【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种点云数据处理方法及装置。
技术介绍
1、点云(point cloud，pc)数据可用于需重构对象的场景，例如，绘制自动驾驶和高精地图制作等场景。对象例如为物体，采集设备可通过获取物体表面每个点的坐标以及亮度等数据，以获得该物体的点云数据。点的数量越多，这些点对应的点云数据的数据量也就越大。例如，对于一个长为100m、宽为50m、以及高为50m的物体，如果沿长度、宽度和高度方向的分辨率均为0.5m，那么该物体对应的点云数据所包括的点的数量为200万。自然，该物体对应的点云数据的数据量也较大。
2、由于点云数据的数据量较大，因此会增加传输或处理点云数据的资源开销。但如何减少点云数据的数据量，目前尚无解决方案。
技术实现思路
1、本申请提供一种点云数据处理方法及装置，用于减少点云数据的数据量。
2、第一方面，本申请实施例提供一种点云数据处理方法，该方法可由第一数据处理装置执行。第一数据处理装置例如为具有采集点云数据的功能的装置，例如激光雷达系...
【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，应用于第一数据处理装置，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定M个点中的每个点的邻域，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述R组候选点中的每组候选点的参数，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，获得所述每个点的邻域半径的R个候选值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，应用于第一数据处理装置，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定m个点中的每个点的邻域，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述r组候选点中的每组候选点的参数，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，获得所述每个点的邻域半径的r个候选值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述m个点中的每个点的邻域包括所述每个点沿多个坐标轴方向上的邻域；从所述m个点中的每个点的邻域内，确定取值靠前的s个亮度对应的目标点，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，从所述第一点云数据中，确定所述k个目标点的亮度和坐标，以获得第二点云数据，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种点云数据处理方法，其特征在于，应用于第二数据处理装置，所述方法包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：周保建，罗嘉金，彭晓辉，张平，杨讯，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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