一种点云特征提取方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种点云特征提取方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域，其包括：获取三维点云的多个质心点，并分别对每个质心点构建其点云邻域；以质心点为原点构建八象限坐标系，并于每个象限构建一个核点，每个核点均附带权值矩阵；基于点云邻域内第i点至任一核点距离的倒数与该核点的权值矩阵的乘积，对第i点的特征矩阵进行该核点的加权，直至完成八个核点的加权后，对八个加权后的特征矩阵进行求和，得到第i点的新特征；将各点的新特征输入多层感知机后，通过神经网络训练，调整每个核点的权值矩阵，直至神经网络损失收敛，以此时的权值矩阵为最优权值矩阵，提取三维点云特征。本申请，可提取三维场景中大物体边界和小物体本身信息。物体本身信息。物体本身信息。

【技术实现步骤摘要】
一种点云特征提取方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种点云特征提取方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前，随着人工智能技术的飞速发展以及计算机算力的不断提高，3D点云数据的应用愈来愈广泛，例如自动驾驶、增强/虚拟现实、以及智能机器人等。三维点云由于具有较高的精度和密度，包含丰富的语义特征信息，逐渐成为三维场景语义理解研究的主要数据形式。随着深度学习的广泛应用，如何有效的提取，提升神经网络的语义理解能力，受到越来越多的关注，且由于点云数据的无序、稀疏特性，点云特征的提取仍然是当前点云研究的一项重大挑战。
[0003]相关技术中，多采用估算切向量、曲率等几何特性直接从三维点云数据中提取出特征点。
[0004]但是，上述特征提取方式在提取点云特征的过程中容易丢失大物体的边缘和小物体本身信息，导致无法有效提取点云特征信息。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的缺陷，本申请的目的在于提供一种点云特征提取方法、装置及电子设备，以解决相关技术中提取点云特征的过程中容易丢本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云特征提取方法，其特征在于，其包括步骤：获取三维点云的多个质心点，并分别对每个质心点构建其点云邻域；以所述质心点为原点在其点云邻域构建八象限坐标系，并于每个象限构建一个核点，每个核点均附带初始化的权值矩阵，且每个点云邻域同一象限核点的权值矩阵相同；基于点云邻域内第i点至任一核点距离的倒数与该核点的权值矩阵的乘积，对第i点的特征矩阵进行该核点的加权，直至完成八个核点的加权后，对八个加权后的特征矩阵进行求和，得到第i点的新特征；所述第i点为点云邻域内任一点；将三维点云中各点的新特征输入多层感知机后，通过神经网络训练，调整每个核点的权值矩阵，直至神经网络损失收敛，以此时的权值矩阵作为最优权值矩阵，提取三维点云特征。2.如权利要求1所述的点云特征提取方法，其特征在于，所述获取三维点云的多个质心点，并分别对每个质心点构建其点云邻域，具体包括：通过最远点采样法从所述三维点云中选取多个质心点；通过K近邻算法分别提取每个质心点周围的相邻点，构建该质心点的点云邻域。3.如权利要求2所述的点云特征提取方法，其特征在于，对质心点构建其点云邻域之后，还包括：以该质心点的坐标为原点坐标，计算点云邻域中每个相邻点相对于该质心点的坐标。4.如权利要求2所述的点云特征提取方法，其特征在于，所述于每个象限设置一个核点，具体包括：以该质心点为中心，构建正八面体，且八象限坐标系的每个坐标轴分别垂直于正八面体的两个相对面；以该正八面体的八个顶点作为该点云邻域的八个核点。5.如权利要求4所述的点云特征提取方法，其特征在于：每个核点在其对应的八象限坐标系内的横坐标绝对值、纵坐标绝对值和竖坐标绝对值均为1。6.如权利要求1所述的点云特征提取方法，其特征在于，基于点云邻域内第i点至任一核点距离的倒数与该核点的权值矩阵的乘积，对第i点的特征矩阵进行该核点的加权，具体包括：分别计算第i点到第j核...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘李漫，余金金，谭龙雨，苏婉娟，胡怀飞，
申请(专利权)人：中南民族大学，
类型：发明
国别省市：