[发明专利]三维点云的语义确定方法和装置

说明书

本发明公开了一种三维点云的语义确定方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标场景的三维点云数据；确定所述三维点云数据中各顶点的多个单片元特征；根据所述各顶点的多个单片元特征，确定所述各顶点的多重片元特征，所述多重片元特征用于表征所述顶点的几何形状特征；根据所述各顶点的多重片元特征，确定所述三维点云数据中各顶点的预测语义信息。该实施方式能够准确地确定出三维点云数据中顶点的语义信息。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种三维点云的语义确定方法和装置。

背景技术

三维点云数据是计算机对真实场景的数字化表达，是计算机图形主要的研究对象之一。主流的研究工作选择从采集的大规模数据中学习模型来实现对三维场景的语义感知和理解，促进了诸如自动驾驶和智能机器人等新兴领域的研究和应用。但现有技术中缺少能够准确确定三维点云数据的语义信息的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种三维点云的语义确定方法和装置，能够准确地确定出三维点云数据的语义信息。

第一方面，本发明实施例提供了一种三维点云的语义确定方法，包括：

获取目标场景的三维点云数据；

根据多种片元分割方式，确定所述三维点云数据中各顶点的多个单方式片元，分别确定各所述单方式片元的片元特征，以得到各所述顶点的多个单片元特征；

根据所述各顶点的多个单片元特征，确定所述各顶点的多重片元特征，所述多重片元特征用于表征所述顶点的几何形状特征；

根据所述各顶点的多重片元特征，确定所述三维点云数据中各顶点的预测语义信息。

可选地，所述确定所述三维点云数据中各顶点的多个单片元特征，包括：

确定多种片元分割方法和/或多种分割层次；

根据所述片元分割方法和/或所述分割层次，确定多种片元分割方式；

针对所述三维点云数据中的每个顶点：利用各所述片元分割方式，对所述顶点进行提取处理，得到针对所述顶点的多个单方式片元；分别确定各所述单方式片元的片元特征，得到所述顶点的多个单片元特征。

可选地，所述根据所述各顶点的多个单片元特征，确定所述各顶点的多重片元特征，包括：

确定所述顶点的顶点描述符，所述顶点描述符包括以下至少之一：所述顶点的三维坐标、所述顶点的法向信息、所述顶点的颜色信息及所述顶点的曲率；

将所述顶点的多个单片元特征及所述顶点的顶点描述符，输入至片元池网络，得到所述顶点的多重片元特征。

可选地，所述根据所述各顶点的多重片元特征，确定所述三维点云数据中各顶点的预测语义信息，包括：

将所述各顶点的多重片元特征，组合成所述三维点云数据的第一点云特征；

利用深度映射算子，对所述第一点云特征进行处理，生成所述三维点云数据的深度图像；

对所述深度图像进行卷积及反卷积处理，生成深度图像语义特征；

利用逆深度映射算子，对所述深度图像语义特征进行处理，生成点云语义特征；

将所述点云语义特征转换成N*M的形式，所述N为所述三维点云数据中顶点的数目，所述M为语义分类标签的数目；

利用转换后的点云语义特征，确定所述三维点云数据中各顶点的预测语义信息。

可选地，所述利用深度映射算子，对所述第一点云特征进行处理，生成所述三维点云数据的深度图像，包括：