CN116740114B - 一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本说明书公开了一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法及装置,可以获取分割得到的目标物点云数据,而后,确定待拟合平面,将目标物点云数据投影到待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将投影后的点云数据,进而,针对投影后的点云数据中每对相邻的顶点。以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在坐标系中能够包围住投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积,根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到目标物的边界,从而提高了对目标物边界检测的准确性。
Description
技术领域
本说明书涉及点云检测技术领域,尤其涉及一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法及装置。
背景技术
当前,传感器的种类愈发的多样,在各种业务场景中,可以通过雷达采集点云数据,来进行目标检测、定位等。
在现有技术中,通过点云数据进行目标检测时,检测出的目标物的边框有可能不是非常的准确,例如,若目标物的轮廓为矩形,通过点云数据检测出的目标物的边框可能是凹凸不平的,不准确,如何准确地进行目标物的检测,则是一个亟待解决的问题。
发明内容
本说明书提供一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法及装置,以部分的解决现有技术存在的上述问题。
本说明书采用下述技术方案:
本说明书提供了一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法,包括:
获取分割得到的目标物点云数据;
确定待拟合平面;
将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将所述投影后的点云数据;
针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积;
根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界。
可选地,所述预设形状为矩形。
可选地,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积之前,所述方法还包括:
确定旋转矩阵,所述旋转矩阵用于表示传感器坐标系与以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建出的坐标系之间的转换关系;
将所述投影后的点云数据的各顶点投影到所述构建出的坐标系中,得到投影顶点;
确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,具体包括:
根据所述各投影顶点,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积。
可选地,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,具体包括:
确定所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值;
根据所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的矩形的最小面积。
可选地,根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,具体包括:
确定所述目标物对应的预设尺寸;
选取出符合所述预设尺寸的预设形状,作为目标预设形状。
可选地,根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,具体包括:
确定出所述各对相邻的顶点对应的面积的最小面积;
将所述最小面积对应的预设形状作为选取出的所述目标预设形状。
可选地,针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系之前,所述方法还包括:
对所述投影后的点云数据进行凸包检测,得到所述投影后的点云数据对应的凸多边形的各顶点。
本说明书提供了一种基于凸包检测的目标物边界拟合装置,包括:
获取模块,用于获取分割得到的目标物点云数据;
平面确定模块,用于根据所述目标物点云数据,确定待拟合平面;
投影模块,用于将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将所述投影后的点云数据;
面积确定模块,用于针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积;
边界确定模块,用于根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界。
本说明书提供了一种计算机可读存储介质,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基于凸包检测的目标物边界拟合方法。
本说明书提供了一种电子设备,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,所述处理器执行所述程序时实现上述基于凸包检测的目标物边界拟合方法。
本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
从上述基因芯片组装的基于凸包检测的目标物边界拟合方法中可以看出,获取分割得到的目标物点云数据,而后,确定待拟合平面,将目标物点云数据投影到待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将投影后的点云数据,进而,针对投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在坐标系中能够包围住投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积,根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到目标物的边界。
从上述内容中可以看出,对于初步分割得到的目标物的点云数据,可能存在与目标物形状不符合的情况,本方法可以确定出目标物更加准确的边界,即,可以构建平面的点云数据每对顶点对应的坐标系,根据目标物对应的预设形状,可以在该坐标系中确定出包围了点云数据的最小的预设形状的面积,从而从通过每对顶点确定出的预设形状中,选取出目标预设形状,作为目标物准确的边界,从而提高了对目标物边界检测的准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解,构成本说明书的一部分,本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书,并不构成对本说明书的不当限定。在附图中:
