[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取采集装置采集的第一帧点云数据；识别所述第一帧点云数据中的至少一个障碍物；确定每个障碍物相对于所述采集装置的第一位置及每个障碍物的第一三维尺寸；

针对每个障碍物，基于相应障碍物的第一位置及相应障碍物的第一三维尺寸，从所述采集装置采集的X帧点云数据中提取相关点云数据；所述X帧点云数据包含所述第一帧点云数据；所述相关点云数据至少包含相应障碍物对应的点云数据；对提取的相关点云数据进行切片处理，得到切片结果；并基于切片结果重新确定相应障碍物相对于所述采集装置的位置及相应障碍物的三维尺寸，得到第二位置和第二三维尺寸；其中，X为大于1的整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相应障碍物的第一位置及相应障碍物的第一三维尺寸，从X帧点云数据中提取相关点云数据，包括：

针对所述X帧点云数据中的每一帧点云数据，基于相应障碍物的第一位置及相应障碍物的第一三维尺寸，确定第一空间范围；并提取所述第一空间范围内的点云数据；所述第一空间范围的中心是相应障碍物的第一位置；所述第一空间范围大于第二空间范围；所述第二空间范围是相应障碍物的第一三维尺寸所对应的空间范围。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对提取的相关点云数据进行切片处理，包括：

利用提取的相关点云数据在第一坐标系的坐标，基于所述第一坐标系和第二坐标系之间的变换矩阵，得到所述相关点云数据在所述第二坐标系的坐标；所述第一坐标系为所述采集装置采集点云数据时所使用的坐标系；所述第二坐标系为以相应障碍物的第一位置为原点的坐标系；

基于所述相关点云数据在所述第二坐标系的坐标，对所述相关点云数据进行切片处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相关点云数据在所述第二坐标系的坐标，对所述相关点云数据进行切片处理，包括：

以所述第二坐标系的原点为起点，基于预设的切片厚度，沿所述第二坐标系的坐标轴对所述相关点云数据进行六个方向的切片处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于切片结果重新确定相应障碍物相对于所述采集装置的位置及相应障碍物的三维尺寸，包括：

针对所述六个方向中的每个方向，确定相应方向上得到的多个切片中每个切片的面积；并确定相应方向上的切片面积变化趋势；基于相应方向上的切片面积变化趋势，确定相应方向上的分割点；

利用确定的六个分割点，重新确定相应障碍物相对于所述采集装置的位置及相应障碍物的三维尺寸。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于相应方向上的切片面积变化趋势，确定相应方向上的分割点，包括：

确定相应方向上得到的多个切片面积中的最小切片面积；

在所述最小切片面积小于或等于第一阈值的情况下，基于所述最小切片面积对应的切片，确定相应方向上的分割点。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于相应方向上的切片面积变化趋势，确定相应方向上的分割点，包括：

确定相应方向上得到的多个切片面积中的最小切片面积；

在所述最小切片面积大于第一阈值的情况下，基于相应方向上得到的最后一个切片，确定相应方向上的分割点。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于每个障碍物相对于所述采集装置的第二位置及每个障碍物的第二三维尺寸，从所述第一帧点云数据中抠除所述至少一个障碍物。

9.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述识别所述第一帧点云数据中的至少一个障碍物，包括：

利用预设的深度学习模型，识别所述第一帧点云数据中的至少一个障碍物。