[發明專利]點云特征增強方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110452686.8
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN112862730B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 黃惠;林力強
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 袁武

1.一種點云特征增強方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取三維點云；所述三維點云包括多個輸入點；

對所述輸入點的鄰域點特征進行特征聚集得到所述輸入點的第一特征；

將所述輸入點的第一特征映射為目標偏移向量；

當所述目標偏移向量為歐氏空間中的坐標偏移向量時，根據所述輸入點在所述歐氏空間中的坐標向量，以及所述坐標偏移向量得到偏移點坐標向量；根據所述偏移點坐標向量確定相應輸入點所對應的注意力點；

當所述目標偏移向量為特征空間中的特征偏移向量時，根據所述輸入點在所述特征空間中的特征向量，以及所述特征偏移向量得到偏移點特征向量；根據所述偏移點特征向量確定相應輸入點所對應的注意力點；

對所述注意力點的鄰域點特征進行特征聚集得到相應輸入點的第二特征；

對所述輸入點的第一特征與第二特征進行特征融合得到相應的增強特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述輸入點的鄰域點特征進行特征聚集得到所述輸入點的第一特征，包括：

通過局部卷積對所述輸入點的領域點特征進行特征聚集，得到相應輸入點的第一特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述輸入點的第一特征與第二特征進行特征融合得到相應的增強特征，包括：

將所述輸入點的第一特征與第二特征相加，得到相應輸入點的增強特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述輸入點的第一特征與第二特征進行特征融合得到相應的增強特征，包括：

將所述輸入點的第一特征與第二特征進行連接，并通過多層感知機對連接得到的特征進行維度縮減，得到相應輸入點的增強特征。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述輸入點的第一特征映射為目標偏移向量，包括：

通過共享參數的多層感知機將所述三維點云中每個輸入點的第一特征映射為相應目標偏移向量。

6.根據權利要求1至5任意一項所述的方法，其特征在于，所述對所述注意力點的鄰域點特征進行特征聚集得到相應輸入點的第二特征，包括：

從所述三維點云中確定所述注意力點的鄰域點和相應的鄰域點特征；

通過局部卷積對所確定的鄰域點特征進行特征聚集，得到相應注意力點所對應的輸入點的第二特征。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述從所述三維點云中確定所述注意力點的鄰域點和相應的鄰域點特征，包括：

根據所述注意力點的坐標向量，從所述三維點云中確定預設數量的鄰域點和相應的鄰域點特征；或，

根據所述注意力點的特征向量，從所述三維點云中確定預設數量的鄰域點和相應的鄰域點特征。

8.一種點云特征增強裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取三維點云；所述三維點云包括多個輸入點；

特征聚集模塊，用于對所述輸入點的鄰域點特征進行特征聚集得到所述輸入點的第一特征；

注意力點映射模塊，用于將所述輸入點的第一特征映射為目標偏移向量；當所述目標偏移向量為歐氏空間中的坐標偏移向量時，根據所述輸入點在所述歐氏空間中的坐標向量，以及所述坐標偏移向量得到偏移點坐標向量；根據所述偏移點坐標向量確定相應輸入點所對應的注意力點；當所述目標偏移向量為特征空間中的特征偏移向量時，根據所述輸入點在所述特征空間中的特征向量，以及所述特征偏移向量得到偏移點特征向量；根據所述偏移點特征向量確定相應輸入點所對應的注意力點；

特征聚集模塊，還用于對所述注意力點的鄰域點特征進行特征聚集得到相應輸入點的第二特征；

特征融合模塊，用于對所述輸入點的第一特征與第二特征進行特征融合得到相應的增強特征。

9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。