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分割结果。本申请实施方式提供一种点云处理系统。点云处理系统包括存储器和处理器，所述处理器连接所述存储器，所述处理器用于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分割结果。本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被处理器执行时实现上述的点云处理方法。本申请实施方式的点云处理方法、点云处理系统和存储介质，通过处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，并利用由目标点和邻近点之间的距离预测得到的卷积核，处理当前二维特征以得到当前三维特征，从而确定当前帧图像的点云分割结果，可以使得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。本申请的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实施方式的实践了解到。附图说明本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本申请实施方式的点云处理方法的流程示意图；图2是本申请实施方式的点云处理系统的模块示意图；图3是本申请另一实施方式的点云处理方法的流程示意图；图4是本申请又一实施方式的点云处理方法的流程示意图；图5是本申请再一实施方式的点云处理方法的流程示意图；图6是本申请实施方式的点云处理方法中区间树与八叉树的示意图；图7是本申请实施方式的点云处理方法中区间树的另一示意图；图8是本申请实施方式的点云处理方法中新区间与旧区间的位置关系示意图；图9是本申请实施方式的点云处理方法中新区间与旧区间的另一位置关系示意图；图10是本申请实施方式的点云处理方法中新区间与旧区间的又一位置关系示意图；图11是本申请实施方式的点云处理方法中待插入点插入至区间树的示意图；图12是本申请另一实施方式的点云处理方法的流程示意图；图13是本申请实施方式的点云处理方法的数据流向示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通信；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本申请的不同结构。为了简化本申请的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本申请。此外，本申请可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本申请提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。请参阅图1和图2，本申请实施方式提供一种点云处理方法和点云处理系统100。点云处理方法包括：步骤S11：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；步骤S15：根据当前帧图像确定目标点与目标点的邻近点之间的距离；步骤S16：根据距离预测目标点的卷积核；步骤S17：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；步骤S20：根据当前三维特征确定当前帧图像的点云分割结果。本申请实施方式提供一种点云处理系统100。点云处理系统100包括存储器102和处理器101，处理器101连接存储器102，处理器101用于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。本申请实施方式的点云处理方法和点云处理系统100，通过处理当前帧图像以确定目标点的当前二维特征，并利用由目标点和邻近点之间的距离预测得到的卷积核，处理当前二维特征以得到当前三维特征，从而确定当前帧图像的点云分割结果，可以使得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。具体地，在步骤S11中，当前帧图像包括当前帧彩色图像和当前帧深度图像。当前帧彩色图像可由彩色摄像头采集，当前帧深度图像可由深度摄像头采集。深度摄像头可为结构光摄像头、TOF摄像头或双目摄像头。在此不对深度摄像头的具体形式进行限定。请参阅图3，在某些实施方式中，当前帧图像包括彩色图像，步骤S11包括：步骤S111：对彩色图像进行本文档来自技高网...

【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