[发明专利]用于处理点云数据的方法和装置在审
申请号: | 201711477530.5 | 申请日: | 2017-12-29 |
公开(公告)号: | CN108460791A | 公开(公告)日: | 2018-08-28 |
发明(设计)人: | 湛逸飞;闫淼;周旺;段雄;朗咸朋;马常杰 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06T7/254 | 分类号: | G06T7/254;G06T5/50 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 李辉;李峥宇 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 候选对象 处理点 方法和装置 第二位置 第一位置 点云数据 计算机存储介质 运动对象 偏移 响应 | ||
根据本公开内容的示例性实现方式,提供了一种用于处理点云数据的方法和装置。具体地,提供了一种用于处理点云数据的方法,包括:从点云数据中分别获取第一帧和第二帧;在第一帧和第二帧中分别提取第一候选对象和与第一候选对象相对应的第二候选对象;分别确定第一候选对象和第二候选对象在点云数据的坐标系中的第一位置和第二位置;以及响应于第一位置和第二位置之间存在偏移,将第一候选对象和第二候选对象中的任一项标识为运动对象。根据本公开内容的示例性实现方式,还提供了用于处理点云数据相应的装置、设备和计算机存储介质。
技术领域
本公开内容的实施方式主要涉及数据处理领域,并且更具体地,涉及用于处理点云数据的方法和装置。
背景技术
随着三维扫描技术以及数字地图技术的发展,目前已经提出了利用采集实体(例如,采集车)承载采集设备(例如,激光扫描仪)来采集城市的三维数据并构建三维模型的技术方案。对于诸如建筑、道路、树木等静止对象而言,目前已经能够基于采集到的点云数据构建相应的三维模型。然而,由于城市道路中可能存在例如运动中的车辆、自行车、和行人等的大量运动对象,此时在采集设备所采集的点云数据中将会包括与这些运动对象相关联的不期望的数据。
传统的点云数据处理方案在很大程度上依赖于建模人员的人工处理。另外,还提出了通过与点云数据相关联的图像数据进行图像识别来确定运动对象的技术方案。然而,现有的技术方案严重依赖于人工操作,需要复杂的计算,然而却并不能准确地识别运动对象。
发明内容
根据本公开内容的示例实施方式,提供了一种用于处理点云数据的方案。
在本公开内容的第一方面中,提供了一种用于处理点云数据的方法。具体地,该方法包括:从点云数据中分别获取第一帧和第二帧;在第一帧和第二帧中分别提取第一候选对象和与第一候选对象相对应的第二候选对象;分别确定第一候选对象和第二候选对象在点云数据的坐标系中的第一位置和第二位置;以及响应于第一位置和第二位置之间存在偏移,将第一候选对象和第二候选对象中的任一项标识为运动对象。
在本公开内容的第二方面中,提供了一种用于处理点云数据的装置。具体地,该装置包括:获取模块,获取模块被配置为从点云数据中分别获取第一帧和第二帧;提取模块,提取模块被配置为在第一帧和第二帧中分别提取第一候选对象和与第一候选对象相对应的第二候选对象;确定模块,确定模块被配置为分别确定第一候选对象和第二候选对象在点云数据的坐标系中的第一位置和第二位置;以及标识模块,标识模块被配置为响应于第一位置和第二位置之间存在偏移,将第一候选对象和第二候选对象中的任一项标识为运动对象。
在本公开内容的第三方面中,提供了一种设备,包括一个或多个处理器;以及存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现根据本公开内容的第一方面的方法。
在本公开内容的第四方面中,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现根据本公开内容的第一方面的方法。
应当理解,发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开内容的实施方式的关键或重要特征,亦非用于限制本公开内容的范围。本公开内容的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明,本公开内容的各实施方式的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素,其中:
图1示意性示出了根据本公开内容的示例性实施方式的应用环境的图示;
图2示意性示出了根据一个技术方案所获得的点云数据的图示;
图3示意性示出了根据本公开内容的示例性实施方式的用于处理点云数据的方案的框图;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百度在线网络技术(北京)有限公司,未经百度在线网络技术(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711477530.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。