数据处理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法和装置，属于同时定位与地图构建领域，该方法包括：从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个特征点从对应的一帧图像中提取；获取每个特征点的描述子，根据获取的描述子，对多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合；根据每个第二特征点集合，生成对应的一个地图点，在生成的多个地图点中确定至少一对待判断地图点；每对待判断地图点之间的距离小于第一距离阈值；根据每对待判断地图点对应的重投影误差，对每对待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点。合并后的地图点。合并后的地图点。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法和装置


[0001]本申请属于同时定位与地图构建领域，具体涉及一种数据处理方法和装置。

技术介绍

[0002]SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建)指的是机器人在未知环境中一边移动一边进行自身定位，且根据采集到的环境信息建造增量式地图。通过相机采集环境信息的SLAM为视觉SLAM，具有成本低、图像信息丰富等优势，该技术越来越受到人们关注。
[0003]然而，随着相机的运动，环境信息中的某个特征对象可能从相机视野中消失又出现，使得在相机所采集到的环境信息中，在消失之后重新出现的特征对象被相机视为全新的特征对象，进而导致相机采集的环境信息中包含大量冗余数据。冗余数据可能占据大量内存，导致数据处理时间增加以及数据处理效果降低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种数据处理方法和装置，能够解决在采集的环境信息中减少冗余数据的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个所述第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个所述特征点从对应的一帧图像中提取；
[0007]获取每个所述特征点的描述子，根据获取的描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合；
[0008]根据每个所述第二特征点集合，生成对应的一个地图点，在生成的多个地图点中确定至少一对待判断地图点；每对所述待判断地图点之间的距离小于第一距离阈值；
[0009]根据每对所述待判断地图点对应的重投影误差，对每对所述待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括：
[0011]提取模块，用于从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个所述第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个所述特征点从对应的一帧图像中提取；
[0012]第一合并模块，用于获取每个所述特征点的描述子，根据获取的描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合；
[0013]确定模块，用于根据每个所述第二特征点集合，生成对应的一个地图点，在生成的多个地图点中确定至少一对待判断地图点；每对所述待判断地图点之间的距离小于第一距离阈值；
[0014]第二合并模块，用于根据每对所述待判断地图点对应的重投影误差，对每对所述
待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的数据处理方法的步骤。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的数据处理方法的步骤。
[0017]第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的数据处理方法。
[0018]在本申请实施例中，从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个特征点从对应的一帧图像中提取；获取每个特征点的描述子，根据获取的描述子，对多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合；根据每个第二特征点集合，生成对应的一个地图点，在生成的多个地图点中确定至少一对待判断地图点；每对待判断地图点之间的距离小于第一距离阈值；根据每对待判断地图点对应的重投影误差，对每对待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点。通过本申请实施例，能够在特征对象的被观测次数较多的情况下，对多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合，减少同一个特征对象被识别到对应于多个不同的第一特征点集合导致的冗余数据，还能够生成与每个第二特征点集合对应的地图点，对距离较近的每对待判断地图点进行合并处理，以减少同一特征对象被识别到对应于多个不同的地图点导致的冗余数据，从而在利用环境信息进行数据处理的过程中提高数据处理效率。
附图说明
[0019]图1是本申请实施例提供的第一种数据处理方法的流程示意图；
[0020]图2是本申请实施例提供的第二种数据处理方法的流程示意图；
[0021]图3是本申请实施例提供的一种合并第一特征点集合的流程示意图；
[0022]图4是本申请实施例提供的一种重投影误差示意图；
[0023]图5是本申请实施例提供的一种合并地图点的流程示意图；
[0024]图6是本申请实施例提供的一种数据处理装置的示意框图；
[0025]图7是本申请实施例提供的一种电子设备的示意框图；
