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文档简介
数据进行分割，输出带有语义类别标签的每个类，依次将栅格内未被聚类的点执行8邻域分段2S1基于语义分割算法对激光雷达点云数据进行分割，输出带有语义类别标签的每个将栅格内未被聚类的所述非地面点执行8邻域S4统计每个聚类的中各语义类别点数量，所述语义类别点数量最多的类别为候选类S5基于所述S4所获得的每个聚类类别，根据各聚类类别设定对应的聚类距离合并参S31将所述非地面点云投影至栅格地图GM中，每个所述栅格内存储在所述栅格范围内的点云序号id和栅格所属聚类序号N，令所有栅格初始聚类序号N都为0，将无序点云有序聚类序号为初始值0的所述栅格为种子点Pseed，将所述种子点Pseed所在栅格标记为第N其中，将所述种子点Pseed距离原点距离r设置聚类距离参S33将所述8邻域内聚类序号由0变为N的非地面点依次为新的种子点Pseed，依次执行2.根据权利要求1所述的聚类方法，其特征在于，所述S1中相应语义分割算法包括：3.根据权利要求1所述的聚类方法，其特征在于34依次将栅格内未被聚类的所述非地面点执行8别为不确定类别；[0016]S31将所述非地面点云投影至栅格地图GM中，每个所述栅格内存储在所述栅格范初始聚类序号为初始值0的所述栅格为种子点Pseed，将所述种子点Pseed所在栅格标记为[0019]S33将所述8邻域内聚类序号由0变为N的非地面点依次为新的种子点Pseed，依次执行S32，直到所有该类种子点Pseed所述8邻域内无所述栅格初始聚类序号为初始值0为5[0032]下面将结合附图详细说明根据本发明的一种融合点云语义类别和距离的聚类方Dthr和栅格地图GM分辨率GMres，计算出种子点对应的栅格个数n，以种子点Pseed为中心[0043]S33将8邻域内聚类序号由0变为N的非地面点依次为新的种子点Pseed，依次执行6[0045]将非地面点云数据投影到栅格地图中，栅格范围和栅格分辨率根据需求设定(如[0049]S4统计每个聚类的中各语义类别点数量，语义类别点数量最多的类别为候选类[0053]统计按照图2流程聚类的结果中不同类别点个数，图3表示不同类别点数柱状[0057]S5基于S4所获得的每个聚类类别，根据各聚类类别设定对应的聚类距离合并参78
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