申请/专利权人：广州行深智能科技有限公司

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117611858A

主分类号：G06V10/762

分类号：G06V10/762;G06V10/20;G06V10/72

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于量化的点云中心聚类方法、系统及终端设备，该方法包括：获取原始点云数据；对原始点云数据中的离散数据点进行量化，得到包括多个量化数据点的量化点云数据；将各量化数据点视作点云非空体素坐标，计算得到各聚类簇的初始质心；在原始点云数据或量化点云数据的基础上优化各聚类簇的质心，得到原始点云数据的聚类结果。本发明应用于自动驾驶领域，通过将三维空间中离散的数据点量化转变为规则排布的三维体素来降低原始点云的庞大数据量，并使用体素的中心坐标及内部离散点数量代替其内部的离散点云数据点信息，有效提升了面对大场景点云数据时的聚类效率，从而提高自动驾驶过程中目标障碍物检测的实时性。

主权项：1.一种基于量化的点云中心聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取包括若干离散数据点的原始点云数据；步骤2，基于预设的体素尺寸对所述原始点云数据中的离散数据点进行量化处理，得到包括多个量化数据点的量化点云数据；步骤3，将所述量化点云数据中的各量化数据点视作非空体素中心坐标，经过去重处理后，基于各体素计算得到各聚类簇的初始质心；步骤4，根据各所述聚类簇的初始质心，在所述原始点云数据或所述量化点云数据的基础上优化各所述聚类簇的质心，得到所述原始点云数据最终的聚类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州行深智能科技有限公司 基于量化的点云中心聚类方法、系统及终端设备

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