[0052]K最近邻算法是一种数据挖掘分类技术。K最近邻表示K个最近的邻居，即每个样本(空间点)都可以用它最接近的K个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。由于新型防护栏的形状特征不确定，因此可通过KNN算法将剩余点云中的点云序列进行分类。
[0053]S150、根据K最近邻关系图对剩余点云进行分割，得到至少一个图形点云。
[0054]在得到有多个点云序列组成的K最近邻关系图后，可使用KNNCUT技术即K最近邻关系图切割技术对K最近邻关系图进行切割。切割时，具有同一点云序列的空间点进行切害J，得到至少一个图形点云。
[0055 ] S160、获取任一图形点云的旋转图像和包围盒。
[0056]根据图像点云中每个空间点的空间坐标生成旋转图像(SpinImage)。根据图像点云的空间点的坐标阈值确定包围盒，包围盒为图像点云的外接长方体。
[0057]S170、从至少一个图形点云中提取旋转图像和包围盒符合预设防护栏点云模型的第二防护栏点云。
[°°58] 预设防护栏点云模型可以由支持向量机(Support Vector Machine，SVM)或随机森林(Random forest)得到。将多个(如大于500个)已知第二防护栏点云代入到支持向量机或随机森林中进行训练，得到第二防护栏点云的形状特征，如旋转图像和包围盒。旋转图像用于描述第二防护栏点云的形状，包围盒用于描述第二防护栏点云的尺寸大小。
[0059]本实施例提供的技术方案，经过训练的支持向量机或随机森林能够对输入的图形点云的旋转图像和包围盒进行识别，确定输入的图形点云是否符合第二防护栏点云的形状特征，进实现自定义第二防护栏的形状特征，进而对新型防护栏(第二防护栏)点云进行识另IJ，提高防护栏点云识别的可用性。
[0060]实施例四
[0061]图4为本发明实施例四提供的防护栏点云提取方法的流程图，在S120、根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云之后，还包括:
[0062]S180、对第一防护栏点云沿车行轨迹进行追踪，得到第一防护栏点云的连续特征。
[0063]从某单帧道路点云A中找到第一防护栏点云a中的空间点α。根据道路点云获取时点云获取设备的运动轨迹(车行轨迹)，确定第一防护栏点云的偏移位置。判断单帧道路点云A的相邻单帧道路点云B中对应于该偏移位置是否存在第一防护栏点云a。如果存在，则确定单帧道路点云A中找到第一防护栏点云a连续。
[0064]S190a、如果第一防护栏点云连续，则保留第一防护栏点云。
[0065]如果在预设连续数量的连续的单帧道路点云中第一防护栏点云均连续，则确定第一防护栏点云连续，其中预设连续数量大于10个，优选为20个。
[0066]S190b、如果第一防护栏点云不连续，则滤除第一防护栏点云。
[0067]需要说明的是，对于第二防护栏点云也可采用本实施例提供的方案进行过滤，滤除连续性不足的防护栏。
[0068]本实施例提供的技术方案通过对第一防护栏点云(或第二防护栏点云)的连续特征进行提取和判断，确定第一防护栏点云(或第二防护栏点云)是否具有连续性，进而滤除间断的第一防护栏点云(或第二防护栏点云)，提高防护栏的识别准确度。
[0069]实施例五
[0070]图5为本发明实施例五提供的防护栏点云提取装置的结构示意图，所述装置位于终端中，包括:
[0071 ]形状特征获取单元11，用于获取第一防护栏的形状特征，所述第一防护栏为波形防护栏、水泥防撞墩或隔音墙；
[0072]第一防护栏提取单元12，用于根据所述形状特征获取单元11获取的所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云。
[0073]进一步的，所述第一防护栏提取单元12具体用于，将单帧道路点云中的曲线形点云序列提取为波形防护栏点云。
[0074]进一步的，所述第一防护栏提取单元12具体用于，将单帧道路点云中具有高度跳变点或坡度跳变点的点云序列提取为水泥防撞墩点云。
[0075]进一步的，所述第一防护栏提取单元12具体用于，将单帧道路点云中具有平面特征的点云序列提取为隔音墙点云。
[0076]进一步的，所述装置还包括第二防护栏点云提取单元13，所述第二防护栏点云提取单元13用于:
[0077]从单帧道路点云中滤除所述第一防护栏提取单元12提取的第一防护栏点云、路面点云和杆体点云，得到剩余点云；
[0078]计算所述剩余点云对应的K最近邻关系图；
[0079]根据所述K最近邻关系图对所述剩余点云进行分割，得到至少一个图形点云；
[0080 ]获取任一图形点云的旋转图像和包围盒；
[0081]从所述至少一个图形点云中提取旋转图像和包围盒符合预设防护栏点云模型的第二防护栏点云。
[0082]进一步的，所述装置还包括连续性判断单元14，所述连续性判断单元14用于:
[0083]对所述第一防护栏提取单元12提取的第一防护栏点云沿车行轨迹进行追踪，得到所述第一防护栏点云的连续特征；
[0084]如果所述第一防护栏点云连续，则保留所述第一防护栏点云。
