[發明專利]數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110326382.7
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112891945B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 殷俊;湯嘉恒;楊潔;高林
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: A63F13/55
• 分類號: A63F13/55;G06T17/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧

本申請實施例提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域。該方法包括：獲取三維對象對應的源數據；基于源數據，獲取源數據對應的具有樹形結構的多個層級的節點的第一幾何特征，其中，不同層級的節點對應三維對象的三維空間中不同的空間；基于獲取的多個節點的第一幾何特征，確定多個節點中的目標節點，通過對目標節點的特征表示進行解碼得到目標節點下的各子節點對應的第二幾何特征；基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征進行三維對象的處理，得到對應的處理結果。基于本申請的方案，能夠有效提高三維對象幾何特征的提取效率及準確性，更好的滿足了三維對象所對應的數據處理需求，提高了處理效率及效果。

技術領域

本申請涉及計算機、人工智能、游戲技術領域，具體的，本申請涉及一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

研究高效的幾何三維表征(也可以稱為3D表征、幾何特征、幾何形狀特征、幾何表征、幾何形狀表征等)是計算機視覺和計算機圖形學的核心任務之一，涉及從上層應用程序(例如，場景理解、物體識別、物體分類等)到各種底層任務(包括對3D(three-dimensional，三維)形狀重建，插值和操作等)。

為了適應各種應用場景，3D表征的研究也一直是技術人員研究的熱點，雖然目前已存在多種3D表征的學習方法，比如，點云和體素的表示方式、基于網格的學習方法、最近出現的基于神經隱式函數的學習方法等，但是研究發現現有各種方式所學習到的3D表征在實際應用中的效果仍不夠理想，3D表征的學習仍有待改進。

發明內容

本申請實施例的目的旨在提供一種能夠有效改善現有三維對象處理效果及效率的數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

一方面，本申請實施例提供了一種數據處理方法，該方法包括：

獲取三維對象對應的源數據；

基于上述源數據，獲取該源數據對應的多個節點的第一幾何特征，該多個節點包括具有樹形結構的多個層級的節點，其中，不同層級的節點對應三維對象的三維空間中不同的空間，對于多個節點中的任一父節點，該父節點的第一幾何特征是基于該節點的各子節點的第一結構特征和第一幾何特征得到的，一個節點的第一結構特征表征了該節點對應的空間中包含的三維對象的表面結構相對于三維對象的整體表面的占用情況；

基于獲取的多個節點的第一幾何特征，確定上述多個節點中的目標節點，并通過對目標節點的第一幾何特征進行解碼得到目標節點下的各子節點對應的第二幾何特征；

基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征進行三維對象的處理，得到對應的處理結果。

可選的，上述源數據可以包括用于識別三維對象的數據、用于構建三維對象的數據或用于對三維對象進行分類的數據中的至少一種。

可選的，上述源數據可以包括二維數據或三維數據中的至少一種。

可選的，上述源數據包括以下至少一項：

三維對象對應的點云數據；三維對象的二維圖像；三維對象對應的網格數據。

可選的，基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征進行三維對象的處理，得到對應的處理結果，包括以下任一項：

基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征，構建三維對象的三維圖像；

基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征，識別三維對象，得到三維對象的識別結果；

基于解碼得到的各節點對應的第二幾何特征，確定三維對象的類別。

其中，構建三維對象的三維圖像包括重建三維對象的三維圖像或修復三維對象的三維圖像。