[發明專利]一種數據處理方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110897672.7
• 申請日: 2021-08-05
• 公開（公告）號: CN113793295A
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 聶泳忠;楊素偉
• 申請（專利權）人: 西人馬帝言（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 趙秀芹

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取第一鳥瞰圖，所述第一鳥瞰圖由目標點云數據在預設方向投影的投影點生成，所述第一鳥瞰圖包括第一預設數量的初始聚類簇，每個初始聚類簇包括多個投影點；

根據預設隨機游走長度，對每個所述初始聚類簇進行隨機游走處理，得到每個所述初始聚類簇的點序列集合，其中，每個點序列集合包括多個點序列；

根據預設鄰近度值算法，獲取每個所述點序列集合的目標點序列，其中，所述目標點序列對應的鄰近度值最小；

確定每個所述初始聚類簇的目標點序列中每個節點和每個邊的向量表示形式，得到節點的第一向量信息和邊的第二向量信息，以用于目標神經網絡獲取所述第一鳥瞰圖中的特征數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預設鄰近度值算法，獲取每個所述點序列集合的目標點序列，包括：

對每個所述點序列集合，計算任意兩個點序列之間的圖空間向量距離與所述任意兩個點序列之間的圖向量距離的第一差值，以及計算任意兩個點序列之間的圖空間向量距離與所述任意兩個點序列之間的圖向量距離的第二差值；

計算所述任意兩個點序列之間的第一差值的期望值，得到多個第一值，以及，計算所述任意兩個點序列之間的第二差值的方差，得到多個第二值；

根據所述第一值和所述第二值，確定任意兩個序列之間的鄰近度值；

確定最小的鄰近度值對應的點序列，為所述初始聚類簇的目標點序列。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一值和所述第二值，確定任意兩個序列之間的鄰近度值，包括：

根據第一預設權重和所述第一值，以及第二預設權重和所述第二值，計算得到所述序列之間的鄰近度值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一鳥瞰圖，包括：

獲取目標點云數據；

確定所述目標點云數據在所述預設方向的投影點，得到第二鳥瞰圖；

根據預設的聚類算法，從所述多個投影點中確定第一預設數據量的目標投影點；

確定與每個所述目標投影點距離最小的W個投影點，得到包括所述初始聚類簇的第一鳥瞰圖。

5.一種數據處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取第一鳥瞰圖，所述第一鳥瞰圖由目標點云數據在預設方向投影的投影點生成，所述第一鳥瞰圖包括第一預設數量的初始聚類簇，每個初始聚類簇包括多個投影點；

處理模塊，用于根據預設隨機游走長度，對每個所述初始聚類簇進行隨機游走處理，得到每個所述初始聚類簇的點序列集合，其中，每個點序列集合包括多個點序列；

所述處理模塊，還用于根據預設鄰近度值算法，獲取每個所述點序列集合的目標點序列，其中，所述目標點序列對應的鄰近度值最小；

所述處理模塊，還用于確定每個所述初始聚類簇的目標點序列中每個節點和每個邊的向量表示形式，得到節點的第一向量信息和邊的第二向量信息，以用于目標神經網絡獲取所述第一鳥瞰圖中的特征數據。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，

所述處理模塊，還用于對每個所述點序列集合，計算任意兩個點序列之間的圖空間向量距離與所述任意兩個點序列之間的圖向量距離的第一差值，以及計算任意兩個點序列之間的圖空間向量距離與所述任意兩個點序列之間的圖向量距離的第二差值；

所述處理模塊，還用于計算所述任意兩個點序列之間的第一差值的期望值，得到多個第一值，以及，計算所述任意兩個點序列之間的第二差值的方差，得到多個第二值；

所述處理模塊，還用于根據所述第一值和所述第二值，確定任意兩個序列之間的鄰近度值；

所述處理模塊，還用于確定最小的鄰近度值對應的點序列，為所述初始聚類簇的目標點序列。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，

所述處理模塊，還用于根據第一預設權重和所述第一值，以及第二預設權重和所述第二值，計算得到所述序列之間的鄰近度值。