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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种基于多传感器融合的无人驾驶点云实例分割方法及系统，本发明提出基于多传感器融合的点云分割方法，对获取的的点云对原始点云进行降采样以及地面分割，将获取到的图片进行分割得到的结果转换作为点云的附加信息，将附加信息作为先验数据形成所有目标实例的点云簇团，使用统计滤波得到粗分割结果，然后进行逐簇团的点云迭代聚类。对于每一个簇团，使用结合DBSCAN和孤立森林算法，提出的迭代孤立森林空间聚类算法，重复迭代直到点云簇团不再发生变化，最终得到点云的实例簇团。可以实现点云更准确的聚类分割，且将多传感器的数据进行有效融合，使实例分割的效率和准确度提高。
主权项：1.一种基于多传感器融合的无人驾驶点云实例分割方法，其特征是，包括以下步骤：获取智能驾驶中的待分割目标的三维点云数据及图片数据；对于待分割目标的三维点云数据，进行预处理以及地面分割；对于图片数据，进行分割；将图片数据分割得到的结果转换作为点云的附加信息，以所述附加信息作为先验数据，形成所有目标实例的点云簇团，使用统计滤波得到粗分割结果；对于每一个簇团，使用迭代孤立森林空间聚类算法，重复迭代直到点云簇团不再发生变化，最终得到点云的实例簇团；所述迭代孤立森林空间聚类算法为先进行DBSCAN与孤立森林算法，通过每一次迭代更新簇团内的核心点和非核心点，使用核心点指导孤立森林基于密度特征和统计特征计算，若轮廓系数不在设定范围内，进行组合聚类算法，使用以DBSCAN的密度与孤立森林的密度特征构建的组合判据，进行分割聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多传感器融合的无人驾驶点云实例分割方法及系统
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