隧道场景的识别方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别是涉及一种隧道场景的识别方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、点云地图作为高精度地图的一种形式，能够提供丰富的三维信息，帮助系统实现精确的定位和感知。目前在基于所采集的点云数据进行实时定位和建立点云地图之前，通常会先对采集路径进行道路场景识别以得到特殊道路场景下的采集路径，以便对特殊道路场景下采集路径的点云数据采用恰当的配准算法进行建图，以提高点云地图的准确性。

2、其中，隧道场景即为常见的一种特殊道路场景，针对隧道场景，由于采集车辆所装配的雷达在隧道中受到隧道结构和封闭性等影响，导致在隧道环境下采集所得的点云数据不够准确，若未采用与隧道场景相匹配的配准算法进行建图，将会导致点云地图的误差较大。

3、然而现有的隧道场景识别方法通常计算量较大，且难以对采集路径中的隧道场景下的子路径进行准确的识别，导致对隧道场景的识别效率和准确率较差。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高隧道场景路径识别效果的隧道场景的识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种隧道场景的识别方法。所述方法包括：

3、获取车辆的运动路径对应的点云数据；

4、对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片；

5、在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；

6、基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片的分布特征；

7、在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。

8、第二方面，本申请还提供了一种隧道场景的识别装置。所述装置包括：

9、点云数据获取模块，用于获取车辆的运动路径对应的点云数据；

10、点云数据切片模块，用于对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片；

11、射线簇确定模块，用于在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；

12、分布特征确定模块，用于基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片的分布特征；

13、场景识别模块，用于在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。

14、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

15、获取车辆的运动路径对应的点云数据；

16、对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片；

17、在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；

18、基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片 的分布特征；

19、在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。

20、第四方面，本申请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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

21、获取车辆的运动路径对应的点云数据；

22、对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片；

23、在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；

24、基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片 的分布特征；

25、在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。

26、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

27、获取车辆的运动路径对应的点云数据；

28、对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片；

29、在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；

30、基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片 的分布特征；

31、在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。

32、上述隧道场景的识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过对车辆在运动路径对应的点云数据进行切片处理，并对每个点云片的分布情况进行分析，无需对全部的点云数据进行分析，便可以得到能够体现点云数据的分布特征的多个点云片的分布特征，进而可以基于多个点云片的分布特征识别出运动路径中的属于隧道场景的子路径，从而提高了隧道场景下的运动子路径的识别效率；通过对点云数据进行切片处理，并对所得的点云片中的各个空间点确定其所属的射线簇，从而可以基于射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及射线簇的目标几何点到射线原点的第二距离，准确且快速地确定出点云片中空间点的分布特征，以便后续基于各点云片的分布特征，确定出运动路径中隧道场景下的运动子路径，进一步提高了隧道场景下运动子路径识别的准确性和效率。

技术特征：

1.一种隧道场景的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的运动路径对应的点云数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行切片处理，得到所述点云数据的点云片，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述点云数据的切片平面、切片厚度和切片间隔，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述夹角确定各所述射线所属的射线簇，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布特征包括闭合性分布特征和连续性分布特征；所述基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片的分布特征，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述射线簇中各空间点到射线原点的第一距离，确定所述点云片的闭合性分布特征，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述射线簇的目标几何点到所述射线原点的第二距离，确定所述点云片的连续性分布特征，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述运动路径中，根据所述点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径，包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述点云片的分布特征包括闭合性分布特征和连续性分布特征；所述根据所述点云片的分布特征，确定所述采样路径点的场景类型，包括：

12.根据权利要求1至11中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

13.一种隧道场景的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。

15.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。

16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种隧道场景的识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，所述方法可应用于地图领域，所述方法包括：从获取车辆的运动路径上采样路径点对应的点云数据；对点云数据进行切片处理，得到点云数据的点云片；在点云数据的点云片中，确定各空间点对应的射线所属的射线簇；基于射线簇中各空间点到射线原点的第一距离以及射线簇的目标几何点到射线原点的第二距离，确定点云片的分布特征；在运动路径中，根据点云片的分布特征识别出隧道场景下的运动子路径。采用本方法能够提高隧道场景下路径识别的准确性。

技术研发人员：李贵海
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8