点云特征增强方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种点云特征增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取三维点云；所述三维点云包括多个输入点；对所述输入点的邻域点特征进行特征聚集得到所述输入点的第一特征；将所述第一特征映射至相应输入点所对应的注意力点；对所述注意力点的邻域点特征进行特征聚集得到相应输入点的第二特征；对所述输入点的第一特征与第二特征进行特征融合得到相应的增强特征。采用本方法能够提高点云特征的增强效果。

【技术实现步骤摘要】
点云特征增强方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机图形学
，特别是涉及一种点云特征增强方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机图形学技术的发展，基于三维点云的点云分类和点云分割等三维视觉任务逐渐发展起来。通常通过激光雷达传感器等测量仪器对现实场景或物体进行扫描后，能够得到物体在三维空间中的三维点云表示，通过分析三维点云的特征能够分析物体的三维形状，由此，三维点云特征的提取是三维视觉任务的基本任务之一。由此，如何更好地提取三维点云特征，以便于基于所提取到的三维点云特征进行后续视觉任务时能够取得更好的效果，是值得关注的问题。目前，针对三维点云特征的提取主要集中在局部特征的学习上，虽然存在基于注意机制的点云特征学习，目前的基于注意机制的点云特征学习方式下，需要预先选取一组固定的点作为注意力点，而不能够随着三维点云的不同而自动选取更佳的注意力点，由此，该种点云特征学习方式对所学习到的点云特征的增强效果较弱。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高点云特征的增强效果的点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云特征增强方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取三维点云；所述三维点云包括多个输入点；/n对所述输入点的邻域点特征进行特征聚集得到所述输入点的第一特征；/n将所述第一特征映射至相应输入点所对应的注意力点；/n对所述注意力点的邻域点特征进行特征聚集得到相应输入点的第二特征；/n对所述输入点的第一特征与第二特征进行特征融合得到相应的增强特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云特征增强方法，其特征在于，所述方法包括：
获取三维点云；所述三维点云包括多个输入点；
对所述输入点的邻域点特征进行特征聚集得到所述输入点的第一特征；
将所述第一特征映射至相应输入点所对应的注意力点；
对所述注意力点的邻域点特征进行特征聚集得到相应输入点的第二特征；
对所述输入点的第一特征与第二特征进行特征融合得到相应的增强特征。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征映射至相应输入点所对应的注意力点，包括：
将所述输入点的第一特征映射为目标偏移向量；
根据所述输入点与所述目标偏移向量确定相应的注意力点。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标偏移向量为欧氏空间中的坐标偏移向量；所述根据所述输入点与所述目标偏移向量确定相应的注意力点，包括：
根据所述输入点在所述欧氏空间中的坐标向量，以及所述坐标偏移向量得到偏移点坐标向量；
根据所述偏移点坐标向量确定相应输入点所对应的注意力点。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标偏移向量为特征空间中的特征偏移向量；所述根据所述输入点与所述目标偏移向量确定相应的注意力点，包括：
根据所述输入点在特征空间中的特征向量，以及所述特征偏移向量得到偏移点特征向量；
根据所述偏移点特征向量确定相应输入点所对应的注意力点。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述输入点的第一特征映射为目标偏移向量，包括：
通过共享参数的多层感知机将所述三维点云中每个输入点的第一特征映射为相应目标偏移向量。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄惠，林力强，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44