[发明专利]点云处理方法、点云处理系统和存储介质

说明书

本申请公开了一种点云处理方法、点云处理系统和存储介质。点云处理方法包括：处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，当前二维特征为目标点在当前帧图像的二维特征；根据当前帧图像树结构确定目标点与目标点的邻近点之间的距离；根据距离预测目标点的卷积核；利用卷积核处理当前二维特征以得到当前三维特征，当前三维特征为目标点在当前帧图像的三维特征；根据当前三维特征确定当前帧图像的点云分割结果。如此，可以及时确定当前帧图像的点云分割结果，从而使扫描者对点云分割结果及时做出反馈，有利于提高分割效果。

技术领域

本申请涉及电子技术领域，具体涉及一种点云处理方法、点云处理系统和存储介质。

背景技术

相关技术通常对摄像头拍摄的图像进行分割处理，以使电子装置理解整个场景，从而便于进行室内导航、机器人抓取等操作。然而，相关技术的处理方法通常是离线的，即对已经扫描好的场景图像进行分割。如此，在扫描过程中扫描者不能立刻得到点云分割结果，无法对点云分割结果及时做出反馈，导致分割效果较差。

发明内容

本申请提供了一种点云处理方法、点云处理系统和存储介质。

本申请实施方式提供一种点云处理方法。点云处理方法包括：

处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，所述当前二维特征为所述目标点在所述当前帧图像的二维特征；

根据所述当前帧图像确定所述目标点与所述目标点的邻近点之间的距离；

根据所述距离预测所述目标点的卷积核；

利用所述卷积核处理所述当前二维特征以得到当前三维特征，所述当前三维特征为所述目标点在所述当前帧图像的三维特征；

根据所述当前三维特征确定所述当前帧图像的点云分割结果。

本申请实施方式提供一种点云处理系统。点云处理系统包括存储器和处理器，所述处理器连接所述存储器，所述处理器用于处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，所述当前二维特征为所述目标点在所述当前帧图像的二维特征；根据所述当前帧图像确定所述目标点与所述目标点的邻近点之间的距离；根据所述距离预测所述目标点的卷积核；利用所述卷积核处理所述当前二维特征以得到当前三维特征，所述当前三维特征为所述目标点在所述当前帧图像的三维特征；根据所述当前三维特征确定所述当前帧图像的点云分割结果。

本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被处理器执行时实现上述的点云处理方法。

本申请实施方式的点云处理方法、点云处理系统和存储介质，通过处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，并利用由目标点和邻近点之间的距离预测得到的卷积核，处理当前二维特征以得到当前三维特征，从而确定当前帧图像的点云分割结果，可以使得扫描者对点云分割结果及时做出反馈，有利于提高分割效果。

本申请的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实施方式的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请实施方式的点云处理方法的流程示意图；

图2是本申请实施方式的点云处理系统的模块示意图；

图3是本申请另一实施方式的点云处理方法的流程示意图；

图4是本申请又一实施方式的点云处理方法的流程示意图；

图5是本申请再一实施方式的点云处理方法的流程示意图；

图6是本申请实施方式的点云处理方法中区间树与八叉树的示意图；