点云处理方法、点云处理系统和存储介质技术方案

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。

Point cloud processing method, point cloud processing system and storage medium

【技术实现步骤摘要】
点云处理方法、点云处理系统和存储介质
本申请涉及电子
，具体涉及一种点云处理方法、点云处理系统和存储介质。
技术介绍
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。
技术实现思路
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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云处理方法，其特征在于，包括：/n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；/n根据所述当前帧图像树结构确定所述目标点与所述目标点的邻近点之间的距离；/n根据所述距离预测所述目标点的卷积核；/n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；/n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。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云处理方法，其特征在于，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树结构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。


2.如权利要求1所述的点云处理方法，其特征在于，所述当前帧图像包括彩色图像，处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，包括：
对所述彩色图像进行特征提取，以确定所述当前二维特征。


3.如权利要求1所述的点云处理方法，其特征在于，所述点云处理方法包括：
处理所述当前帧图像以构建树结构；
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，包括：
根据所述当前帧图像确定所述目标点的三维坐标；
通过所述树结构确定所述目标点的邻近点的三维坐标；
根据所述目标点的三维坐标和所述邻近点的三维坐标确定所述距离。


4.如权利要求3所述的点云处理方法，其特征在于，处理所述当前帧图像以构建树结构，包括：
根据所述当前帧图像确定所述当前帧图像的点云数据；
处理所述点云数据以构建所述树结构。


5.如权利要求1所述的点云处理方法，其特征在于，所述点云处理方法包括：
获取所述目标点的结果二维特征，所述结果二维特征为所述目标点在所述当前帧图像的前一帧图像的二维特征；
融合所述结果二维特征和所述当前二维特征，以更新所述当前二维特征；
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，包括：
利用所述卷积核处理更新后的所述当前二维特征以得到所述当前三维特征；
所述点云处理方法包括：
获取所述目标点的结果三维特征，所述结果三维特征为所述目标点在所述当前帧图像的前一帧图像的三维特征；
融合所述结果三...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭飞，张嘉曌，
申请(专利权)人：湖南视比特机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43