摘要
本发明提供了一种两阶段式高精度三维点云语义地图构建方法,步骤为:基于三维点云地图、根据当前车辆位姿和预设半径获得第一点云数据集;分割模型分割当前车端图像获得第一视觉语义信息;粗融合第一点云数据集和第一视觉语义信息并进行第一剔除噪声处理获得子粗点云语义数据集;融合至少一个子粗点云语义数据集获得粗点云语义数据集;基于第二视觉语义信息对粗点云语义数据集进行第二剔除噪声处理获得子三维点云语义地图,根据至少一个子三维点云语义地图获得三维点云语义地图。该方法通过分阶段的方式逐步提升三维点云语义地图的精度和语义信息的准确性,突破了单一阶段处理可能存在的精度和效率问题,有效提升了整体系统的鲁棒性与可操作性。
技术关键词
点云语义地图
数据
视觉
剔除噪声
三维点云地图构建
聚类算法
两阶段
空间索引结构
深度学习图像
车辆
离群点
参数
分阶段