【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能檢測，特別是涉及一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。
技術介紹
1、橋檢車是一種專用的車輛，用于對橋梁、隧道等工程結構進行檢查和維護。橋檢車通常配備有各種檢測設備，可以對橋梁的結構、材料和狀態進行評估檢測。
2、相關技術中，檢測人員可以通過橋檢車進行巡檢，以接近橋梁結構進行觀察和測量。然而目前的橋檢車在檢測可能面臨多種干擾場景，導致檢測結果的錯誤率較高。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高智能橋檢車的檢測準確度的一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。
2、第一方面，本申請提供了一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法。所述方法包括：
3、獲取所述目標橋梁的點云數據；
4、基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中；
5、遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選；
6、根據篩選得到的若干個目標點云區間確定所述目標橋梁的橋墩信息。
7、在其中一個實施例中，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
8、獲取所述點云區間的高度特征以及寬度特征；
9、基于預設的高度閾值以及寬度閾
10、在其中一個實施例中，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
11、基于所述高度特征以及寬度特征確定所述點云區間的面積特征值；
12、基于預設的面積閾值對所述點云區間進行過濾，濾除所述點云區間中的干擾目標。
13、在其中一個實施例中，所述基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中之后，還包括：
14、基于預設的聚類分析算法對所述點云區間中的點云數據進行聚類分析；
15、基于所述聚類分析的結果對所述點云區間進行分割，得到滿足預設條件的候選目標，形成所述候選目標的集合。
16、在其中一個實施例中，所述根據篩選得到的若干個目標點云區間確定所述目標橋梁的橋墩信息包括：
17、根據所述點云數據確定所述候選目標的幾何面積以及掃描面積，以所述幾何面積以及所述掃描面積的積作為定位特征值；
18、根據所述定位特征值最大值對應的所述點云數據確定目標橋墩的位置信息。
19、在其中一個實施例中，所述方法還包括：
20、獲取所述目標橋梁上的輔助定位特征信息；
21、基于所述點云數據以及所述輔助定位特征信息確定所述目標橋梁的橋墩信息。
22、第二方面，本申請還提供了一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別裝置。所述裝置包括：
23、點云數據模塊，用于獲取所述目標橋梁的點云數據；
24、區間劃分模塊，用于基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中；
25、直方圖特征模塊，用于遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選；
26、橋墩信息模塊，用于根據篩選得到的若干個目標點云區間確定所述目標橋梁的橋墩信息。
27、在其中一個實施例中，所述直方圖特征模塊包括：
28、尺寸特征模塊，用于獲取所述點云區間的高度特征以及寬度特征；
29、第一干擾過濾模塊，用于基于預設的高度閾值以及寬度閾值對所述點云區間進行過濾，濾除所述點云區間中的干擾目標。
30、在其中一個實施例中，所述直方圖特征模塊包括：
31、面積特征模塊，用于基于所述高度特征以及寬度特征確定所述點云區間的面積特征值；
32、第二干擾過濾模塊，用于基于預設的面積閾值對所述點云區間進行過濾，濾除所述點云區間中的干擾目標。
33、在其中一個實施例中，所述區間劃分模塊之后，還包括：
34、聚類分析模塊，用于基于預設的聚類分析算法對所述點云區間中的點云數據進行聚類分析；
35、目標分割模塊，用于基于所述聚類分析的結果對所述點云區間進行分割，得到滿足預設條件的候選目標，形成所述候選目標的集合。
36、在其中一個實施例中，所述橋墩信息模塊包括：
37、定位特征值模塊，用于根據所述點云數據確定所述候選目標的幾何面積以及掃描面積，以所述幾何面積以及所述掃描面積的積作為定位特征值；
38、橋墩定位模塊，用于根據所述定位特征值最大值對應的所述點云數據確定目標橋墩的位置信息。
39、在其中一個實施例中，所述裝置還包括：
40、輔助定位特征模塊，用于獲取所述目標橋梁上的輔助定位特征信息；
41、輔助定位模塊，用于基于所述點云數據以及所述輔助定位特征信息確定所述目標橋梁的橋墩信息。
42、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備。所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面中任意一項實施例所述的一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法中的步驟。
43、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面中任意一項實施例所述的一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法中的步驟。
44、第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產品。所述計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如第一方面中任意一項實施例所述的一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法中的步驟。
45、上述一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品，通過權利要求書中的技術特征進行推導，能夠達到對應
技術介紹
中的技術問題的有益效果：
46、本申請提供了一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法，包括獲取所述目標橋梁的點云數據；基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中；遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選；根據篩選得到的若干個目標點云區間確定所述目標橋梁的橋墩信息。在實施中，通過獲取目標橋梁的點云數據，根據參考方向以及預設間隔對點云數據進行劃分，從而將點云數據劃分至若干個點云區間（bin）中，從而得以分區間地統計每個點云區間的直方圖特征，實現不同點云區間的獨立計算和對比，實現對大量的點云數據的統計分析的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中之后，還包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據篩選得到的若干個目標點云區間確定所述目標橋梁的橋墩信息包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于激光雷達的智能橋檢車橋墩識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述遍歷統計每個所述點云區間中所述點云數據的直方圖特征，基于所述直方圖特征對所述點云區間進行篩選包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的參考方向以及間隔對所述點云數據進行劃分，將所述點云數據劃分至若干個點云區間中之后，還包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據篩選得到的若干個目標點云區間確...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅鳳鳴，王杜娟，劉春城，孫杰，梁輝，徐兵峰，劉煒，沈翔，李夢雪，張建國，喻鵬，梁江，
申請(專利權)人：中鐵高新工業股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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