基于深度图的道路场景三维点云分割优化方法

点云分割在计算机视觉、智能驾驶、遥感测绘、智慧城市等领域具有重要意义。为提高对激光雷达采集点云分割的准确率，提出了一种基于深度图的道路场景三维点云分割优化方法。将点云数据转化为深度图，建立三维点云与深度图之间的投影关系，利用相邻激光雷达扫描线的角度阈值进行地物分割，再对分割后的地上物体进行分割，去除噪声点。通过使用KNN(K-Nearest Neighbor)插值优化算法对分割结果进一步优化，较好地克服了过分割问题，提高了点云分割的准确率。实验结果表明，该方法的运行时间达到86 ms,相较传统深度图的自适应DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)方法准确率提升了5%,达到90.5%。