【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机信息处理，尤其涉及车辆数据处理，具体涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、对于激光雷达点云3d目标检测深度学习网络模型来说，目标物点云的数量、特征分布情况和完整度是非常重要的影响因素，点云的空间分布决定了目标物的特征情况，直接影响到深度学习网络对目标物的特征学习能力和目标物识别的准确率。因此，有效的确定激光点云目标物的点云空间分布的方法至关重要，能够更深入的了解目标物的点云特征，同时可以帮助分析对目标检测效果影响大的点云特征，能够更有针对性的激光雷达点云的采集工作和深度学习网络模型训练。
技术实现思路
1、本申请的目的之一在于提供一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于确定点云数据的空间分布情况。
2、为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：
3、根据本申请涉及的第一方面，提供一种点云数据处理方法，包括：点云数据处理装置根据车辆的类型，对车辆对应的目标框划分，得到多个子区域，车辆的点云数据均位于目标框对应的区域内...
【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述确定目标子区域包括的所述车辆的点云数据中的点的数量，包括：
3.根据权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种点云数据处理装置，其特征在于，包括处理单元以及确定单元；
7.根据权利要求6所述的点云数据处...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述确定目标子区域包括的所述车辆的点云数据中的点的数量，包括：
3.根据权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的点云数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种点云数据处理装置，其特征在于，包括处理单元以及确定单元；...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨伟丽，刘雨微，邓皓匀，任凡，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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