[0085]上述装置可执行本发明实施例一至实施例四所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例一和实施例四所提供的方法。
[0086]注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1.一种防护栏点云提取方法，其特征在于，包括: 获取第一防护栏的形状特征，所述第一防护栏为波形防护栏、水泥防撞墩或隔音墙； 根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云。2.根据权利要求1所述的防护栏点云提取方法，其特征在于，所述根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云，包括: 将单帧道路点云中的曲线形点云序列提取为波形防护栏点云。3.根据权利要求1所述的防护栏点云提取方法，其特征在于，所述根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云，包括: 将单帧道路点云中具有高度跳变点或坡度跳变点的点云序列提取为水泥防撞墩点云。4.根据权利要求1所述的防护栏点云提取方法，其特征在于，所述根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云，包括: 将单帧道路点云中具有平面特征的点云序列提取为隔音墙点云。5.根据权利要求1至4中任一项所述的防护栏点云提取方法，其特征在于，在根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云之后，还包括: 从单帧道路点云中滤除所述第一防护栏点云、路面点云和杆体点云，得到剩余点云； 计算所述剩余点云对应的K最近邻关系图； 根据所述K最近邻关系图对所述剩余点云进行分割，得到至少一个图形点云； 获取任一图形点云的旋转图像和包围盒； 从所述至少一个图形点云中提取旋转图像和包围盒符合预设防护栏点云模型的第二防护栏点云。6.根据权利要求1至4中任一项所述的防护栏点云提取方法，其特征在于，在根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云之后，还包括: 对第一防护栏点云沿车行轨迹进行追踪，得到所述第一防护栏点云的连续特征； 如果所述第一防护栏点云连续，则保留所述第一防护栏点云。7.一种防护栏点云提取装置，其特征在于，包括: 形状特征获取单元，用于获取第一防护栏的形状特征，所述第一防护栏为波形防护栏、水泥防撞墩或隔音墙； 第一防护栏提取单元，用于根据所述形状特征获取单元获取的所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云。8.根据权利要求7所述的防护栏点云提取装置，其特征在于，所述第一防护栏提取单元具体用于，将单帧道路点云中的曲线形点云序列提取为波形防护栏点云。9.根据权利要求7所述的防护栏点云提取装置，其特征在于，所述第一防护栏提取单元具体用于，将单帧道路点云中具有高度跳变点或坡度跳变点的点云序列提取为水泥防撞墩点云。10.根据权利要求7所述的防护栏点云提取装置，其特征在于，所述第一防护栏提取单元具体用于，将单帧道路点云中具有平面特征的点云序列提取为隔音墙点云。11.根据权利要求7至10中任一项所述的防护栏点云提取装置，其特征在于，还包括第二防护栏点云提取单元，所述第二防护栏点云提取单元用于: 从单帧道路点云中滤除所述第一防护栏提取单元提取的第一防护栏点云、路面点云和杆体点云，得到剩余点云； 计算所述剩余点云对应的K最近邻关系图； 根据所述K最近邻关系图对所述剩余点云进行分割，得到至少一个图形点云； 获取任一图形点云的旋转图像和包围盒； 从所述至少一个图形点云中提取旋转图像和包围盒符合预设防护栏点云模型的第二防护栏点云。12.根据权利要求7至10中任一项所述的防护栏点云提取装置，其特征在于，还包括连续性判断单元，所述连续性判断单元用于: 对所述第一防护栏提取单元提取的第一防护栏点云沿车行轨迹进行追踪，得到所述第一防护栏点云的连续特征； 如果所述第一防护栏点云连续，则保留所述第一防护栏点云。
【专利摘要】本发明公开了一种防护栏点云提取方法及装置。该方法包括：获取第一防护栏的形状特征，所述第一防护栏为波形防护栏、水泥防撞墩或隔音墙；根据所述第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云。本发明能够在获取第一防护栏的形状特征后，根据第一防护栏的形状特征从单帧道路点云中提取第一防护栏点云。现有技术中需要由工程师人工提取防护栏点云，提取效率低。本发明能够由机器根据第一防护栏的形状特征从道路点云中提取防护栏点云，无需工程师人工提取，降低人力成本且机器提取速率较快，提高防护栏的识别效率。
【IPC分类】G06K9/46
【公开号】CN105631459
【申请号】CN201511025864
【发明人】姜雨, 关书伟, 晏阳
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年12月31日