深度图辅助的三维激光雷达点云目标高效分割

"本文提出了一种基于深度图的三维激光雷达点云目标分割方法，针对现有算法在实时性和准确性上的不足，通过将点云数据转化为深度图并结合自适应参数改进的DBSCAN算法，实现了对非地面点云的高效聚类分割。实验结果显示，这种方法在时间效率上有所提高，降低了欠分割错误率，分割准确度提升至85.02%。" 本文主要探讨了在智能车系统中，三维激光雷达点云目标分割的关键技术。现有的点云目标分割算法存在实时性和准确性的问题，为解决这些问题，作者提出了一种新的方法，即基于深度图的点云目标快速分割。首先，他们将三维激光雷达的点云数据转换为深度图像，这样可以有效地表达空间信息，并建立了深度图与原始点云数据之间的映射关系。这一转换有助于简化后续处理步骤，提高了处理速度。 接着，利用激光雷达扫描线的角度阈值，研究人员能够有效地剔除地面点云数据，减少了不需要的噪声干扰。然后，他们采用了一种结合深度图和自适应参数优化的DBSCAN算法来对剩余的非地面点云进行聚类。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的聚类，而不会受到先验类别数量的影响。通过自适应参数调整，该方法能够更好地适应不同场景下的点云分布，进一步提升了分割效果。 实验对比显示，新提出的深度图方法相比于传统的聚类算法在执行效率上有显著提升，同时在降低欠分割错误率方面表现出色。分割准确度从原本的75.02%提升到85.02%，这表明了该方法在实际应用中的优越性，对于智能车环境感知具有重要意义。 关键词涉及遥感技术、激光雷达、点云目标分割、深度图以及角度和距离的计算。这些关键词反映了研究的核心内容，即利用遥感技术中的激光雷达获取三维点云数据，并通过深度图和特定算法实现精确的目标分割，以增强智能车的环境感知能力。 该文提出的基于深度图的点云目标分割方法为三维激光雷达数据处理提供了一个有效且高效的解决方案，特别是在智能交通系统中，这种技术有望改善自动驾驶车辆的环境识别性能，从而提高驾驶安全性和自动化水平。