[发明专利]点云数据匹配方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种点云数据匹配方法，其特征在于，包括：

获取待匹配的第一点云数据和第二点云数据，对于所述第一点云数据和所述第二点云数据中的每一点云数据，所述每一点云数据中包括多个三维点的位置信息和属性信息；

获取所述第一点云数据对应的第一二维数据，所述第一二维数据包括与所述第一点云数据中的多个三维点对应的多个二维点的位置信息和属性信息；

获取所述第二点云数据对应的第二二维数据，所述第二二维数据包括与所述第二点云数据中的多个三维点对应的多个二维点的位置信息和属性信息；

基于所述第一二维数据，确定所述第一点云数据中的各第一三维关键点，并获取每个所述第一三维关键点的关键点特征，所述关键点特征包括纹理特征和空间结构特征；

基于所述第二二维数据，确定所述第二点云数据中的各第二三维关键点，并获取每个所述第二三维关键点的关键点特征；

基于各所述第一三维关键点的关键点特征和各所述第二三维关键点的关键点特征，对各所述第一三维关键点和各所述第二三维关键点进行匹配，得到匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于一个所述三维点，所述属性信息包括反射强度信息或颜色信息中的至少一项。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一二维数据，确定所述第一点云数据中的各第一三维关键点，包括：

提取所述第一二维数据中各二维点的相关信息，所述相关信息包括关键点信息和显著性信息，对于每个所述二维点，所述关键点信息表征了该二维点是二维关键点的可能性，所述显著性信息表征了该二维点在所述第一二维数据中各二维点的显著程度；

基于各所述二维点对应的关键点信息和显著性信息，确定各所述二维点中的二维关键点；

将所述第一点云数据中与确定出的各所述二维关键点对应的各三维点，确定为各所述第一三维关键点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述二维点对应的关键点信息和显著性信息，确定各所述二维点中的二维关键点，包括：

对于每个所述二维点，基于所述二维点对应的关键点信息和显著性信息，确定所述二维点的重要程度；

基于各所述二维点的重要程度，确定出各所述二维点中的二维关键点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述每一点云数据，还包括：

基于所述点云数据对应的二维数据，提取所述二维数据中各二维点的特征描述信息；

确定所述第一点云数据中每个第一三维关键点所对应的纹理特征，包括：

对于每一所述第一三维关键点，将与所述第一三维关键点对应的二维关键点的特征描述信息，作为所述第一三维关键点所对应的纹理特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一点云数据中每个第一三维关键点所对应的空间结构特征，包括：

对于每个所述第一三维关键点，基于所述第一点云数据中位于该第一三维关键点设定范围内的点云数据，确定所述第一三维关键点对应的空间结构特征。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一点云数据对应的第一二维数据，包括：

对所述第一点云数据进行投影，得到所述第一点云数据对应的投影图像，将所述投影图像作为所述第一二维数据；

其中，所述投影图像中的各像素点对应于所述第一二维数据中的各二维点，每个像素点的像素值对应于所述第一二维数据中的二维点的属性信息。