1.一種融合車載三維激光點云與影像的道路交通桿狀物分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、獲取點云和與所述點云對應的影像數據；

S2、剔除點云中的地面點得到預分割體，然后按照預設高度沿豎直方向對預分割體進行水平切片得到連續切片集合，通過切片的二維特征和同心圓柱特征對連續切片集合進行特征約束，將符合特征約束的連續切片集合作為桿狀物原始種子點；

S3、通過生長算法對桿狀物原始種子點進行生長，得到完整的桿狀物點云，以獲得桿狀物點云的精確位置信息；

S4、根據點云與全景影像的對應關系，將桿狀物點云投射到全景影像上得到桿狀物點云相應的影像范圍；

S5、利用訓練后的MaskRCNN對影像進行實例分割，得到桿狀物的實例分割信息，利用步驟S4中得到的桿狀物點云在全景影像中的范圍對其進行精細分類；

S201、通過如下公式篩選點云中的地面點：

；

其中：

代指點是地面的條件；

指點的軌跡點高度與三維激光掃描儀的安裝高度相差的絕對值小于一定閾值，該閾值范圍為0.25m；

代指點的鄰域點的局部變化高程小于0.15m；

是從點云中隨機選取的一個點；

是點的軌跡點高度，通過獲取點云時的該點軌跡信息與時間標簽匹配得到；

是車載三維激光掃描儀距離地面的高度；

是點的點云局部高程變化值，通過如下公式計算：

；

其中：

是點云中該點的個最鄰近點的點集；

是點集中的任意兩個點；

是點的高程值；

S202、遍歷點云中的所有點，從中剔除所有地面點，得到預分割體集；

S203、沿豎直方向以0.25m的高度對預分割體集中的每個預分割體進行水平切片；

S204、提取切片中各點之間的二維最大距離、以及切片之間于二維平面方向的偏移量，同時構建包括內圓柱和外圓柱的同心圓柱模型，然后，通過基于二維特征和同心圓柱特征的過濾公式對切片進行過濾，過濾公式如下：

其中：

指預分割體是桿狀物的條件；

指預分割體中連續切片集的數量大于5；

指預分割體中連續切片集在二維平面方向的最大偏移量小于0.25m；

指預分割體中連續切片集中的點至少存在85%落入內圓柱中；

是一個預分割體中二維最大距離小于距離閾值的豎直方向連續切片集的數目，距離閾值為0.2-0.5m；

是連續切片集在二維平面方向的最大偏移量；

C₁與C₂是基于連續切片集擬合的內外圓柱, 是落在內圓柱C₁內的點，是落在外圓柱C₂內的點，且，＜1，為同心圓柱模型比例閾值，r1為內圓柱半徑，r2為外圓柱半徑；

S205、遍歷預分割體集中每個預分割體的所有切片，過濾后的連續切片集為桿狀物預分割體的原始種子點。