【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体而言，涉及一种网格数据生成方法、计算机设备及程序产品。
技术介绍
1、占用网络(occupancy networks，occ)是一种用于三维场景建模和分割的神经网络技术，其能够从单个或多个视角的输入数据中推断出空间中的物体边界和占用情况，从而给自动驾驶做出指导。
2、一般的，occ识别模型在训练时，训练的样本数据需要包括occ网格的真值数据，具体包括将三维空间划分后的各个网格的占用情况、所述类别或者运动情况等其他信息。由于occ网格数据在标注时一般是基于采集的点云数据进行人工标注，数据量较少，且标注较为繁琐。
技术实现思路
1、本公开实施例至少提供一种网格数据生成方法、计算机设备及程序产品。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种网格数据生成方法，包括：
3、获取初始图像；
4、确定所述初始图像对应的目标深度图像以及语义图像，并基于所述目标深度图像和所述语义图像，生成与所述初始图像对应的语义点云数据；
5、基...
【技术保护点】
1.一种网格数据生成方法，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，所述确定所述初始图像对应的目标深度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一深度值和所述第二深度值对所述初始深度图像进行深度矫正，确定所述目标深度图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始图像中任一像素点对应的语义点云数据包括该像素点对应的点云点的位置坐标，以及该点云点的语义类别；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义点云数据，生成占用网格数据，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种网格数据生成方法，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，所述确定所述初始图像对应的目标深度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一深度值和所述第二深度值对所述初始深度图像进行深度矫正，确定所述目标深度图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始图像中任一像素点对应的语义点云数据包括该像素点对应的点云点的位置坐标，以及该点云点的语义类别；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义点云数据，生成占用网格数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始图像对应的语义点云数据中点云点的位置坐标为相机坐标系下的坐标；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一点云数据和所述第二点云数据进行融合，得到该初始图像对应的融合点云数据，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方法对点云数据进行稠密度检测：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所...
【专利技术属性】
技术研发人员：高旭，陈黎明，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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