(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210671248.5 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 成都信息工程大学 地址 610225 四川省成 都市双流区航空港 经济开发区学府路一段24 号 (72)发明人 马忠丽　李嘉迪　曾钥涵　张锦宇　 万毅　张佳鹏　张航天　 (74)专利代理 机构 北京卓胜佰达知识产权代理 有限公司 16 026 专利代理师 杨洋 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 点云数据提取方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明公开了一种点云数据提取方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 涉及点点云数据处理 技术领域。 所述方法包括： 获取在世界坐标系下 的多帧初始点云数据； 其中， 所述多帧初始点云 数据至少包括一帧； 将所述在世界坐标系下的多 帧初始点云数据转换到同一预设世界坐标系下， 得到点云地图； 利用语义分割方法， 对所述点云 地图进行分类处理， 得到分类后的点云数据； 利 用Numpy计算库， 对所述分类后的点云数据进行 筛选， 以得到目标点云数据。 本发明解决了现有 技术中无法对离散不规律地点云数据进行准确 地以及直接地提取感兴趣的点云数据而导致点 云数据提取效率低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图7页 CN 115049998 A 2022.09.13 CN 115049998 A 1.一种点云数据提取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取在世界坐标系下的多帧初始点云数据； 其中， 所述多帧初始点云数据至少包括一 帧； 将所述在世界坐标系下的多帧初始点云数据转换到同一预设世界坐标系下， 得到点云 地图； 利用语义分割方法， 对所述 点云地图进行分类处 理， 得到分类后的点云数据； 利用Numpy计算库， 对所述分类后的点云数据进行筛 选， 以得到目标点云数据。 2.根据权利要求1所述的点云数据提取方法， 其特征在于， 所述获取在世界坐标系下的 多帧初始点云数据； 其中， 所述多帧初始点云数据至少包括 一帧， 包括： 获取多帧初始点云数据； 其中， 所述多帧初始点云数据为3D扫描设备采集的多帧初始 点云数据； 所述多帧初始点云数据对应的原 始坐标系不同； 将所述多帧初始点云数据转换到世界坐标系下， 得到在世界坐标系下的多帧初始点云 数据。 3.根据权利要求2所述的点云数据提取方法， 其特征在于， 所述将所述在世界坐标系下 的多帧初始点云数据转换到同一预设世界坐标系下， 得到点云地图， 包括： 对所述在世界坐标系下的多帧初始点云数据进行栅格化处理， 得到各个栅格对应的点 云数据集； 其中， 所述 点云数据集至少包括 一个点云数据的点的数据； 利用公式一， 对各个所述栅格对应的点云数据集进行计算， 得到各个所述栅格对应的 点云数据集的均值； 其中， 所述公式一 为： 其中， u为各个所述栅格对应的点云数据集 的均值， n为各个所述栅格对应 的点云数据集的维度， ri为第i个栅格对应的点云数据集， i表示第i个栅格； 利用公式二， 对各个所述栅格对应的点云数据集的均值进行计算， 得到各个所述栅格 对应的点云数据集的协方差矩阵； 其中， 所述公式二 为： 其中， Σ为各个所述栅格对应的点云数据集 的协方差矩阵， m 为各个栅格对应的点云数据集的数量； 利用公式三， 对各个所述栅格对应的点云数据集的均值、 各个所述栅格对应的点云数 据集的协方差矩阵进 行计算， 得到各个所述栅格对应的点云数据集的概率密度； 其中， 所述 公式三为： 其中， 所述p(ri)为第i个栅格对应的点云数据 集的概率密 度； 将各个所述 栅格对应的点云数据集的概 率密相加， 得到 评分结果； 判断所述评分结果是否等于预设收敛 标准； 若是， 则根据各个所述栅格对应的点云数据集的协方差矩阵， 对各个所述栅格对应的 点云数据集进行转换， 并将转换后的结果映射至预设世界坐标系中， 以得到点云地图。 4.根据权利要求3所述的点云数据提取方法， 其特征在于， 所述利用语义分割方法， 对 所述点云地图进行分类处 理， 得到分类后的点云数据之前， 还 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115049998 A 2随机选取所述点云地图中的多个点云数据， 并将选取后的多个所述点云数据进行剔 除， 以得到目标点云地图； 其中， 所述选取后的多个所述 点云数据不影响语义分割效果。 5.根据权利要求4所述的点云数据提取方法， 其特征在于， 所利用语义分割方法， 对所 述点云地图进行分类处 理， 得到分类后的点云数据， 包括： 利用局部特征提取器， 对所述点云地图进行特征提取， 得到点云数据的初始特征， 并对 所述点云数据的初始特 征进行位置编码； 将所述点云数据的初始特征输多层感知器模型， 得到所述多层感知器模型输出多个所 述点云数据的局部特 征； 利用公式四， 将多个所述点云数据的局部特征和多个所述点云数据对应位置编码进行 拼接， 得到加强点云数据特征组； 其中， 所述公式四为： ji＝{ji1....jik}； 其中， ji为加强点 云数据特 征组， i表示第i个加强点云数据特 征， k为特征数量； 对所述加强点云数据 特征组进行聚合处理后， 并根据所述加强点云数据 特征组的注意 力分数的加权和值， 筛 选出点云数据的重要特 征； 根据所述 点云数据的重要特 征对所述 点云地图进行分类， 以得到分类后的点云数据。 6.根据权利要求5所述的点云数据提取方法， 其特征在于， 所述对所述加强点云数据 特 征组进行聚合处理后， 并根据所述加强点云数据特征组的注意力 分数的加权和值， 筛选出 点云数据的重要特 征， 包括： 利用公式五， 对所述加强点云数据特征进行注意力分数计算， 得到所述加强点云数据 特征组的注意力分数； 其中， 所述公式五为： 其中， 为所述加强点云数据 特征组的注意力分数， W为注意力分数权 重； 利用公式六， 对所述加强点云数据特征组的注意分数进行加权求和， 得到所述加强点 云数据特 征的注意力分数和值； 其中， 所述公式六为： 根据所述加强点云数据特 征的注意力分数和值， 筛 选出所述点云数据的重要特 征。 7.一种点云数据提取装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 获取在世界坐标系下的多帧初始点云数据； 其中， 所述多帧初始点云数 据至少包括 一帧； 数据映射模块， 将所述在世界坐标系下的多帧初始点云数据转换到同一预设世界坐标 系下， 得到点云地图； 数据分割模块， 利用语义分割方法， 对所述点云地图进行分类处理， 得到分类后的点云 数据； 数据筛选模块， 利用Numpy计算库， 对所述分类后的点云数据进行筛选， 以得到目标点 云数据。 8.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器， 存储器以及存储在所述存储器中的点云 数据提取程序， 所述点云数据提取程序配置为 实现如权利要求1至6中任一项 所述的点云数 据提取程序的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有点云数权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115049998 A 3