一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及点云数据处理，尤其涉及一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在自动驾驶领域，需要对行驶道路周边区域进行三维重建，以根据重建结果为自动驾驶车辆提供道路信息。

2、而在实际应用中，为了对行驶道路区域进行准确的三维重建，需要根据与行驶道路区域相对应的点云数据进行准确的识别对象的匹配。目前，根据点云数据进行对象识别时通常需要额外增加相机传感器，以实现根据点云数据进行准确的对象识别，但是这样的对象识别方式将会增加硬件成本。或者，还可以采用深度学习的方法对点云数据进行对象识别，但是这样的对象识别方式的耗时较长，且需要大量的点云训练数据。

3、为了解决上述问题，需要对基于点云数据的对象识别方式进行改进。

技术实现思路

1、本发明提供了一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中在根据点云数据进行对象识别时需要结合成像设备，增加了硬件成本的问题，或者是基于深度学习方法对点云数据进行对象识别时，需要采集大量的点云训练样本，且对象识别耗时较长的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种对象识别方法，包括：

3、确定目标道路区域对应的目标点云数据组；

4、根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；

5、针对每个道路子区域对应的所述待处理点云数据群，基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；

6、针对每个所述待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将所述目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与所述待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。

7、第二方面，本发明实施例还提供了一种对象识别装置，包括：

8、点云数据组确定模块，用于确定目标道路区域对应的目标点云数据组；

9、点云数据群确定模块，用于根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；

10、点云数据簇确定模块，用于针对每个道路子区域对应的所述待处理点云数据群，基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；

11、对象识别模块，用于针对每个所述待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将所述目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与所述待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。

12、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

13、至少一个处理器；以及

14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的对象识别方法。

16、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的对象识别方法。

17、本发明实施例的技术方案，通过确定目标道路区域对应的目标点云数据组；根据点云深度信息将目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；针对每个道路子区域对应的待处理点云数据群，基于与道路子区域对应的点云分割方式，将待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；针对每个待处理点云数据簇，从至少一个待匹配点云数据簇中确定与待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。解决了现有技术中在根据点云数据进行对象识别时需要结合成像设备，增加了硬件成本的问题，或者是基于深度学习方法对点云数据进行对象识别时，需要采集大量的点云训练样本，且对象识别耗时较长的问题，实现了在不额外增加硬件设备的前提下，根据点云数据即可快速准确的实现对象识别的效果。

18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种对象识别方法，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，所述确定目标道路区域对应的目标点云数据组，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始点云数据组中的原始点云数据对应的点云位置变化信息，从所述原始点云数据中提取出待使用点云数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据点云深度信息将所述目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述道路子区域对应的点云分割方式，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述点云属性信息包括点云反射强度；所述根据所述待处理点云数据群中的待处理点云数据对应的点云属性信息，将所述待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从至少一个待匹配点云数据簇中确定与所述待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，包括：

8.一种对象识别装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的对象识别方法。

技术总结
本发明公开了一种对象识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及点云数据处理领域，其中，该方法包括：确定目标道路区域对应的目标点云数据组；根据点云深度信息将目标点云数据组划分为至少两个道路子区域对应的待处理点云数据群；针对各道路子区域对应的待处理点云数据群，基于相应的点云分割方式，将待处理点云数据群中的待处理点云数据分割为至少一个待处理点云数据簇；针对每个待处理点云数据簇，从待匹配点云数据簇中确定与待处理点云数据簇相匹配的目标点云数据簇，将目标点云数据簇对应的识别对象，确定为与待处理点云数据簇相对应的目标识别对象。实现了在不额外增加硬件设备的前提下，根据点云数据即可快速准确的实现对象识别的效果。

技术研发人员：吴继超,郭毅,顾帅,戴雨露
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15