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申请/专利权人：济南大学
摘要：本申请公开了一种基于车路协同的恶劣天气下的道路点云补全方法，涉及车路协同和点云处理领域，用以解决恶劣天气下道路点云大量缺失、难以进行道路状况分析的问题。具体步骤包括：天气状况良好时，采集预设路段点云信息作为样本点云数据，同时采集预设路段的图像信息作为样本图像数据，将获取的点云和图像样本数据作为一组路端信息；恶劣天气下，车辆行驶至预设路段时，车端感知到预设路段的图像信息，根据此图像在路端信息中进行匹配，检索到此预设路段的样本图像数据，从而得到对应样本点云数据；车辆行驶进预设路段时，将此时车端感知到的预设路段的点云信息作为实验点云数据，从中得到子实验点云数据，并从样本点云数据中获取相应的子样本点云数据；将子实验点云数据与子样本点云数据，转换为基于点云密度的BEV视图；基于子样本点云数据的BEV视图，从中提取出子实验点云数据的BEV视图中不存在的点；将提取的BEV视图中的点还原为三维点云，补充到子实验点云数据中从而完成点云补全。
主权项：1.一种基于车路协同的恶劣天气下的道路点云补全方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：天气状况良好时，采集预设路段点云信息作为样本点云数据，同时采集预设路段的图像信息作为样本图像数据，将获取的点云和图像样本数据作为一组路端信息；S2：恶劣天气下，车辆行驶至预设路段时，车端感知到预设路段的图像信息，根据此图像在路端信息中进行匹配，检索到此预设路段的样本图像数据，从而得到对应样本点云数据；S3：车辆行驶进预设路段时，将此时车端感知到的预设路段的点云信息作为实验点云数据，从中得到子实验点云数据，并从样本点云数据中获取相应的子样本点云数据；S4：将子实验点云数据与子样本点云数据，转换为基于点云密度的BEV视图；S5：基于子样本点云数据的BEV视图，从中提取出子实验点云数据的BEV视图中不存在的点；S6：将提取的BEV视图中的点还原为三维点云，补充到子实验点云数据中从而完成点云补全。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于车路协同的恶劣天气下的道路点云补全方法
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