【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种点云数据处理方法以及相关设备。
技术介绍
1、点云数据是使用测量仪器扫描物体或场景而得到的某坐标系下的点数据集合。在一种示例性的应用场景中，可以使用三维激光雷达扫描仪扫描物体或场景得到点云数据，该点云数据可以用于建模相应的物体或场景，或者对相应的物体或场景进行分析处理。在实际应用中，受到测量仪器性能不足的限制，通过测量仪器扫描得到的原始点云数据可能较为稀疏，即分辨率较低，这样基于该原始点云数据对物体或场景进行建模或分析处理，往往难以取得理想的效果。因此，需要增加点云数据的分辨率，稠密的点云数据能够提高对建模或分析的精确度。
2、在目前的相关技术中，通常是通过深度学习模型将三维点云数据上采样为更密集的点云数据，但是这种方法得到的点的分布不能充分描述物体的形状，同时目标周围也存在很多的噪点，不利于提高物体检测的准确性；此外，这种方法需要大量的训练数据帮助深度学习模型进行数据重建，模型参数多，计算量大。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种点云数据处理...
【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度图像中目标像素点对应的深度信息，对所述深度图像进行插值处理，得到处理后的第二分辨率下的目标深度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述相邻像素点对应的深度信息进行融合处理，以确定所述待插值像素点的深度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述权重信息，对所述相邻像素点对应的深度信息进行融合处理，以确定所述待插值像素点的深度信息之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述深度图像中目标像素点对应的深度信息，对所述深度图像进行插值处理，得到处理后的第二分辨率下的目标深度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述相邻像素点对应的深度信息进行融合处理，以确定所述待插值像素点的深度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述权重信息，对所述相邻像素点对应的深度信息进行融合处理，以确定所述待插值像素点的深度信息之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于检测结果和所述权重信息，对所述相邻像素点对应的深度信息进行融合处理，以确定所述待插值像素点的深度信息，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素距离，确定所述相邻像素点的权重信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将各个相邻像素点对应的深度信息和参考深度信息进行对比处理，确定各个相邻像素点对应的相对深度信息，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：石莹，曾一鸣，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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