[發明專利]稀疏2D點集的深度特征提取方法及裝置

在審

• 申請號: 202010006265.8
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN111223136A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 李茁;楊慧光;李宇光;楊柳
• 申請（專利權）人: 三星（中國）半導體有限公司;三星電子株式會社
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50;G06T7/73;G06N3/04
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 王皎彤;王兆賡

1.一種稀疏2D點集的深度特征提取方法，包括：

根據輸入的稀疏2D點集數據，生成所述稀疏2D點集數據的具有空間層次的包括關鍵點集和局部點集的點集結構數據，所述點集結構數據中包括所述關鍵點集的每個關鍵點與所述局部點集的局部子點集之間的一一對應關系；

分別對所述關鍵點集和所述局部點集進行關系特征編碼，得到關鍵點集的關系特征編碼和局部點集的關系特征編碼；

根據所述關鍵點集的關系特征編碼和/或所述局部點集的關系特征編碼分別提取所述輸入的稀疏2D點集數據的全局特征和/或局部特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分別對所述關鍵點集和所述局部點集進行關系特征編碼的步驟包括：

采用非局部編碼的方式對所述關鍵點集進行點與點之間的關系特征編碼，得到所述關鍵點集的關系特征編碼；

采用非局部編碼的方式對所述局部點集進行點與點之間的關系特征編碼，得到局部點集的關系特征編碼。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述根據所述關鍵點集的關系特征編碼和/或所述局部點集的關系特征編碼分別提取所述輸入的稀疏2D點集數據的全局特征和/或局部特征的步驟包括：

基于所述關鍵點集的關系特征編碼，采用最大池化層提取所述全局特征。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其中，所述根據所述關鍵點集的關系特征編碼和/或所述局部點集的關系特征編碼分別提取所述輸入的稀疏2D點集數據的全局特征和/或局部特征的步驟包括：

基于所述局部點集的關系特征編碼，對局部特征提取器子網絡的前預設數量層的結果進行融合，以提取所述局部特征。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其中，所述生成所述稀疏2D點集數據的具有空間層次的包括關鍵點集和局部點集的點集結構數據的步驟包括：

從所述輸入的稀疏2D點集數據中進行關鍵點采樣，得到所述關鍵點集，所述關鍵點集包括n個關鍵點，n為大于等于1的整數；

在所述關鍵點集中的每個關鍵點周圍的鄰域進行采樣，得到所述局部點集，所述局部點集包括n個局部子點集，每個局部子點集包括k個點，k為大于等于1的整數；

基于所述關鍵點集和所述局部點集，構建具有空間層次的包括所述關鍵點集和所述局部點集的點集結構數據。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，還包括：

基于所述全局特征和所述局部特征，估計預設對象的6自由度位姿。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，估計預設對象的6自由度位姿的步驟包括：

將所述全局特征和所述局部特征進行融合；

將融合結果輸入到多層感知機和全卷積層，通過多層感知機和全卷積層得到預設對象的6自由度位姿估計結果。

8.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，還包括：

基于所述全局特征和所述局部特征，對所述輸入的稀疏2D點集數據進行分割。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，對所述輸入的稀疏2D點集數據進行分割的步驟包括：

基于所述全局特征和所述局部特征，采用插值分層重組的策略將所述具有層次結構的點集結構數據恢復至稀疏2D點集形式的數據；

使用多層感知機確定與所述稀疏2D點集形式的數據中的每個事件流對應的標記點。