(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210127306.8 (22)申请日 2022.02.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114170126 A (43)申请公布日 2022.03.11 (73)专利权人 智道网联科技 （北京） 有限公司 地址 100029 北京市东城区北三环东路3 6 号1号楼B6 01 (72)发明人 康含玉　盛杲　张海强　李成军　 (74)专利代理 机构 北京市隆安 律师事务所 11323 专利代理师 权鲜枝 (51)Int.Cl. G06T 5/50(2006.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 112346073 A,2021.02.09 CN 10809096 0 A,2018.0 5.29 CN 10268247 7 A,2012.09.19 CN 113658256 A,2021.1 1.16 US 2021/ 0056716 A1,2021.02.25 刘辉席 等.基 于IMU和动态目标检测的多帧 点云融合 算法. 《计算机 应用研究》 .2021, 马跃龙等.一种基 于深度相机的机 器人室内 导航点云地图生成方法. 《测绘工程》 .2018,(第 03期),全文. 张艳国等.基 于惯性测量单 元的激光雷达点 云融合方法. 《系统仿真学报》 .2018,(第1 1期), 全文. 审查员 王洁 (54)发明名称 一种点云稠密化方法、 装置和电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种点云稠 密化方法、 装置和 电子设备。 本发明的点云稠密化方法包括： 获取 路侧激光雷达的多帧时序点云， 对多帧时序点云 中相同物体的目标级点云进行融合， 得到至少一 簇目标级融合点云； 获取当前帧点云的至少一簇 目标级点云， 确定出与至少一簇目标级融合点云 匹配的目标级匹配点云， 并确定出目标级融合点 云相对于目标级匹配点云的偏移量； 根据偏移量 将目标级融合点云添加到当前帧点云中。 本发明 的技术方案是基于偏移量对目标级点云进行位 置补偿， 将位置补偿后的目标级点云进行融合， 有效地解决了多帧点云融合方案的运动物体拖 尾问题。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114170126 B 2022.07.05 CN 114170126 B 1.一种点云稠密化方法， 其特 征在于， 包括： 获取路侧激光雷达的多帧时序点云， 对多帧时序点云中相同物体的目标级点云进行融 合， 得到至少一簇目标级融合 点云； 获取当前帧点云的至少一簇目标级点云， 确定出与所述至少一簇目标级融合点云匹配 的目标级匹配点云， 并确定出目标级融合 点云相对于目标级匹配点云的偏移量； 根据所述偏移量将所述目标级融合 点云添加到当前帧点云中； 其中确定出与所述至少一簇目标级融合 点云匹配的目标级匹配点云， 包括： 分别获取当前帧点云的至少一簇目标级点云的统计特征和所述至少一簇目标级融合 点云的统计特征， 所述统计特征包括簇重心和簇内聚合度； 根据簇重心和簇内聚合度构建 特征向量； 采用匈牙利匹配算法对特征向量进行匹配计算， 得到当前帧点云的各簇目标级 点云与各簇目标级融合点云的匹配结果； 根据匹配结果确定出与所述至少一簇目标级融合 点云匹配的目标级匹配点云； 以及， 确定出目标级融合点云相对于目标级 匹配点云的偏移量， 包括： 分别获取目标级 融合点云和目标级匹配点云的重心； 根据目标级融合点云和目标级匹配点云的重心， 获取 所述偏移量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取当前帧点云的至少一簇目标级点云， 包括： 获取路侧激光雷达的背景点云； 根据所述背景点云确定出当前帧点云的前 景点云； 对所述前 景点云进行聚类处 理， 得到至少一簇目标级点云。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据 所述背景点云确定出当前帧点云的前 景点云， 包括： 获取当前帧点云中点云数据与所述背景点云中相应点云数据之间的距离； 若所述距离大于距离阈值， 确定当前帧点云中该点云数据为前 景点云。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述偏移量将所述目标级融合点云添 加到当前帧点云中， 包括： 根据所述偏移量对所述目标级融合 点云的点云位置进行补偿； 将位置补偿后的目标级融合 点云添加到当前帧点云中。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对多帧时序点云中相同物体的目标级点云 进行融合， 包括： 将多帧时序点云中第 一帧点云的目标级点云融合至第 二帧点云， 得到第 二帧点云的目 标级融合 点云； 将第二帧点云的目标级融合点云融合至第 三帧点云， 得到第 三帧点云的目标级融合点 云； 以此完成对多帧时序点云中相同目标的目标级点云进行融合。 6.一种点云稠密化装置， 其特 征在于， 包括： 目标融合单元， 用于获取路侧激光雷达的多帧时序点云， 对多帧时序点云中相同物体 的目标级点云进行融合， 得到 至少一簇目标级融合 点云； 点云计算单元， 用于获取当前帧点云的至少一簇目标级点云， 确定出与所述至少一簇权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114170126 B 2目标级融合点云匹配的目标级匹配点云， 并确定出目标级融合点云相对于目标级匹配点云 的偏移量； 目标融合单 元， 还用于根据所述偏移量将所述目标级融合 点云添加到当前帧点云中； 其中， 点云计算单元， 还用于分别获取当前帧点云的至少一簇目标级点云的统计特征 和所述至少一簇目标级融合点云的统计特征， 所述统计特征包括簇重心和簇内聚合度； 根 据簇重心和簇内聚合度构建特征向量； 采用匈牙利匹配算法对特征向量进行匹配计算， 得 到当前帧点云的各簇目标级点云与各簇目标级融合点云的匹配结果； 根据匹配结果确定出 与所述至少一簇目标级融合点云匹配的目标级匹配点云； 以及， 进一步用于分别获取目标 级融合点云和目标级匹配点云的重心； 根据目标级融合点云和目标级匹配点云的重心， 获 取所述偏移量。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 以及 被安排成存储计算机可执行指令的存储器， 所述可执行指令在被执行时使所述处理器 执行所述权利要求1 ‑5之任一所述 点云稠密化方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114170126 B 3