图1为本说明书提供的一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法的流程示意图;
图2为本说明书中提供的一种标定板的点云数据的示意图;
图3为本说明书提供的一种计算包围投影后的点云数据的矩形的最小面积的示意图;
图4为本说明书提供的一种基于凸包检测的目标物边界拟合装置示意图;
图5为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本说明书保护的范围。
以下结合附图,详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书中提供的一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法的流程示意图,具体包括以下步骤:
S100:获取分割得到的目标物点云数据。
S102:确定待拟合平面。
在本说明书中,需要通过点云数据来对目标物的边界进行准确的确定,基于此,可以获取分割得到的目标物点云数据,并确定待拟合平面。该待拟合平面可以是指该目标物点云数据对应的目标物所在的平面,可以通过目标物点云数据,来计算出该待拟合平面。
上述分割得到的目标物点云数据可以是指通过常规的方法对采集得到的点云数据进行分割得到的目标物所对应的点云数据。在此不限定分割得到目标物点云数据所使用的分割方法。
需要说明的是,本方法可以应用在已知目标物的形状的场景中,例如,在目标物的形状是矩形的场景中,比如车道线、标定板等,在通过常规的方法对采集到的点云数据进行分割得到的结果,可能是不规整的多边形,因此,可以通过本方法确定出与目标物形状一致的目标物的准确边界。
图2为本说明书中提供的一种标定板的点云数据的示意图。
从图2中可以看出,标定板本来是方方正正的矩形,但是标定板的点云数据边缘存在凹凸不平的情况,不是规整的矩形,通过本方法可以确定出更加贴近标定板的矩形边界。
S104:将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将所述投影后的点云数据。
S106:针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点。以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积。
而后,可以将上述目标物点云数据投影到待拟合平面中,得到投影后的点云数据。而后,可以针对该投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在该坐标系中能够包围住投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积。
上述提到的预设形状可以是矩形。也就是说,目标物点云数据是三维的,但是可以将目标物点云数据投影到待拟合平面中,使得投影后的点云数据是二维的,从而便于拟合出符合目标物形状的准确边界。
可以通过下面的方式,将投影后的点云数据转换的平面的数据。
设待拟合平面为,目标物点云数据为/>。
(1): 计算中所有点与平面/>的空间距离/>。平面将空间分为两部分,法向量正方向对应空间的距离值为正,法向量反向方向对应空间的距离值为负。
(2): 计算中所有点/>向平面/>的投影点为/>,所有的/>组成集合/>
点云中点云为原始点云/>向拟合平面/>投影得到的平面点云,即,上述投影后的点云数据。
投影后的点云数据是平面的形式,而后,可以针对投影后的点云数据中每对相邻的顶点。以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在该坐标系中能够包围住投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积。
在得到投影后的点云数据后,可以确定旋转矩阵,该旋转矩阵用于表示传感器坐标系与以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建出的坐标系之间的转换关系,而后,可以将投影后的点云数据的各顶点投影到构建出的坐标系中。得到投影顶点,进而,根据各投影顶点,确定在该坐标系中能够包围住投影后的点云数据的预设形状的最小面积。
具体的,可以确定各投影顶点在该坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值,而后,根据各投影顶点在该坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值,确定在该坐标系中能够包围住投影后的点云数据的矩形的最小面积。
需要说明的是,在构建坐标系之前,需要对投影后的点云数据进行凸包检测,以得到投影后的点云数据对应的凸多边形的各顶点,即,各顶点是投影后的点云数据在待拟合平面中所表现出的凸多边形中的各顶点。
设顶点集合为,/>中包含各顶点。
遍历顶点集合的两个相邻顶点/>、/>,可以将/>的点云投影到以/>、/>为x轴的坐标系中,得到点云/>。
遍历相邻顶点,重复投影操作,可以得到个点云/>,…/>。
下面是投影得到投影点云的方法:
其中,rot为旋转矩阵、transl为平移矩阵,T为将点云从传感器坐标系投影到通过两个顶点之间的连线构建出的坐标系的转换矩阵。
而后,进行矩形面积计算:
图3为本说明书提供的一种计算包围投影后的点云数据的矩形的最小面积的示意图。
以图3为例,参考上个步骤将点云投影到以相邻顶点/>、/>为x轴投影的坐标系中,得到投影点云/>,/>~/>为对投影点云/>进行凸包检测后得到的顶点。遍历/>所有点/>计算/>点x坐标和y坐标的最大值和最小值/>,对应图2中的R2、R0两个点的坐标值,并计算该矩形面积/>,即:
可以看出,R0~R4组成了包围的最小矩形。
S108:根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界。
每对相邻的顶点均确定出了,按照这对顶点之间的连线构建出的坐标系,得到的能够包围投影后的点云数据的最小的预设形状的面积,从而可以通过每对顶点确定出的预设形状的面积,来选取出目标预设形状,以得到该目标物的边界。
具体的,可以确定出各对相邻的顶点对应的面积中的最小面积,并将该最小面积对应的预设形状作为选取出的所述目标预设形状,也就是说,每对顶点可以确定出一个与投影后的点云数据最为贴合的预设形状,可以将最小的预设形状,作为目标预设形状。另外,若是预先能够确定出目标物对应的预设尺寸,可以从通过每对顶点确定出的预设形状中,选取出符合该预设尺寸的预设形状,作为目标预设形状。预设尺寸可以是指目标物的长宽、或目标物的面积等。
需要说明的是,确定出目标预设形状后,可以将目标预设形状的各顶点在平面上构建出的坐标系中的坐标投影回传感器坐标系,得到实际的各顶点坐标。
以预设形状为矩形为例,假设最终得到的目标矩形的各矩形坐标为R0,R1,R2,R3,基于上述投影操作的逆运算可以得到最终实际的各矩形顶点坐标,可以按照以下公式进行计算:
