【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及图像处理领域，尤其涉及一种点云数据优化的方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、在无人驾驶领域，由于高精地图中包含有诸如道路的车道线以及路沿线等标志物，因此，可以为无人设备的安全行驶提供可靠的行驶依据。
2、而针对高精地图中的路沿线，为了保证无人设备的行驶安全，避免无人设备碰撞路沿，需要在高精地图中确定出路沿线的精确位置。
技术实现思路
1、本说明书提供一种点云数据优化的方法、装置以及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种点云数据优化的方法，包括：
4、获取激光反射率底图；
5、将所述激光反射率底图进行划分，得到各区域，并确定每个区域中所涉及的待处理点云点；
6、针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，并根据所述高度分布，确定该区域中涉及的路沿对应的点云点，作为待优化点云点；
7、确定标准高度值，并根据所述标准高度值，调整所述待优化点云点对应的高度值，以得到优化后的点云数据。
8、可选地，确定每个区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
9、针对每个区域，从该区域中确定第一点云点；
10、根据所述第一点云点，确定该点云区域中所涉及的待处理点云点。
11、可选地，针对每个区域，从该区域中确定第一点云点，具体包括：p>
12、针对每个区域，确定该区域中涉及的各点云点与采集该区域内涉及的点云数据的采集设备之间的距离；
13、根据所述距离，确定该区域中涉及的距离所述采集设备最近的点云点，作为第一点云点。
14、可选地，根据所述第一点云点，确定该点云区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
15、确定该区域中位于所述第一点云点第一预设范围内，且与采集该区域内涉及的点云数据的采集设备之间的距离小于预设距离的点云点，作为第二点云点；
16、将所述第一点云点和所述第二点云点，作为该点云区域中所涉及的待处理点云点。
17、可选地，针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，具体包括：
18、针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值标准差；
19、根据所述高度分布，确定该区域中涉及的路沿对应的点云点，作为待优化点云点，具体包括：
20、将高度值标准差大于设定阈值的待处理点云点，作为待优化点云点。
21、可选地，确定标准高度值，具体包括：
22、确定涉及有所述待优化点云点的区域，作为目标区域；
23、确定位于所述目标区域预设范围内的邻近区域；
24、根据所述邻近区域和所述目标区域中涉及的点云点的最大高度值，确定针对所述目标区域的标准高度值。
25、可选地，根据所述标准高度值，调整所述待优化点云点对应的高度值，以得到优化后的点云数据，具体包括：
26、将所述目标区域中涉及的所述待优化点云点对应的高度值，调整为所述标准高度值。
27、可选地，所述方法还包括：
28、根据所述优化后的点云数据中包含的每个点云点对应的高度值，确定所述优化后的点云数据中各点云点对应的着色信息；
29、将所述优化后的点云数据投影到所述激光反射率底图上，并根据所述优化后的点云数据中各点云点对应的着色信息，对所述激光反射率底图着色。
30、本说明书提供了一种点云数据优化的装置，包括：
31、获取模块，用于获取激光反射率底图；
32、划分模块，用于将所述激光反射率底图进行划分，得到各区域，并确定每个区域中所涉及的待处理点云点；
33、确定模块，用于针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，并根据所述高度分布，确定该区域中涉及的路沿对应的点云点，作为待优化点云点；
34、调整模块，用于确定标准高度值，并根据所述标准高度值，调整所述待优化点云点对应的高度值，以得到优化后的点云数据。
35、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点云数据优化的方法。
36、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：
37、在本说明书提供的点云数据优化的方法中，首先可以获取激光反射率底图，之后可以将所述激光反射率底图进行划分，得到各区域，并确定每个区域中所涉及的待处理点云点。针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，并根据所述高度分布，确定该区域中涉及的路沿对应的点云点，作为待优化点云点。确定标注高度值，并根据标注高度值，调整待优化点云点对应的高度值，以得到优化后的点云数据。
38、从上述方法中可以看出，可以根据待处理点云点的高度分布，确定出待优化点云点，并根据确定的标准高度值，调整待优化点云点对应的高度值，这样可以减少点云区域中涉及的路沿对应的点云点的高度值与实际的高度值之间的误差，从而提高点云区域的准确度，以保证最终构建出的高精地图的精度。
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1.一种点云数据优化的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，针对每个区域，从该区域中确定第一点云点，具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一点云点，确定该点云区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定标准高度值，具体包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述标准高度值，调整所述待优化点云点对应的高度值，以得到优化后的点云数据，具体包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种点云数据优化的装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，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，
...【技术特征摘要】
1.一种点云数据优化的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，针对每个区域，从该区域中确定第一点云点，具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一点云点，确定该点云区域中所涉及的待处理点云点，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个区域，根据该区域中涉及的各待处理点云点对应的高度值，确定出该区域中涉及的各待处理点云点的高度分布，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：马宽，王明晖，任海兵，夏华夏，
申请(专利权)人：北京美大智达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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