质量评估模型生成方法、质量评估方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供了一种质量评估模型生成方法、质量评估方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：获得待分割点云数据的分割结果和置信度结果，基于置信度结果，对分割结果的质量做评估，得到初步评估结果。在存在针对初步评估结果的纠正信息的情况下，获得纠正后的评估结果作为目标评估结果，并基于待分割点云数据中的设定信息、初步评估结果和目标评估结果拟合得出质量评估模型，从而基于质量评估模型实现分割结果评估，确保了评估的可靠性和便捷性。确保了评估的可靠性和便捷性。确保了评估的可靠性和便捷性。

【技术实现步骤摘要】
质量评估模型生成方法、质量评估方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种质量评估模型生成方法、质量评估方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着数字化设备的不断发展，能够获得的数据量不断增加，例如，对于能够代表空间信息的三维点云数据的获取，在建模更新中有着至关重要的作用。示例性地，对于点云分割模型而言，及时获得分割结果的质量反馈，能够为点云分割模型的更新提供有效的信息，因此需要及时对分割结果进行评估与审核。现今，主要通过人工审核的方法进行三维点云分割结果的评估和审核，需要大量的人力和时间，可靠性有待提升。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的之一包括，例如，提供了一种质量评估模型生成方法、质量评估方法、装置、电子设备和可读存储介质，以至少部分地降低三维点云分割结果评估所需的人力和时间，提高评估可靠性和便捷性。
[0004]本专利技术的实施例可以这样实现：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种质量评估模型生成方法，包括：
[0006]获得待分割点云数据的分割结果和置信度结果；
[0007]基于所述置信度结果，对所述分割结果的质量做评估，得到初步评估结果；
[0008]在存在针对所述初步评估结果的纠正信息的情况下，获得纠正后的评估结果作为目标评估结果；
[0009]基于所述待分割点云数据中的设定信息、所述初步评估结果和所述目标评估结果拟合得出质量评估模型。
[0010]在可选的实施方式中，基于所述待分割点云数据中的设定信息、所述初步评估结果和所述目标评估结果拟合得出质量评估模型的步骤，包括：
[0011]对所述待分割点云数据中的设定信息进行编码，得出第一输入信息；
[0012]将所述初步评估结果作为第二输入信息；
[0013]将所述第一输入信息和第二输入信息输入学习模型，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型。
[0014]在可选的实施方式中，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型的步骤，包括：
[0015]基于所述学习模型，对所述第一输入信息进行向前推理；
[0016]将向前推理的结果与所述第二输入信息进行融合得到中间处理信息；
[0017]基于所述中间处理信息对所述学习模型做回归，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型。
[0018]在可选的实施方式中，所述设定信息包括位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果，所述对所述待分割点云数据中的设定信息进行编码，得出第一输入信息的步骤，包括：
[0019]对所述待分割点云数据的位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果进行编码，形成包括位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果的特征向量矩阵，作为第一输入信息。
[0020]在可选的实施方式中，获得待分割点云数据的分割结果和置信度结果的步骤，包括：
[0021]获得待分割点云数据；
[0022]基于点云分割模型对所述待分割点云数据进行处理，获得各类别的分割结果和各类别的置信度结果；
[0023]所述基于所述置信度结果，对所述分割结果的质量做评估，得到初步评估结果的步骤，包括：
[0024]通过统计置信度的方法，基于所述置信度结果，对每种类别的分割结果包括的指标进行计算，得到每种类别的分割结果的初步评估结果。
[0025]第二方面，本专利技术实施例提供一种质量评估方法，包括：
[0026]获得点云数据的待评估分割结果；
[0027]将所述待评估分割结果输入基于上述的质量评估模型生成方法生成的质量评估模型，得到质量评估结果。
[0028]第三方面，本专利技术实施例提供一种质量评估模型生成装置，包括：
[0029]信息获得模块，用于获得待分割点云数据的分割结果和置信度结果；
[0030]信息处理模块，用于基于所述置信度结果，对所述分割结果的质量做评估，得到初步评估结果；在存在针对所述初步评估结果的纠正信息的情况下，获得纠正后的评估结果作为目标评估结果；基于所述待分割点云数据中的设定信息、所述初步评估结果和所述目标评估结果拟合得出质量评估模型。
