(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 202210761426.3 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 上海数迹智能科技有限公司 地址 201702 上海市青浦区徐民路3 08弄50 号506室 (72)发明人 邹超　葛昊　任彬　鄢青山　 (74)专利代理 机构 上海天翔 知识产权代理有限 公司 312 24 专利代理师 陈骏键 (51)Int.Cl. G06T 7/254(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/50(2006.01) (54)发明名称 前背景提取方法、 装置、 计算机设备和存储 介质 (57)摘要 本发明公开的一种前背景提取方法， 包括： 获取点云数据； 对获取到的点云数据进行滤波处 理， 得到需要处理前背景范围内的点集； 对所述 点集进行聚类处理； 根据聚类处理后的点集进行 背景建模， 得到背景点云； 获取新输入的点云数 据， 并将获取到的新输入的点云数据与所述背景 点云进行差分查找归类处理； 以及根据差分查找 归类结果对 前景和背景进行更新处理。 还公开了 实现上述前背景提取方法的装置、 计算机设备和 存储介质。 本发明结合差分(实时性)机制、 历史 帧建模(稳定性)以及背景更新(可靠性)可以实 现较为快速、 稳定且较为 准确的背景提取。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115272421 A 2022.11.01 CN 115272421 A 1.一种前背景提取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取点云数据； 对获取到的点云数据进行 滤波处理， 得到需要处 理前背景 范围内的点 集； 对所述点集进行聚类处 理； 根据聚类处 理后的点 集进行背景建模， 得到背景点云； 获取新输入的点云数据， 并将 获取到的新输入的点云数据与 所述背景点云进行差分查 找归类处 理； 以及 根据差分查找归类结果对前 景和背景进行 更新处理。 2.如权利要求1所述的前背景提取方法， 其特征在于， 所述对获取到的点云数据进行滤 波处理， 得到需要处 理前背景 范围内的点 集， 包括： 根据采样要求设置滤波条件； 通过所述滤波条件 对所述点云数据进行 滤波处理； 以及 对滤波处理后的点云数据进行均匀采样处理， 以去 除离群点， 得到需要处理前背景范 围内的点 集。 3.如权利要求1所述的前背景提取方法， 其特征在于， 所述根据聚类处理后的点集进行 背景建模， 得到背景点云， 包括： 将聚类处 理后的点 集按照z值大小 进行排序； 将排序后的点 集按照z值切分成K个高度片段， 以将排序后的点 集切分为多个子点 集； 将切分后的多个子点 集作为背景的种子点簇， 并统计 每一个种子点簇中的点数量 N； 采用二分K ‑means方法对每一个种子点簇中的点数量N进行 聚类处理， 使得每一个种子 点簇中的点形成n个点簇聚类， 并作为所在种子点簇的种子点， 则输入点云共有K*N*n个背 景种子点； 重复上述操作直到满足背景建模所指定的帧数T， 至此 可得到种子点数为T*K*N*n； 对得到的所有种子点中属于同一高度片段内的点按照 坐标位置进行归类， 并对离群的 种子点进行剔除， 当某一高度片段内的剩余种子点数量大于阈值时， 则把该高度片段内的 剩余种子点的集 合作为背景种子点 集； 以及 对所述背景种子点集和非背景点集进行合并处理得到包含背景点集和非背景点集的 背景点云。 4.如权利要求3所述的前背景提取方法， 其特征在于， 所述将 获取到的新输入的点云数 据与所述背景点云进行差分查找归类处 理， 包括： 将获取到的新输入的点云数据与所述背景点云进行差分查找处 理； 以及 根据差分查找 处理结果对新输入的点云数据进行归类处理， 以将所述点云数据归为两 类， 一类是与所述背景点云重复的点 集， 另一类是新出现的点 集。 5.如权利要求4所述的前背景提取方法， 其特征在于， 所述根据差分查找归类结构对前 景和背景进行 更新处理， 包括： 对与所述背景点云重复的点集内的每一个点进行逐一判断， 若某一点判断为背景点， 则利用该点更新背景点， 若某一 点判断为前 景点， 则利用该点更新前 景点； 以及 对新出现的点集内的每一个点进行逐一判断， 若某一点判断为背景点， 则利用该点更 新背景点， 若某一 点判断为前 景点， 则利用该点更新前 景点。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272421 A 26.如权利要求5所述的前背景提取方法， 其特征在于， 对与所述背景点云重复的点集的 判断规则如下： 若与所述背景点云重复的点集中的点与 所述背景点云的背景种子点重复， 则对该点按 照z值差分处理， 若差 分值不超过阈值， 则利用该点更新背 景点， 若差 分值超过阈值， 则将该 点记录为标记， 并记录该点重复出现且差分值大于阈值的次数， 若连续超过次数大于预设 次数， 则将该点更新背景点， 否则将该点记录为前 景点， 并利用该点更新前 景点； 若与所述背景点云重复的点集中的点与 所述背景点云的背景种子点不重复， 则对该点 按照z值差 分处理， 若差 分值不超过阈值， 则将该点标记 为前景点， 并利用该点更新前景点， 若差分值超过阈值， 则记录为标记点， 并记录该点重复出现且差 分值大于阈值的次数， 若连 续超过次数大于预设次数， 则利用该点更新背景点， 否则标记为前景点， 并利用该点更新前 景点。 7.如权利要求5所述的前背景提取方法， 其特征在于， 对新出现的点集的判断规则如 下： 对新出现的点集中的点按照z距离归类到所属的点集， 并计算该点与该高度片段内的 种子点的距离， 若不超过阈值， 则归属为同一类点集； 若超过阈值且所属点类为背景点类， 则对该点进 行标记且记录计数， 当超过次数大于预设次数时， 则利用该点更新背 景点， 否则 将该点标记为前景点， 并利用该点更新前景点； 若超过阈值且 所属点类为 非背景点类， 则将 该点标记为前 景点， 并利用该点更新前 景点。 8.一种前背景提取装置， 其特 征在于， 包括： 点云数据获取模块， 所述 点云数据模块用于获取点云数据； 滤波处理模块， 所述滤波处理模块用于对获取到的点云数据进行滤波处理， 得到需要 处理前背景 范围内的点 集； 聚类处理模块， 所述聚类处 理模块用于对所述 点集进行聚类处 理； 背景建模模块， 所述背景建模模块用于根据聚类处理后的点集进行背景建模， 得到背 景点云； 差分查找归类处理模块， 所述差分查找归类处理模块用于获取新输入的点云数据， 并 将获取到的新输入的点云数据与所述背景点云进行差分查找归类处 理； 以及 前背景更新处理模块， 所述前背景更新处理模块用于根据差分查找归类结果对前景和 背景进行 更新处理。 9.一种计算机设备， 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如权利要求 1至7中任一项 所述的前背 景提取方 法的步骤。 10.一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如权利要求1至7中任一项所述的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272421 A 3