从上述方法中可以看出,对于初步分割得到的目标物的点云数据,可能存在与目标物形状不符合的情况,本方法可以确定出目标物更加准确的边界,即,可以构建平面的点云数据每对顶点对应的坐标系,根据目标物对应的预设形状,可以在该坐标系中确定出包围了点云数据的最小的预设形状的面积,从而从通过每对顶点确定出的预设形状中,选取出目标预设形状,作为目标物准确的边界,从而提高了对目标物边界检测的准确性。
以上为本说明书的一个或多个实施例提供的基于凸包检测的目标物边界拟合方法,基于同样的思路,本说明书还提供了基于凸包检测的目标物边界拟合装置,如图4所示。
图4为本说明书提供的一种基于凸包检测的目标物边界拟合装置示意图,包括:
获取模块401,用于获取分割得到的目标物点云数据;
平面确定模块402,用于根据所述目标物点云数据,确定待拟合平面;
投影模块403,用于将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,将所述投影后的点云数据;
面积确定模块404,用于针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积;
边界确定模块405,用于根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界。
可选地,所述预设形状为矩形。
可选地,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积之前,所述面积确定模块404还用于,确定旋转矩阵,所述旋转矩阵用于表示传感器坐标系与以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建出的坐标系之间的转换关系;将所述投影后的点云数据的各顶点投影到所述构建出的坐标系中,得到投影顶点;
所述面积确定模块404,具体用于根据所述各投影顶点,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积。
可选地,所述面积确定模块404具体用于,确定所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值;根据所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的矩形的最小面积。
可选地,所述边界确定模块405具体用于,确定所述目标物对应的预设尺寸;选取出符合所述预设尺寸的预设形状,作为目标预设形状。
可选地,所述边界确定模块405具体用于,确定出所述各对相邻的顶点对应的面积的最小面积;将所述最小面积对应的预设形状作为选取出的所述目标预设形状。
可选地,针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系之前,所述面积确定模块404还用于,对所述投影后的点云数据进行凸包检测,得到所述投影后的点云数据对应的凸多边形的各顶点。
本说明书还提供了一种计算机可读存储介质,该存储介质存储有计算机程序,计算机程序可用于执行上述基于凸包检测的目标物边界拟合方法。
本说明书还提供了图5所示的电子设备的示意结构图。如图5所述,在硬件层面,该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器,当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行,以实现上述基于凸包检测的目标物边界拟合方法。
当然,除了软件实现方式之外,本说明书并不排除其他实现方式,比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等,也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元,也可以是硬件或逻辑器件。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device, PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
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。
以上所述仅为本说明书的实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种基于凸包检测的目标物边界拟合方法,其特征在于,包括:
获取分割得到的目标物点云数据;
确定待拟合平面;
将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,其中,计算所述目标物点云数据中所有点与待拟合平面的空间距离,所述待拟合平面将空间分为两部分,法向量正方向对应空间的距离值为正,法向量反向方向对应空间的距离值为负,根据所述目标物点云数据中所有点与待拟合平面的空间距离,确定所述投影后的点云数据;
对所述投影后的点云数据进行凸包检测,得到所述投影后的点云数据对应的凸多边形的各顶点,针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积;
根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界,其中,确定出所述各对相邻的顶点对应的面积的最小面积,并将所述最小面积对应的预设形状作为选取出的所述目标预设形状。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设形状为矩形。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积之前,所述方法还包括:
确定旋转矩阵,所述旋转矩阵用于表示传感器坐标系与以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建出的坐标系之间的转换关系;
将所述投影后的点云数据的各顶点投影到所述构建出的坐标系中,得到投影顶点;
确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,具体包括:
根据所述各投影顶点,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,具体包括:
确定所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值;
根据所述各投影顶点在所述坐标系中的两个坐标轴上对应的最大值和最小值,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的矩形的最小面积。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,具体包括:
确定所述目标物对应的预设尺寸;
选取出符合所述预设尺寸的预设形状,作为目标预设形状。
6.一种基于凸包检测的目标物边界拟合装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取分割得到的目标物点云数据;