[0031]第四方面，本专利技术实施例提供一种质量评估装置，包括：
[0032]数据获得模块，用于获得点云数据的待评估分割结果；
[0033]数据处理模块，用于将所述待评估分割结果输入基于上述的质量评估模型生成方法生成的质量评估模型，得到质量评估结果。
[0034]第五方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述实施方式任一项所述的方法。
[0035]第六方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在电子设备执行前述实施方式任一项所述的方法。
[0036]本专利技术实施例的有益效果包括，例如：结合置信度结果、纠正信息等进行质量评估，并基于待分割点云数据中的设定信息、初步评估结果和目标评估结果拟合得出质量评估模型，确保了质量评估模型的可靠性，基于质量评估模型便可实现分割结果评估，确保了评估结果的可靠性和评估的便捷性。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0038]图1示出了本专利技术实施例提供的一种应用场景示意图。
[0039]图2示出了本专利技术实施例提供的一种质量评估模型生成方法的流程示意图。
[0040]图3示出了本专利技术实施例提供的一种质量评估方法的流程示意图。
[0041]图4示出了本专利技术实施例提供的一种质量评估模型生成装置的示例性结构框图。
[0042]图5示出了本专利技术实施例提供的一种质量评估装置的示例性结构框图。
[0043]图标：100
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电子设备；110
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存储器；120
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处理器；130
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通信模块；140
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质量评估模型生成装置；141
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信息获得模块；142
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信息处理模块；150
‑
质量评估装置；151
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数据获得模块；152
‑
数据处理模块。
具体实施方式
[0044]三维点云数据经过模型分割后产生的分割结果在一定程度上反映了模型对于数据的适用性，可以反映出某种数据的稀缺性，因此对于分割结果的评估尤为重要，其结果在一定程度上指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种质量评估模型生成方法，其特征在于，包括：获得待分割点云数据的分割结果和置信度结果；基于所述置信度结果，对所述分割结果的质量做评估，得到初步评估结果；在存在针对所述初步评估结果的纠正信息的情况下，获得纠正后的评估结果作为目标评估结果；基于所述待分割点云数据中的设定信息、所述初步评估结果和所述目标评估结果拟合得出质量评估模型。2.根据权利要求1所述的质量评估模型生成方法，其特征在于，基于所述待分割点云数据中的设定信息、所述初步评估结果和所述目标评估结果拟合得出质量评估模型的步骤，包括：对所述待分割点云数据中的设定信息进行编码，得出第一输入信息；将所述初步评估结果作为第二输入信息；将所述第一输入信息和第二输入信息输入学习模型，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型。3.根据权利要求2所述的质量评估模型生成方法，其特征在于，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型的步骤，包括：基于所述学习模型，对所述第一输入信息进行向前推理；将向前推理的结果与所述第二输入信息进行融合得到中间处理信息；基于所述中间处理信息对所述学习模型做回归，以所述目标评估结果作为标签对所述学习模型进行训练，拟合得出质量评估模型。4.根据权利要求2所述的质量评估模型生成方法，其特征在于，所述设定信息包括位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果，所述对所述待分割点云数据中的设定信息进行编码，得出第一输入信息的步骤，包括：对所述待分割点云数据的位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果进行编码，形成包括位置信息、颜色信息、分割结果和置信度结果的特征向量矩阵，作为第一输入信息。5.根据权利要求1所述的质量评估模型生成方法，其特征在于，获得待分...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁立宇，杨若楠，
申请(专利权)人：广州极飞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：