(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 20221076480 0.5 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 高德软件 有限公司 地址 102299 北京市昌平区科技园区昌盛 路18号B1座1- 5层 (72)发明人 任杰　高强　贾俊　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 袁义科 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 30/148(2022.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/60(2017.01) (54)发明名称 停车场的点云特征提取方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本公开实施例涉及一种停车场 的点云特征 提取方法、 装置、 设备及介质， 其中， 方法包括： 获 取停车场的点云数据和图像； 从点云数据中提取 得到车位线的点云数据， 从图像中提取得到车位 编号； 根据车位线的点云数据中包含的三维点之 间的相对位置关系， 从车位线的点云数据中分离 得到单条车位线的点云数据； 根据车位编号和单 条车位线在三维空间中的距离， 将与单条车位线 距离小于预设距离的车位编号赋值给单条车位 线的点云数据。 本公开实施例提供的方案可以提 高车位线点 云数据的可区分性， 为停车场高精地 图建图提供准确可靠的数据依据。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 115240154 A 2022.10.25 CN 115240154 A 1.一种停车场的点云特 征提取方法， 其中， 包括： 获取停车场的点云数据和图像； 从所述点云数据中提取得到车位线的点云数据， 以及从所述图像中提取得到车位编 号； 根据所述车位线的点云数据中包含的三维点之间的相对位置关系， 从所述车位线的点 云数据中分离得到单 条车位线的点云数据； 根据所述车位编 号和所述单条车位线在三维空间中的距离， 将与所述单条车位线距离 小于预设距离的车位编号赋值给 所述单条车位线的点云数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述获取停车场的点云数据和图像， 包括： 获取停车场中部分区域的点云数据和图像， 所述部分区域的高程波动小于预设阈值 和/或所述部分区域属于所述停车场的同一分区。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其中， 所述从所述点云数据中提取得到车位线的点 云数据， 包括： 对所述点云数据进行分类处 理， 得到地 面点云数据和立 面点云数据； 根据所述地面点云数据中包含的三维点的反射强度信 息， 从所述地面点云数据中提取 得到反射强度大于阈值强度的三维点作为车位线的点云数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述将与 所述单条车位线距离小于预设距离的车 位编号赋值给 所述单条车位线的点云数据之后， 所述方法还 包括： 将距离所述立面点云数据距离最近的单条车位线所对应的车位编号赋值给所述立面 点云数据。 5.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述对所述点云数据进行分类处理之前， 所述方 法还包括： 从所述点云数据的采集轨 迹中确定一个轨 迹点作为 参考轨迹点； 将采集设备在所述参考轨迹点上的坐标系作为参考坐标系， 并将所述点云数据转换到 所述参考坐标系中， 得到转换后的点云数据； 对转换后高程高于所述采集设备的点云数据进行删除处 理， 得到剩余的点云数据。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述从所述点云数据的采集轨迹中确定一个轨迹 点作为参考轨迹点， 包括： 基于所述 点云数据的采集轨 迹， 确定包 含所述采集轨 迹的多边形区域； 从所述采集轨迹中确定与所述多边形区域的中心点距离最近的轨迹点作为参考轨迹 点。 7.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述对所述点云数据进行分类处理， 得到地面点 云数据和立 面点云数据， 包括： 基于预设的体素 大小， 将剩余的点云数据分割成多个 体素； 针对每个体素， 基于所述体素中的点云分布， 确定所述体素中点云分布最多的三个方 向； 根据所述体素中的点云数据在所述三个方向上的分布波动情况， 从所述多个体素中提 取出平面体素， 其中， 所述平面体素是指其中一个方向上 的波动幅度与其他两个方向上 的 波动幅度的差值 绝对值大于或等于预设幅度的体素；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115240154 A 2将法向方向朝向地面上方的平面体素确定为地面体素， 以及将法 向方向朝向水平方向 的平面体素确定为 立面体素； 将所述地面体素中的点云数据确定为地面点云数据， 将所述立面体素中的点云数据确 定为立面点云数据。 8.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述根据所述地面点云数据中包含的三维点的反 射强度信息， 从所述地面点云数据中提取得到反射强度大于阈值 强度的三维点作为车位线 的点云数据之前， 所述方法包括： 基于所述 地面点云数据中包 含的三维点的反射强度信息， 生成地 面反射强度直方图； 根据所述 地面反射强度直方图， 采用最大类间方差法， 确定所述阈值强度。 9.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述从所述地面点云数据中提取得到反射强度 大 于阈值强度的三维点作为车位线的点云数据之后， 所述方法还 包括： 基于预设的第一聚类距离， 对所述车位线的点云数据进行欧式聚类处理， 得到至少一 个车位线点云组； 删除点云数量小于预设数量的车位线点云组； 所述根据 所述车位线的点云数据中包含的三维点之间的相对位置关系， 从所述车位线 的点云数据中分离得到单 条车位线的点云数据， 包括： 根据剩余车位线点云组中包含的三维点之间的相对位置关系， 将彼此之间距离小于第 二聚类距离的相 邻三维点聚类到同一车位线 上， 得到所述车位线点云组中包含的单条车位 线的点云数据。 10.根据权利要求9所述的方法， 其中， 所述根据所述车位编号和所述单条车位线在三 维空间中的距离， 将与所述单条车位线距离小于预设距离的车位编号赋值给所述单条车位 线的点云数据之前， 所述方法还 包括： 在所述车位线点云组中， 根据 车位编号两侧距离所述车位编 号距离最近的两条车位线 之间的距离， 确定单位车位宽度； 基于所述车位编 号两侧距离所述车位编 号距离最远的两条车位线之间的距离， 确定所 述车位线点云组中包括的多个车位的总宽度； 基于所述多个车位的总宽度和所述单位车位宽度， 确定所述车位线点云组中包括的车 位数量和车位线数量； 响应于所述车位线点云组中分离出的单条车位线的数量小于所述车位线数量， 在所述 车位线点云组中拟合车位线， 使得所述车位线点云组中的所有车位线到达拟合出的车位线 的距离最近 。 11.根据权利要求1所述的方法， 其中， 若所述单条车位线附近没有与所述单条车位线 距离小于所述预设距离的车位编号， 所述方法还 包括： 获取所述单条车位线两侧 距离所述单条车位线距离最近， 且具有车位编 号的车位线的 车位编号； 基于获取到的车位编号进行线性插值处 理， 得到插值编号； 将所述插值编号赋予给 所述单条车位线的点云数据。 12.一种点云特 征提取装置， 其中， 包括： 获取模块， 用于获取停车场的点云数据和图像；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115240154 A 3