平面确定模块,用于根据所述目标物点云数据,确定待拟合平面;
投影模块,用于将所述目标物点云数据投影到所述待拟合平面中,得到投影后的点云数据,其中,计算所述目标物点云数据中所有点与待拟合平面的空间距离,所述待拟合平面将空间分为两部分,法向量正方向对应空间的距离值为正,法向量反向方向对应空间的距离值为负,根据所述目标物点云数据中所有点与待拟合平面的空间距离,确定所述投影后的点云数据;
面积确定模块,用于对所述投影后的点云数据进行凸包检测,得到所述投影后的点云数据对应的凸多边形的各顶点,针对所述投影后的点云数据中每对相邻的顶点,以该对相邻的顶点之间的连线作为坐标轴构建坐标系,确定在所述坐标系中能够包围住所述投影后的点云数据的预设形状的最小面积,作为该对相邻的顶点对应的面积;
边界确定模块,用于根据各对相邻的顶点对应的面积,选取出目标预设形状,作为检测出的所述目标物点云数据对应目标物的检测框,以得到所述目标物的边界,其中,确定出所述各对相邻的顶点对应的面积的最小面积,并将所述最小面积对应的预设形状作为选取出的所述目标预设形状。
7.一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1~5任一项所述的方法。
8.一种电子设备,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1~5任一项所述的方法。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106548484A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-29 | 济宁学院 | 基于二维凸包的产品模型散乱点云边界特征提取方法 |
CN112270642A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-26 | 深兰人工智能(深圳)有限公司 | 障碍物点云外接矩形框的构建方法、系统及装置 |
CN113887351A (zh) * | 2021-09-22 | 2022-01-04 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种用于无人驾驶的障碍物检测方法及障碍物检测装置 |
CN114549579A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-05-27 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种目标物跟踪方法及装置 |
CN115311308A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-11-08 | 黑龙江拉普拉斯科技有限公司 | 电力井室的墙面切割方法、装置、计算设备及存储介质 |
CN116310317A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-06-23 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 面向点云目标包围框拟合的异形大目标点云切割方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10853946B2 (en) * | 2018-05-18 | 2020-12-01 | Ebay Inc. | Physical object boundary detection techniques and systems |
US10872269B2 (en) * | 2018-10-26 | 2020-12-22 | Volvo Car Corporation | Methods and systems for the fast estimation of three-dimensional bounding boxes and drivable surfaces using LIDAR point clouds |
JP7156937B2 (ja) * | 2018-12-27 | 2022-10-19 | フォルシアクラリオン・エレクトロニクス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
-
2023
- 2023-08-11 CN CN202311010089.5A patent/CN116740114B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106548484A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-29 | 济宁学院 | 基于二维凸包的产品模型散乱点云边界特征提取方法 |
CN112270642A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-26 | 深兰人工智能(深圳)有限公司 | 障碍物点云外接矩形框的构建方法、系统及装置 |
CN113887351A (zh) * | 2021-09-22 | 2022-01-04 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种用于无人驾驶的障碍物检测方法及障碍物检测装置 |
CN114549579A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-05-27 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种目标物跟踪方法及装置 |
CN115311308A (zh) * | 2022-09-02 | 2022-11-08 | 黑龙江拉普拉斯科技有限公司 | 电力井室的墙面切割方法、装置、计算设备及存储介质 |
CN116310317A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-06-23 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 面向点云目标包围框拟合的异形大目标点云切割方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
A simple method for fitting of bounding rectangle to closed regions;D. Chaudhuri et al.;《Pattern Recognition》;第40卷(第7期);第1981-1989页 * |
基于点云切片的建筑物门窗信息提取;赵梦娜 等;《中国激光》;第47卷(第6期);第183-192页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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