[发明专利]一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息；获取前一帧点云数据，基于前一帧点云数据和第二时刻的预测状态信息，确定前一帧点云数据中的稀疏对象；获取当前帧点云数据，在当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对稀疏对象进行稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。通过将历史稀疏数据在当前帧点云数据中进行稀疏数据的累积，提高了稀疏对象的稠密度。相应的，历史稀疏数据仅为部分数据点，对历史稀疏数据进行补偿处理以及叠加处理，处理量小，处理速度快，提高了点云数据的处理效率。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在自动驾驶的场景中，自动驾驶设备的自动避障能力是影响自动驾驶质量的重要因素，尤其是在复杂驾驶场景中。

受限于传感器的检测精度，当前自动驾驶设备对于远处目标物体的识别能力差。目前，通过采用全局目标静态多帧积累的方式来规避单帧数据存在的数据识别遗漏。但是在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：上述全局目标静态多帧积累的方式，按照固定频率、次数对多个时间帧的数据进行积累，使用上述方案积累后的数据冗余，不仅增加自动驾驶设备的运算量，增加资源消耗，同时也将增加处理数据的耗时。

发明内容

本发明实施例提供一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备，以实现减少数据冗余。

第一方面，本发明实施例提供了一种点云数据的处理方法，包括：

获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻；

获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象；

获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种点云数据的处理装置，包括：

状态信息预测模块，用于获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻；

稀疏对象确定模块，用于获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象；

点云数据处理模块，用于获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任一实施例提供的点云数据的处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例提供的点云数据的处理方法。