[發明專利]一種物體模型構建方法及裝置

有效

• 申請號: 202110352928.6
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN112802111B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 徐雷猛;李東華;陳翀宇;俞波;王勁
• 申請（專利權）人: 中智行科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06K9/00
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 李新干

1.一種物體模型構建方法，其特征在于，包括：

獲取參考點云數據集合和目標物體模型的目標點云數據，所述參考點云數據集合為參考三維地圖中的參考物體模型的參考點云數據組成的集合；

確定所述參考點云數據的語義特征，以及確定所述目標點云數據的語義類別；

根據所述語義特征和所述語義類別，在所述參考點云數據集合中確定與所述語義類別匹配的目標參考點云數據；

根據所述目標參考點云數據，確定目標物體模型在目標三維地圖中的初始位姿信息；

根據所述目標點云數據和所述初始位姿信息，確定所述目標物體模型在所述參考三維地圖中的預測點云數據；

將所述目標參考點云數據和所述預測點云數據進行點云匹配，得到點云匹配的結果；

根據所述點云匹配的結果，確定所述目標物體模型在所述目標三維地圖中的目標位姿信息；

根據所述目標位姿信息，在所述目標三維地圖中構建所述目標物體模型。

2.根據權利要求1所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述將所述目標參考點云數據和所述預測點云數據進行點云匹配，得到點云匹配的結果的步驟，包括：

計算所述預測點云數據和所述目標參考點云數據之間的偏差；

若確定所述偏差滿足預設閾值范圍，則將所述偏差確定為點云匹配的結果；

所述根據所述點云匹配的結果，確定所述目標物體模型在所述目標三維地圖中的目標位姿信息的步驟，包括：

根據所述偏差，將所述初始位姿信息確定為所述目標物體模型在所述目標三維地圖中的目標位姿信息。

3.根據權利要求2所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述物體模型構建方法還包括：

若確定所述偏差不滿足所述預設閾值范圍，則根據所述偏差，調整所述初始位姿信息；

根據調整后的所述初始位姿信息和所述目標點云數據，確定調整后的預測點云數據，并計算所述調整后的預測點云數據和所述目標參考點云數據之間的偏差，直至所述偏差滿足所述預設閾值范圍為止，則將滿足所述預設閾值范圍的所述偏差確定為點云匹配的結果；

所述根據所述點云匹配的結果，確定所述目標物體模型在所述目標三維地圖中的目標位姿信息的步驟，包括：

根據滿足所述預設閾值范圍的所述偏差，將所述調整后的所述初始位姿信息確定為所述目標物體模型在所述目標三維地圖中的目標位姿信息。

4.根據權利要求1-3任一項所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述確定所述參考點云數據的語義特征的步驟，包括：

獲取所述參考三維地圖中的參考物體模型的圖片數據；

根據所述圖片數據和所述參考點云數據集合確定所述參考點云數據的語義特征。

5.根據權利要求4所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述根據所述圖片數據和所述參考點云數據集合確定所述參考點云數據的語義特征的步驟，包括：

對所述圖片數據進行語義分割，得到圖片語義分割結果；

對所述參考點云數據集合進行聚類，得到點云聚類結果；

將所述點云聚類結果與所述圖片語義分割結果進行融合，得到所述參考點云數據的語義特征。

6.根據權利要求5所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述對所述圖片數據進行語義分割，得到圖片語義分割結果的步驟，包括：

對所述圖片數據中的每一個像素進行語義分類，得到分類結果；

根據所述分類結果對所述圖片數據中的每一個像素進行語義構建，得到圖片語義分割結果。

7.根據權利要求5所述的物體模型構建方法，其特征在于，所述對所述參考點云數據集合進行聚類，得到點云聚類結果的步驟，包括：

遍歷所述參考點云數據集合中的所述參考點云數據；

將所述參考點云數據劃入相應的目標集合，同一目標集合中的參考點云數據具有相似度滿足預設范圍的屬性或特征；

根據所述目標集合，確定所述點云聚類結果。