[0026]图8是本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、
“
第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0029]下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的数据处理方法和装置进行详细地说明。
[0030]图1是本申请实施例提供的第一种数据处理方法的流程示意图。
[0031]步骤102，从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个特征点从对应的一帧图像中提取。
[0032]视频数据可以是通过相机拍摄获得的，相机可以是单目相机，也可以是双目相机，还可以是深度相机。本申请实施例不对相机的种类进行特殊限制。
[0033]相机在拍摄获得视频数据的过程中可以改变位姿。相机的位姿可以包括相机的位置信息与相机的拍摄角度。
[0034]特征对象，可以是在视频数据包括的多帧图像中出现过的对象，例如，一棵树，一把凳子，一个人。一个特征对象在多帧图像中出现过，可以视为，该特征对象被拍摄视频数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：从包括多帧图像的视频数据中提取多个第一特征点集合；每个所述第一特征点集合包括对应于同一个特征对象的多个特征点；其中，每个所述特征点从对应的一帧图像中提取；获取每个所述特征点的描述子，根据获取的所述描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合；根据每个所述第二特征点集合，生成对应的一个地图点，在生成的多个地图点中确定至少一对待判断地图点；每对所述待判断地图点之间的距离小于第一距离阈值；根据每对所述待判断地图点对应的重投影误差，对每对所述待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合，包括：根据每个所述特征点的描述子，计算每个所述第一特征点集合中的任意两个特征点的描述子距离；根据计算得到的所述任意两个特征点的描述子距离，统计每个所述特征点对应的描述子距离集合；所述描述子距离集合包括与对应的特征点属于同一个第一特征点集合的其他特征点的描述子距离；根据每个所述特征点对应的所述描述子距离集合，确定每个所述第一特征点集合对应的目标描述子；根据每个所述第一特征点集合对应的目标描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述特征点对应的所述描述子距离集合，确定每个所述第一特征点集合对应的目标描述子，包括：对每个所述特征点对应的所述描述子距离集合中的描述子距离进行平均处理，得到每个所述特征点对应的平均描述子距离；在每个所述第一特征点集合中，将对应的平均描述子距离最小的特征点的描述子确定为每个所述第一特征点集合对应的目标描述子。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个第二特征点集合包括至少一个合并特征点集合与至少一个非合并特征点集合；所述根据每个所述第一特征点集合对应的目标描述子，对所述多个第一特征点集合进行合并处理，得到多个第二特征点集合，包括：在所述多个第一特征点集合中确定至少一对待判断的特征点集合；根据每个所述第一特征点集合对应的目标描述子，计算每对待判断的特征点集合的描述子距离，获得目标描述子距离；对所述目标描述子距离小于第二距离阈值的每对待判断的特征点集合进行合并处理，获得对应的一个合并特征点集合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述第二特征点集合，生成对应的一个地图点之前，还包括：获取采集所述视频数据的相机的目标相机位姿；所述根据每个所述第二特征点集合，生成对应的一个地图点，包括：根据每个所述第二特征点集合中的每个所述特征点的坐标信息和深度信息，确定每个
所述第二特征点集合对应的初始地图点的坐标信息和目标深度信息；根据所述目标相机位姿以及目标深度信息对所述初始地图点的坐标信息进行修正，得到每个所述第二特征点集合对应的目标地图点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每对所述待判断地图点对应的重投影误差，对每对所述待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点，包括：在每对所述待判断地图点中，根据每个所述待判断地图点对应的第二特征点集合中的每个所述特征点的深度信息和坐标信息，计算每个所述特征点的重投影误差，得到每个所述特征点的第一重投影误差；根据每个所述特征点的第一重投影误差的中值，确定每个所述待判断地图点对应的目标特征点；根据每个所述待判断地图点对应的目标特征点的深度信息和坐标信息，交叉计算每个所述目标特征点的重投影误差，得到每个所述目标特征点的第二重投影误差；对两个所述第二重投影误差之和小于预设误差阈值的每对所述待判断地图点进行合并处理，得到对应的一个合并后的地图点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每对所述待判断地图点对应的重投影误差，对每对所述待判断地图点进行合并处理，得到对应的合并后的地图点之后，还包括：确定每个所述合并后的地图点对应的特征点的数量是否大于预设数量阈值；若每个所述合并后的地图点对应的特征点的数量大于预设数量阈值，则将所述合并后的地图点对应的特征点确定为待筛选特征点，根据每个所述待筛选特征点的第一重投影误差、平均描述子距离以及对应的特征对象被观测次数，计算对应的关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈一平，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：