(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111637107.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 河海大学 地址 211100 江苏省南京市江宁开发区佛 城西路8号 (72)发明人 岳东杰　马新江　李思远　蔡东健　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 朱桢荣 (51)Int.Cl. G06V 10/46(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/60(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于光照强度与统计特征的车载路面点云 中坑槽提取方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于光照强度与统计特 征的车载路面点云中坑槽提取方法， 包括以下步 骤： 步骤1、 利用时间索引属性， 将车载路面点云 进行等时间间隔分段； 步骤2、 构建半球体光照模 型， 并计算点云的光照强度， 保留光照强度在预 设的光照强度阈值范围的点云为初始坑槽点云； 步骤3、 通过DBSCAN对初始坑槽点云进行聚类分 块， 得到坑槽聚类体点云； 步骤4、 对每个坑槽聚 类体点云进行高度直方图统计， 根据高度直方图 统计特征， 筛选并保留坑槽点云。 本发明的方法 操作简单、 可行性高、 大大提高了自动提取坑槽 点的效率与准确性。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114494733 A 2022.05.13 CN 114494733 A 1.一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方法， 其特征在于， 包括 以下步骤： 步骤1、 利用时间索引属性， 将车 载路面点云进行等时间 间隔分段； 步骤2、 构建半球体光照模型， 并计算点云的光照强度， 保留光照强度在预设的光照强 度阈值范围的点云为初始坑槽点云， 具体步骤如下： (2.1)、 半球体光照模型是， 假设在车载路面点云中第p个点， 安置一个半球体发光源， 该半球体发光源均匀地向上向外发射N条光线， 这N条光线组成了第p个点的光照向量集合 VN； 其中， P≥p≥1， P为车 载路面点云中的所有点的总数； (2.2)、 遍历点云中所有的点， 直到所有点都计算得到光照强度， 其中， 计算第p个点的 光照强度IP； 具体如下： 以第p个点为起点， 车载路面点云中除去第p个点的其他点为终点， 构建 向量， 这些向量 组成了第p个点的点云向量 集合VP； 判断VN中与VP均不相交且不重合的向量个数， 并将向量个数归一化到[0， 1]， 归一化得 到的数值作为第p个点的光照强度IP； (2.3)、 保留光照强度范围在[0， IT]的点为初始坑槽点云， IT是预设的光照强度阈值； 步骤3、 通过DBSCAN对初始坑槽点云进行聚类分块， 得到坑槽聚类 体点云； 步骤4、 对每个坑槽聚类体点云进行高度直方图统计， 根据高度直方图统计特征， 筛选 并保留坑槽点云。 2.根据权利要求1所述的一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方 法， 其特征在于， (2.1)中， 构建半球体光照模型的具体过程为： 假设在第p个点安置一个半 球体发光源O， O的球弧面在上， 并向外发射N条光线； 以第p个点为原点， 在空间直角坐标系 的XOY平面360°范围内、 Z方向为正的半球内， 构建N个Z 方向始终为正的向量， 这些向量组成 了第p个点的光照向量 集合VN。 3.根据权利要求1所述的一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方 法， 其特征在于， (2.2)中， 计算第p个点的光照强度的具体过程 为： ①检测车载路面点云中的第p个点， 如果第p个点未被处理， 则初始化车载路面点云中 的第p个点的光照强度为Ip＝0， 以第p个点为起点， 车载路面点云中其他点为终点， 构建向 量， 这些向量组成了点p的点云向量 集合VP； ②遍历第p个点的光照向量集合VN中的向量， 若VN中存在M个向量与VP中的向量均不相 交且不重合， 则第p个点的光照强度IP＝M/N。 4.根据权利要求1所述的一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方 法， 其特征在于， 步骤3具体步骤如下： (3.1)、 利用DBSCAN对初始坑槽点云进行聚类分块， 得到多个聚类 体点云； (3.2)、 计算每个聚类体点云投影到空间直角坐标系的XOY平面的边界的范围， 聚类体 点云沿X轴的最小值为minX、 聚类体点云沿X轴的最大值为max X、 聚类体点云沿Y轴的最小值 为minY、 聚类体点云沿Y轴的最大值为maxY， 将边界外扩， 保留外扩后的边界范围内的点云 作为坑槽聚类 体点云。 5.根据权利要求4所述的一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方 法， 其特征在于， 步骤4具体步骤如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114494733 A 2(4.1)、 对每个坑槽聚类体点云进行高度直方图统计， 得到坑槽聚类体点云的高度直方 图的统计特 征； (4.2)、 根据高度直方图的统计特 征确定坑槽与路面的分割高度HT； (4.3)、 保留坑槽聚类体点 云中的高度范围在[minZ， HT]内的点为坑槽点云， minZ 为坑槽 聚类体点云的高度最小值。 6.根据权利要求5所述的一种基于光照强度与统计特征的车载路面点云中坑槽提取方 法， 其特征在于， (4.2)中， 经过步骤(3.2)的边界外扩， 坑槽聚类体点云中不仅包含坑槽点 云， 还内含路面点云， 坑槽聚类体点云的高程直方图呈双波峰形状， 选择波谷处的高程值为 该聚类体的坑槽与路面的分割高度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114494733 A 3