【技术实现步骤摘要】
一种基于三维点云的语义分割方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及智能感知
，特别是涉及一种基于三维点云的语义分割方法、装置、及电子设备。
技术介绍
[0002]激光雷达广泛应用于自动驾驶感知领域。激光雷达捕获的三维点云数据为语义分割等任务提供了复杂环境的重要几何信息。与计算机视觉中的常规结构化图像不同，点云不规则、无序且稀疏，如何利用激光雷达捕获的三维点云数据来进行语义分割，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于三维点云的语义分割方法、装置及电子设备，实现了基于三维点云数据的语义分割。具体技术方案如下：
[0004]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于三维点云的语义分割方法，所述方法包括：
[0005]获取待处理的三维点云数据组，其中，所述待处理的三维点云数据组包括：各点的三维坐标信息；
[0006]按照预设选择角，将待处理的三维点云数据组沿预设方向进行至少一次旋转，得到至少一组旋转后的三维点云数据组；
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的三维点云数据组，其中，所述待处理的三维点云数据组包括：各点的三维坐标信息；按照预设选择角，将待处理的三维点云数据组沿预设方向进行至少一次旋转，得到至少一组旋转后的三维点云数据组；针对待处理的三维点云数据组及各旋转后的三维点云数据组中的每一组三维点云数据组，按照该三维点云数据组中的各点的空间位置，对该三维点云数据组中的各点进行第一排序，得到该三维点云数据组的一维数据队列；对各所述一维数据队列进行特征提取及特征组合，得到组合后的目标点云特征；利用语义分割网络对所述目标点云特征进行分析，得到语义分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设选择角，将待处理的三维点云数据组沿预设方向进行至少一次旋转，得到至少一组旋转后的三维点云数据组，包括：将待处理的三维点云数据组绕z轴方向进行旋转，得到至少一组旋转后的三维点云数据组。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照该三维点云数据组中的各点的空间位置，对该三维点云数据组中的各点进行第一排序，得到该三维点云数据组的一维数据队列,包括：根据该三维点云数据组中的各点的空间位置，按照由Z轴到Y轴再到X轴，或由Z轴到X轴再到Y轴的顺序，对该组三维点云数据组中的各点进行第一排序，得到该三维点云数据组中的各点依次排列的一维数据队列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该三维点云数据组中的各点的空间位置，按照由Z轴到Y轴再到X轴的顺序，对该三维点云数据组中的各点进行第一排序，得到该三维点云数据组中的各点依次排列的一维数据队列，包括：利用下述空间填充曲线公式计算该组三维点云数据组中每个点的得分：socres
i
＝k
x
·
round(x
·
r
x
)+k
y
·
round(y
·
r
y
)+k
z
·
round(z
·
r
z
)+k
ρ
·
ρ其中，scores
i
为点i的得分；x,y,z分别为点i的三维坐标；round()为取整函数，表示输出与括号中的数值最接近的整数；r
x
、r
y
、r
z
为预设的超参数；k
x
、k
y
、k
z
、k
ρ
为预设的固定参数，其中k
x
＞＞k
y
＞＞k
z
＞＞k
ρ
，＞＞表示远大于；按照各点的得分升序或降序的顺序，对该三维点云数据组中各点进行第一排序，得到该三维点云数据组的一维数据队列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述一维数据队列进行特征提取及特征组合，得到组合后的目标点云特征，包括:针对每一组三维点云数据组，对该三维点云数据组的一维数据队列进行特征提取，得到该三维点云数据组的点云特征；分别将各所述点云特征进行第二排序，得到各第二排序后的点云特征；将各所述三维点云数据组的第二排序后的点云特征进行特征组合，得到组合后的目标点云特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述针对每一组三维点云数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗川宇，李晗，马嗣昆，冯冠植，李肖含，
申请(专利权)人：北京亮道智能汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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