【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理领域，具体而言，涉及一种点云数据平面检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、从点云中进行形状检测是指检测出点云中一些特定的几何形状，包括平面，圆柱面等。目前通常使用rht(random hough transform, 随机霍夫变换)算法检测点云中平面。
2、rht算法检测点云中平面的基本流程如下：从点云中随机选择3个点，然后计算通过这3个点的平面，在投票累加器相应位置处进行投票。当投票累加器中某个位置累积了足够数量的投票值后，表示检测出了一个平面，将点云中该平面附近的点删除，然后从剩余点中继续上述平面检测流程。但是采用rht算法检测点云中平面时，具有效率不高，检测不稳定且易发生检测错误等缺点。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种点云数据平面检测方法、装置、存储介质及电子设备，以至少部分改善上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种点云数据平面检测方法，所述方法包括：
4、获取点云数据中每一种类型的夹角组合的统计数量，其中，所述夹角组合包括所述点云数据中的点对应的第一夹角和第二夹角，所述第一夹角为点的法向量与z轴的夹角，所述第二夹角为点的法向量在xy平面上的投影与x轴的夹角；
5、确定目标类型，判断所述目标类型的夹角组合的统计数量是否小于第一类预设值，其中，所述目标类型为统计数量最多的夹角组合所对应的夹角组
6、若目标类型的夹角组合的统计数量大于或等于第一类预设值，基于目标点和目标法向量获取平面参数，其中，所述目标点为对应的夹角组合属于所述目标类型的点，所述目标法向量为所述目标类型的夹角组合对应的法向量；
7、获取目标参数，判断所述目标参数的统计数量是否小于第二类预设值，其中，所述目标参数为统计数量最多的平面参数；
8、若所述目标参数的统计数量大于或等于第二类预设值，确定检测到目标平面，其中，所述目标平面的法向量为所述目标法向量，所述目标平面的平面参数为所述目标参数；
9、对所述点云数据中属于所述目标平面的点进行标记。
10、第二方面，本专利技术实施例提供一种点云数据平面检测装置所述装置包括：
11、第一处理单元，用于获取点云数据中每一种类型的夹角组合的统计数量，其中，所述夹角组合包括所述点云数据中的点对应的第一夹角和第二夹角，所述第一夹角为点的法向量与z轴的夹角，所述第二夹角为点的法向量在xy平面上的投影与x轴的夹角；
12、所述第一处理单元还用于确定目标类型，判断所述目标类型的夹角组合的统计数量是否小于第一类预设值，其中，所述目标类型为统计数量最多的夹角组合所对应的夹角组合类型；
13、所述第一处理单元还用于若目标类型的夹角组合的统计数量大于或等于第一类预设值，基于目标点和目标法向量获取平面参数，其中，所述目标点为对应的夹角组合属于所述目标类型的点，所述目标法向量为所述目标类型的夹角组合对应的法向量；
14、所述第一处理单元还用于获取目标参数，判断所述目标参数的统计数量是否小于第二类预设值，其中，所述目标参数为统计数量最多的平面参数；
15、所述第一处理单元还用于若所述目标参数的统计数量大于或等于第二类预设值，确定检测到目标平面，其中，所述目标平面的法向量为所述目标法向量，所述目标平面的平面参数为所述目标参数；
16、第二处理单元，用于对所述点云数据中属于所述目标平面的点进行标记。
17、第三方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
18、第四方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的方法。
19、相对于现有技术，本专利技术实施例所提供的一种点云数据平面检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取点云数据中每一种类型的夹角组合的统计数量，其中，夹角组合包括点云数据中的点对应的第一夹角和第二夹角，第一夹角为点的法向量与z轴的夹角，第二夹角为点的法向量在xy平面上的投影与x轴的夹角；确定目标类型，判断目标类型的夹角组合的统计数量是否小于第一类预设值，其中，目标类型为统计数量最多的夹角组合所对应的夹角组合类型；若目标类型的夹角组合的统计数量大于或等于第一类预设值，基于目标点和目标法向量获取平面参数，其中，目标点为对应的夹角组合属于目标类型的点，目标法向量为目标类型的夹角组合对应的法向量；获取目标参数，判断目标参数的统计数量是否小于第二类预设值，其中，目标参数为统计数量最多的平面参数；若目标参数的统计数量大于或等于第二类预设值，确定检测到目标平面，其中，目标平面的法向量为目标法向量，目标平面的平面参数为目标参数；对点云数据中属于目标平面的点进行标记。整个过程中不需要引入任何随机性，可以大大增强形状检测的抗噪性、稳定性和精度，提升检测结果的准确度和检测效率。
20、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种点云数据平面检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，在确定所述目标参数的统计数量大于或等于第二类预设值之后，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，在基于目标点和目标法向量获取平面参数之后，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述获取点云数据中每一种类型的夹角组合的统计数量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述确定目标类型的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述基于目标点和目标法向量获取平面参数的步骤，包括：
7.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述获取目标参数的步骤，包括：
8.一种点云数据平面检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。<...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据平面检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，在确定所述目标参数的统计数量大于或等于第二类预设值之后，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，在基于目标点和目标法向量获取平面参数之后，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述获取点云数据中每一种类型的夹角组合的统计数量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的点云数据平面检测方法，其特征在于，所述确定目标类型的步骤，包括：
6.如权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋昱，束健，杜冬晖，郭胜男，
申请(专利权)人：法奥意威苏州机器人系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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