[發明專利]點云深度感知編碼引擎裝置

有效

• 申請號: 201811403521.6
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109657559B
• 公開（公告）日: 2023-02-07
• 發明（設計）人: 吳躍華
• 申請（專利權）人: 盎銳（上海）信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50;G06V10/75;G06V40/16
• 代理公司: 上海知義律師事務所 31304
• 代理人: 劉峰

1.一種點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述點云深度感知編碼引擎裝置包括一語義模塊以及一變形模塊，

對于一包括數字點云的3D影像，所述語義模塊用于通過人工智能深度學習算法利用預存影像上數字點的語義信息來感知所述3D影像上數字點的語義信息；

所述變形模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上張量模型生成數字點上設有張量模型的3D影像；

其中，數字點云上設有語義信息及張量模型的3D影像為感知編碼。

2.如權利要求1所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述語義模塊包括一匹配子模塊以及一處理子模塊，所述點云深度感知編碼引擎裝置還包括一獲取模塊，

所述獲取模塊用于獲取一3D影像；

所述匹配子模塊用于將所述3D影像與一預存影像庫匹配，預存影像庫中每一預存影像上的影像點標記有語義信息；

所述處理子模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上影像點的語義信息來感知所述3D影像上影像點的語義信息。

3.如權利要求2所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述語義模塊包括一生成子模塊，

所述生成子模塊用于獲取目標影像生成所述預存影像庫，所述目標影像為通過工業用3D攝像機獲取精確影像，并在所述精確影像上的目標影像點上標記語義信息。

4.如權利要求1所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述點云深度感知編碼引擎裝置還包括一獲取模塊，所述變形模塊還包括一匹配子模塊、一處理子模塊以及一控制子模塊，

所述獲取模塊用于獲取一3D影像；

所述匹配子模塊用于將所述3D影像與一預存影像庫匹配，預存影像庫中每一預存影像上設有用于調節預存影像的數字點形狀的張量模型；

所述處理子模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上張量模型生成數字點上設有張量模型的3D影像；

所述控制子模塊用于控制所述3D影像上數字點通過張量模型進行變形。

5.如權利要求4所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述張量模型為預存影像上設置的表示數字點之間關系的函數式，所述處理子模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上函數式來設置所述3D影像上數字點之間的函數式。

6.如權利要求5所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，預存影像庫中每一預存影像劃分為若干區域，每一區域內設有表示同一區域內數字點之間關系的函數式，所述變形模塊還包括一劃分子模塊，

所述劃分子模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上的區域位置在所述3D影像上劃分區域；

對于所述3D影像上的一目標區域，所述處理子模塊用于通過人工智能深度學習算法利用所述預存影像上函數式來設置所述3D影像上所述目標區域內的數字點之間的函數式。

7.如權利要求6所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，

對于預存影像庫中一目標預存影像，劃分子模塊用于所述獲取目標預存影像中相鄰數字點之間的函數式，所述函數式為多項式函數；

劃分子模塊還用于通過人工智能深度學習獲取若干穿過相鄰數字點之間的分割線，并計算分割線穿過的全部相鄰數字點之間的多項式函數的最高次項的次數總和，以次數總和低于預設值的分割線劃分目標預存影像的區域。

8.如權利要求4所述的點云深度感知編碼引擎裝置，其特征在于，所述變形模塊還包括一調節子模塊，

所述匹配子模塊用于將所述3D影像與所述預存影像庫中的一目標影像匹配；

所述調節子模塊用于通過人工智能深度學習算法按所述3D影像的空間形狀調節目標影像的空間形狀；

所述處理子模塊用于將調節空間形狀后的目標影像作為所述數字點上設有張量模型的3D影像。