(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211429847.2 (22)申请日 2022.11.16 (71)申请人 北京亮道智能汽车技 术有限公司 地址 100102 北京市朝阳区广顺北 大街33 号福码大厦A座18层 (72)发明人 冯冠植　李晗　马嗣昆　罗川宇　 李肖含　剧学铭　 (74)专利代理 机构 北京柏杉松知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11413 专利代理师 孟维娜　高莺然 (51)Int.Cl. G06V 10/762(2022.01) G06V 20/64(2022.01) (54)发明名称 基于语义信息的聚类方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本发明实施例提供了一种基于语义信息的 聚类方法、 装置、 电子设备及存储介质， 方法包 括： 获取目标点云的属性信息， 属性信息包括： 目 标点云中各个检测点的位置信息和语义信息， 语 义信息包括检测点的至少一个语义标签和各个 语义标签对应的置信度； 基于目标点云中各个检 测点的位置信息， 将目标点云映射至栅格内； 针 对每一栅格， 基于该栅格中各个检测点的语义信 息， 确定该栅格的栅格语义信息， 栅格语义信息 包括栅格的至少一个语义标签和各个语义标签 对应的置信度； 根据栅格 之间的位置关系和栅格 语义信息， 对栅格进行聚类， 得到聚类后的点云 簇， 并确定各个点云簇的语义标签。 应用本发明 实施例， 可以提高聚类算法的容错率， 且大幅提 升聚类的准确度。 权利要求书2页 说明书11页 附图1页 CN 115512147 A 2022.12.23 CN 115512147 A 1.一种基于语义信息的聚类方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标点云的属性信息， 所述属性信息包括： 所述目标点云中各个检测点的位置信 息和语义信息， 所述语义信息包括所述检测点的至少一个语义标签和各个语义标签对应的 置信度； 基于所述目标点云中各个 检测点的位置信息， 将所述目标点云映射至栅格内； 针对每一栅格， 基于该栅格 中各个检测点的语义信息， 确定该栅格的栅格语义信 息， 所 述栅格语义信息包括 栅格的至少一个 语义标签和各个 语义标签对应的置信度； 根据所述栅格之间的位置关系和所述栅格语义信息， 对所述栅格进行聚类， 得到聚类 后的点云簇， 并确定各个点云簇的语义标签。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述针对每一栅格， 基于该栅格中各个检 测点的语义信息， 确定该栅格的栅格 语义信息的步骤， 包括： 针对每一栅格， 将该栅格内所有检测点包括的语义标签对应的置信度累加求和， 得到 各个语义标签的累计置信度， 并将大于预设阈值的累计置信度对应的语义标签， 作为该栅 格的语义标签； 对该栅格的各个语义标签对应的累计置信度进行归一化， 得到该栅格的各个语义标签 对应的置信度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在针对每一栅格， 基于该栅格中各个检测 点的语义信息， 确定该栅格的栅格 语义信息之后， 还 包括： 针对每一栅格， 判断该栅格的所有语义标签是否属于预设的物体类别， 若该栅格的任 一语义标签属于预设的物体类别， 则执行根据所述栅格之 间的位置 关系和所述栅格语义信 息， 对所述 栅格进行聚类的步骤。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述栅格之间的位置关系和所述 栅格的栅格 语义信息， 对所述 栅格进行聚类， 得到聚类后的点云簇的步骤， 包括： 确定种子栅格， 将处于所述种子栅格的预设搜索范围内的栅格作为 候选栅格； 判断所述候选栅格的语义标签是否与所述种子栅格的语义标签相匹配， 若是， 将该候 选栅格与所述种子栅格聚类到同一点云簇， 并将该候选栅格确定为新的种子栅格， 返回执 行将处于所述种子栅格的预设搜索范围内的栅格作为候选栅格， 判断所述候选栅格的语义 标签是否与所述种子栅格的语义标签相匹配的步骤。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述栅格的语义标签中包括主语义标签， 所述预设搜索范围的大小与栅格的主语义标签相关。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述判断所述候选栅格的语义标签是否与 所述种子栅格的语义标签相匹配的步骤， 包括： 判断所述候选栅格的至少一个语义标签与 所述种子栅格的任一语义标签是否相同， 若 是， 确定所述 候选栅格的语义标签与所述种子栅格的语义标签相匹配； 若所述候选栅格的任一语义标签与 所述种子栅格的任一语义标签均不相同， 确定所述 候选栅格的语义标签与所述种子栅格的语义标签不相匹配。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定各个点云簇的语义标签的步骤， 包括： 针对各个点云簇， 基于该点云簇包含的各个栅格的栅格语义信息， 计算每个语义标签权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512147 A 2对应的置信度总和并归一化处理， 将归一化处理后最大的置信度对应的语义标签作为该点 云簇的语义标签。 8.一种基于语义信息的聚类装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取目标点云的属性信 息， 所述属性信 息包括： 所述目标点云中各个检 测点的位置信息和语义信息， 所述语义信息包括所述检测点的至少一个语义标签和各个语 义标签对应的置信度； 映射模块， 用于基于所述目标点云中各个检测点的位置信息， 将所述目标点云映射至 栅格内； 第一确定模块， 用于针对每一栅格， 基于该栅格 中各个检测点的语义信息， 确定该栅格 的栅格语义信息， 所述栅格语义信息包括栅格的至少一个语义标签和各个语义标签对应的 置信度； 第二确定模块， 用于根据所述栅格之间的位置关系和所述栅格语义信息， 对所述栅格 进行聚类， 得到聚类后的点云簇， 并确定各个点云簇的语义标签。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总线， 其中， 处理 器， 通信接口， 存 储器通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执 行存储器上所存放的程序时， 实现权利要求1 ‑7任一所述的方法步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质内存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1 ‑7任一所述的方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512147 A 3