点云数据分类方法、装置、分类设备制造方法及图纸

本申请涉及一种点云数据分类方法、装置、分类设备。本申请通过计算用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息，达到构建不同点云基元之间关联关系的目的，进而在通过基元分类模型确定每个所述点云基元的类别标签，顾及了物体层级（点云基元）的关联关系，使得原本在局部有歧义的物体能够在宏观层面得到正确的分类，提高了点云数据分类结果的准确率。

Point cloud data classification method, device and equipment

【技术实现步骤摘要】
点云数据分类方法、装置、分类设备
本申请涉及点云数据处理
，尤其涉及一种点云数据分类方法、装置、分类设备。
技术介绍
激光扫描作为一种高科技的空间信息采集手段，具有精度高、细节丰富、采集效率高等特点，已经广泛应用于测绘、农业、林业、医疗、自动驾驶、规划设计、考古与文物保护记录等多个领域，其中，激光点云是通过激光扫描仪采集获得的数据，包括物体点三维坐标以及其它附加属性如强度值、时间等。原始激光点云是测量范围内所有物体的采样点的集合，反应了物体总体的几何结构。而大部分应用还需要采样点的语义信息，即每个点的类别标签，如地面、植被、建筑物、车辆等。点的类别标签可以通过手动标注、半自动/自动分类算法获得。例如：在自动算法中，现有技术普遍通过分析每个点周围的邻域特征从而进行分类，然后对每个类别进行识别，从而确定每个采样点对应的类别标签。但是，专利技术人在研究过程中发现，现有技术中对每个点的邻域特征进行分析的方式，只考虑到了局部信息，从而影响对点分类的精确度。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中对每个点的邻域特征进行分析的方式，只考虑到了局部信息，从而影响对点分类的精确度的技术问题，本申请提供了一种点云数据分类方法、装置、分类设备。第一方面，本申请提供了一种点云数据分类方法，所述方法包括：确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息；基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元，其中，所述点云基元中包含的若干个采样点的类别相同；根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息；将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息；根据所述分类信息确定所述点云数据中每个所述采样点的类别标签。可选地，所述基元分类模型包括：点网络模型和门控循环神经网络；将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息的步骤，包括：将所述基元关联信息输入所述点网络模型提取每个所述点云基元的高维度特征，得到高维度特征信息；将所述高维度特征信息输入所述门控循环神经网络将高维度特征信息匹配的相邻所述点云基元归类，得到分类信息。可选地，根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息的步骤，包括：根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定每个所述点云基元的位置信息；根据多个所述点云基元的位置信息确定点云基元之间的相邻关系；针对所述点云基元，根据所述点云基元中若干个所述采样点的所述特征信息确定所述点云基元的属性信息；根据所述点云基元之间的相邻关系和每个所述点云基元的属性信息生成所述基元关联信息。可选地，基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元步骤，包括：根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息构建用于反映任意两个相邻的采样点之间关联性的点关联信息；基于所述点关联信息对所述点云数据进行分割，得到多个所述点云基元。可选地，根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息构建用于反映任意两个相邻的采样点之间关联性的点关联信息的步骤，包括：根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定所述采样点之间的相邻关系；针对所述点云数据中每个采样点，根据所述采样点的特征信息确定所述采样点的属性信息；根据所述采样点之间的相邻关系和每个所述采样点的属性信息生成所述点关联信息。可选地，基于所述点关联信息对所述点云数据进行分割，得到多个所述点云基元，包括：根据所述采样点之间的相邻关系确定存在相邻关系的采样点，并将所述存在相邻关系的采样点进行对比得到矢量差值；依据多个存在相邻关系的采样点进行对比得到矢量差值，遍历所述点云数据对多个所述采样点进行分割，得到多个所述点云基元。可选地，确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息的步骤，包括：针对每个所述采样点，搜索N个与所述采样点相邻的采样点，得到N个邻域点；获取N个邻域点的空间信息；将N个所述邻域点的空间信息输入特征提取模型中进行特征提取，得到所述采样点的特征信息。第二方面，本申请提供了一种点云数据分类装置，包括：第一确定模块，用于确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息；分割模块，用于基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元，其中，所述点云基元中包含的若干个采样点的类别相同；第二确定模块，用于根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息；分类确定模块，用于将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息；第三确定模块，用于根据所述分类信息确定所述点云数据中每个所述采样点的类别标签。第三方面，本申请提供了一种点云数据分类设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。第四方面，本申请提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行第一方面任一所述方法。本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请包括：确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息；基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元，其中，所述点云基元中包含的若干个采样点的类别相同；根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息；将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息；根据所述分类信息确定所述点云数据中每个所述采样点的类别标签，本申请通过计算用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息，达到构建不同点云基元之间关联关系的目的，进而在通过基元分类模型确定每个所述点云基元的类别标签，顾及了物体层级（点云基元）的关联关系，使得原本在局部有歧义的物体能够在宏观层面得到正确的分类，提高了点云数据分类结果的准确率。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种点云数据分类方法的流程图;图2为本申请实施例提供的图1中步骤S101的流程图;图3为本申请实施例提供的图1中步骤S102的流程图;图4为本申请实施例提供的图3中步骤S301的流程图;...

【技术保护点】
1.一种点云数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息；/n基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元，其中，所述点云基元中包含的若干个采样点的类别相同；/n根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息；/n将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息；/n根据所述分类信息确定所述点云数据中每个所述采样点的类别标签。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：
确定待分类的点云数据和所述点云数据中每个采样点的特征信息；
基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元，其中，所述点云基元中包含的若干个采样点的类别相同；
根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息；
将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息；
根据所述分类信息确定所述点云数据中每个所述采样点的类别标签。


2.根据权利要求1所述的点云数据分类方法，其特征在于，所述基元分类模型包括：点网络模型和门控循环神经网络；将所述基元关联信息输入预设的基元分类模型中确定每个所述点云基元的类别标签，得到分类信息的步骤，包括：
将所述基元关联信息输入所述点网络模型提取每个所述点云基元的高维度特征，得到高维度特征信息；
将所述高维度特征信息输入所述门控循环神经网络将高维度特征信息匹配的相邻所述点云基元归类，得到分类信息。


3.根据权利要求1所述的点云数据分类方法，其特征在于，根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定用于反映点云基元之间关联性的基元关联信息的步骤，包括：
根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息确定每个所述点云基元的位置信息；
根据多个所述点云基元的位置信息确定点云基元之间的相邻关系；
针对所述点云基元，根据所述点云基元中若干个所述采样点的所述特征信息确定所述点云基元的属性信息；
根据所述点云基元之间的相邻关系和每个所述点云基元的属性信息生成所述基元关联信息。


4.根据权利要求1所述的点云数据分类方法，其特征在于，基于每个采样点的所述特征信息将所述点云数据分割成多个点云基元步骤，包括：
根据所述点云数据中每个采样点的所述特征信息构建用于反映任意两个相邻的采样点之间关联性的点关联信息；
基于所述点关联信息对所述点云数据进行分割，得到多个所述点云基元。


5.根据权利要求4所述的点云数据分类方法，其特征在于，根据所述点云数据中每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈婷婷，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：北京数字绿土科技有限公司，深圳绿土智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11