(19)中华 人民共和国 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 202111626998.2 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 广州极飞科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区高普路 115号C座 (72)发明人 翁立宇　李亚桢　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 冯洁 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 障碍物的模型生成方法、 装置和计算机设备 (57)摘要 本申请提供一种障碍物的模 型生成方法、 装 置和计算机设备， 属于测绘技术领域。 所述方法 包括： 根据目标区域中各障碍物的原始点云， 确 定各障碍物的属性信息， 所述障碍物包括： 多个 固定障碍物以及连接在所述多个固定障碍物之 间的至少一个连接障碍物； 根据各所述固定障碍 物的属性信息， 从预设的矢量模 型集合中获取各 所述固定障碍物的矢量模型； 根据各所述固定障 碍物的属性信息以及各所述连接障碍物的属性 信息， 生成各所述连接障碍物的模型； 对各所述 固定障碍物的矢量模型和各所述连接障碍物的 模型进行连接处理， 得到目标模型。 本申请可 以 达到提高生成的模型的精确度的效果。 权利要求书2页 说明书14页 附图9页 CN 114387284 A 2022.04.22 CN 114387284 A 1.一种障碍物的模型生成方法， 其特 征在于， 包括： 根据目标区域中各障碍物的原始点云， 确定各障碍物的属性信 息， 所述障碍物包括： 多 个固定障碍物以及连接在所述多个固定障碍物之间的至少一个连接障碍物； 根据各所述固定障碍物的属性信 息， 从预设的矢量模型集合中获取各所述固定障碍物 的矢量模型； 根据各所述固定障碍物的属性信 息以及各所述连接障碍物的属性信 息， 生成各所述连 接障碍物的模型； 对各所述固定障碍物的矢量模型和各所述连接障碍物的模型进行连接处理， 得到目标 模型。 2.如权利要求1所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据各所述固定障碍物的属性 信息以及各 所述连接障碍物的属性信息， 生成各 所述连接障碍物的模型， 包括： 根据各所述固定障碍物的第 一属性信 息以及各所述连接障碍物的第 二属性信 息， 生成 各所述连接障碍物的模型， 其中， 所述第一属 性信息包括： 位置信息， 所述第二属性信息包 括： 高程信息 。 3.如权利要求2所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据各所述固定障碍物的第 一 属性信息以及各 所述连接障碍物的第二属性信息， 生成各 所述连接障碍物的模型， 包括： 根据固定障碍物的位置信息以及各所述连接障碍物的高程信息， 进行抛物线拟合处 理， 得到各 所述连接障碍物的模型。 4.如权利要求1所述的模型生成方法， 其特 征在于， 所述属性信息包括： 障碍物的类别； 所述根据 各所述固定障碍物的属性信 息， 从预设的矢量模型集合中获取各所述固定障 碍物的矢量模型， 包括： 从预设的矢量模型集合中获取与 所述固定障碍物的类别匹配的矢量模型， 作为所述固 定障碍物的矢量模型。 5.如权利要求1所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据目标区域中各障碍物的原 始点云， 确定各障碍物的属性信息， 包括： 对各所述障碍物的原 始点云进行聚类处 理， 得到聚类后的点云； 根据所述聚类后的点云， 确定各 所述障碍物的属性信息 。 6.如权利要求1 ‑5任一项所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据目标区域中各障 碍物的原 始点云， 确定各障碍物的属性信息之前， 包括： 对所述目标区域的原 始图像进行分割处 理， 得到各 所述障碍物的原 始图像； 根据各所述障碍物的原 始图像， 分别确定各 所述障碍物的原 始点云。 7.如权利要求6所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述对所述目标区域的原始图像进 行分割处 理， 得到各 所述障碍物的原 始图像， 包括： 基于实例分割算法， 对所述目标区域的原始图像进行分割处理， 得到各所述障碍物的 原始图像。 8.如权利要求1 ‑5任一项所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据目标区域中各障 碍物的原 始点云， 确定各障碍物的属性信息之前， 还 包括： 根据所述目标区域的原 始图像， 确定所述目标区域的原 始点云； 对所述目标区域的原始点云进行分割处理， 得到所述目标区域中各障碍物的原始点权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114387284 A 2云。 9.如权利要求8所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述对所述目标区域的原始点云进 行分割处 理， 得到所述目标区域中各障碍物的原 始点云， 包括： 基于实例分割算法， 对所述目标区域的原始点云进行分割处理， 得到所述目标区域中 各障碍物的原 始点云。 10.如权利要求1 ‑5任一项所述的模型生成方法， 其特征在于， 所述根据目标区域中各 障碍物的原 始点云， 确定各障碍物的属性信息之前， 还 包括： 获取所述目标区域的原 始图像； 根据所述原 始图像， 生成所述目标区域中各障碍物的原 始点云。 11.一种障碍物的模型生成装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 确定模块， 用于根据目标区域中各障碍物的原 始点云， 确定各障碍物的属性信息； 获取模块， 用于根据各固定障碍物的属性信息， 从预设的矢量模型集合中获取各所述 固定障碍物的矢量模型； 生成模块， 用于根据各所述固定障碍物的属性信息以及各连接障碍物的属性信息， 生 成各所述连接障碍物的模型； 连接处理模块， 用于对各所述固定障碍物的矢量模型和各所述连接障碍物的模型进行 连接处理， 得到目标模型。 12.一种计算机设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器， 所述存储器中存储有可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时， 实现上述权利要求 1至 10任一项所述的方法的步骤。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 该计算机程序被处 理器执行时， 实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114387284 A 3