU、通用存储器、通用元器件等，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种点云分类方法，其特征在于，所述方法包括：
根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据原始激光点云获取多个目标障碍物块，包括：
获取原始激光点云；
去除所述原始激光点云中的孤立点和地面点，获得所述目标点云；
将所述目标点云投影至水平面，生成二维栅格地图；
对所述栅格地图进行腐蚀、膨胀后分割，获得分割点云；
对所述分割点云基于距离聚类，得到多个目标障碍物块。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取所述目标障碍物块的静态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取静态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个静态特征向量；
将所述静态特征向量输入第一分类器中，获取静态概率向量，所述每个静态特征向量对应一个静态概率向量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个静态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，获取所述目标障碍物块的动态概率向量，包括：
对所述目标障碍物块提取动态特征向量，所述每个目标障碍物块对应一个动态特征向量；
将所述动态特征向量输入第二分类器中，获取动态概率向量，所述每个动态特征向量对应一个动态概率向量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述目标障碍物块提取动态特征向量，包括：
对所述目标障碍物块进行前后帧的目标关联，获得跟踪序列；
对所述跟踪序列提取动态特征向量。
7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述每个动态概率向量包括多个维度，每个维度对应于一个类别的概率。
8.如权利要求2至7任一项所述的方法，其特征在于，根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别，包括：
根据所述静态概率向量和动态概率向量获取滤波输出向量；
所述滤波输出向量中最大维度对应的类别为所述目标障碍块的类别。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述滤波输出向量为：
<mrow> <mi>H</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>z</mi> <mn>1</mn> <mo>:</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;L</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <mi>&amp;beta;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>H</mi> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>L</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;gamma;</mi> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>T</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mi>H</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>z</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mn>0</mn> <mo>&amp;prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> 1
L0为动态特征先验概率向量，且y＝i为所述目标障碍快对应的动态特征向量的维度，
H(w)为当前时刻的动态概率向量，
T为跟踪序列的长度，
L'0为静态特征先验概率向量，
t为采样时刻，
H(zt)为t时刻的静态概率向量，
其中，α，β，γ为权重值，通过以下获取：
m表示训练样本对应的目标障碍物块的个数。
10.一种点云分类装置，其特征在于，包括：
采样单元，用于根据原始激光点云获取多个目标障碍物块；
控制单元，用于获取所述目标障碍物块的静态概率向量和动态概率向量；
所述控制单元还用于根据所述静态概率向量和动态概率向量，确定所述多个目标障碍物块的类别。
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