本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種點(diǎn)云下采樣方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、使用三維激光掃描儀等儀器掃描物品表面，得到的點(diǎn)數(shù)據(jù)集合稱為點(diǎn)云。點(diǎn)云中的點(diǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)量比較大并且比較密集。因此，對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣是處理點(diǎn)云的一個(gè)關(guān)鍵步驟。目前主要通過隨機(jī)采樣方法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。但隨機(jī)采樣方法無法捕捉到整個(gè)物體的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，會(huì)造成某些關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)的丟失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種點(diǎn)云下采樣方法和裝置，能夠減少下采樣后的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)的丟失。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種點(diǎn)云下采樣方法，包括：

3、確定目標(biāo)點(diǎn)云中的多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)；

4、針對(duì)各所述目標(biāo)點(diǎn)，從所述目標(biāo)點(diǎn)云中，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的至少一個(gè)第一鄰居點(diǎn)；根據(jù)所述目標(biāo)點(diǎn)與各所述第一鄰居點(diǎn)之間的距離，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值；

5、根據(jù)各所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值，從所述多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)中，選擇出多個(gè)中心點(diǎn)；

6、根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。

7、可選地，所述根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理，包括：

8、從所述多個(gè)中心點(diǎn)中，確定出當(dāng)前中心點(diǎn)；

9、從所述多個(gè)中心點(diǎn)中，確定所述當(dāng)前中心點(diǎn)的至少一個(gè)第二鄰居點(diǎn)；

10、利用自注意力機(jī)制，確定各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息；

11、根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行更新處理；

12、將更新處理后的當(dāng)前中心點(diǎn)，確定為所述目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)應(yīng)的下采樣點(diǎn)，以對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。

13、可選地，所述利用自注意力機(jī)制，確定各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，包括：

14、根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的原始特征信息，構(gòu)建鄰居矩陣；

15、將所述鄰居矩陣輸入自注意力模型中，得到查詢矩陣、鍵矩陣及值矩陣；

16、根據(jù)所述查詢矩陣及所述鍵矩陣，生成注意力矩陣；

17、根據(jù)所述注意力矩陣及所述值矩陣，生成自注意力分?jǐn)?shù)；

18、根據(jù)所述自注意力分?jǐn)?shù)及所述第二鄰居點(diǎn)的原始特征信息，得到所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息。

19、可選地，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的原始特征信息，構(gòu)建鄰居矩陣，包括：

20、確定所述第二鄰居點(diǎn)相對(duì)于所述當(dāng)前中心點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)信息；

21、將所述第二鄰居點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行拼接，得到所述第二鄰居點(diǎn)的拼接特征信息；

22、組合各所述第二鄰居點(diǎn)的拼接特征信息，生成為所述鄰居矩陣。

23、可選地，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行更新處理，包括：

24、根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，構(gòu)建增強(qiáng)鄰居矩陣；

25、將所述增強(qiáng)鄰居矩陣輸入至第一感知模型中，得到第一輸出矩陣；

26、對(duì)所述第一輸出矩陣進(jìn)行歸一化處理，生成坐標(biāo)更新矩陣；

27、根據(jù)所述坐標(biāo)更新矩陣，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息進(jìn)行更新處理。

28、可選地，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行更新處理，包括：

29、根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，構(gòu)建增強(qiáng)鄰居矩陣；

30、將所述增強(qiáng)鄰居矩陣輸入至第二感知模型中，得到第二輸出矩陣；

31、對(duì)所述第二輸出矩陣進(jìn)行歸一化處理，生成特征更新矩陣；

32、根據(jù)所述特征更新矩陣，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的特征信息進(jìn)行更新處理。

33、可選地，所述根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理，包括：

34、將所述多個(gè)中心點(diǎn)，作為所述目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)應(yīng)的下采樣點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。

35、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種點(diǎn)云下采樣裝置，包括：

36、點(diǎn)確定模塊，用于確定目標(biāo)點(diǎn)云中的多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)；

37、值確定模塊，用于針對(duì)各所述目標(biāo)點(diǎn)，從所述目標(biāo)點(diǎn)云中，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的至少一個(gè)第一鄰居點(diǎn)；根據(jù)所述目標(biāo)點(diǎn)與各所述第一鄰居點(diǎn)之間的距離，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值；

38、點(diǎn)選擇模塊，用于根據(jù)各所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值，從所述多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)中，選擇出多個(gè)中心點(diǎn)；

39、下采樣模塊，用于根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。

40、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括：

41、一個(gè)或多個(gè)處理器；

42、存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，

43、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)上述任一實(shí)施例所述的方法。

44、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一實(shí)施例所述的方法。

45、上述發(fā)明中的一個(gè)實(shí)施例具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)與該目標(biāo)點(diǎn)的各第一鄰居點(diǎn)之間的距離，確定目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值。逆密度值為目標(biāo)點(diǎn)與各第一鄰居點(diǎn)之間的距離的統(tǒng)計(jì)值，如加和、平均值、眾數(shù)等。逆密度值可以體現(xiàn)目標(biāo)點(diǎn)云中各目標(biāo)點(diǎn)的分布情況。相比隨機(jī)采樣方法，本發(fā)明實(shí)施例的方案通過逆密度值，選擇出多個(gè)中心點(diǎn)，來對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理，能夠更加均勻的選擇下采樣點(diǎn)，保留點(diǎn)云中的重要信息，減少下采樣后的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)的丟失。

46、此外，確定目標(biāo)點(diǎn)的各第一鄰居點(diǎn)，以及計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)與各第一鄰居點(diǎn)之間的距離，通常為處理點(diǎn)云的必做步驟。因此，本發(fā)明實(shí)施例的方案可以直接利用已計(jì)算好的目標(biāo)點(diǎn)與各第一鄰居點(diǎn)之間的距離進(jìn)行實(shí)施，具有較高的執(zhí)行效率。

47、上述的非慣用的可選方式所具有的進(jìn)一步效果將在下文中結(jié)合具體實(shí)施方式加以說明。

技術(shù)特征：

1.一種點(diǎn)云下采樣方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要2所述的方法，其特征在于，所述利用自注意力機(jī)制，確定各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的原始特征信息，構(gòu)建鄰居矩陣，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行更新處理，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述第二鄰居點(diǎn)的增強(qiáng)特征信息，對(duì)所述當(dāng)前中心點(diǎn)的坐標(biāo)信息及原始特征信息進(jìn)行更新處理，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理，包括：

8.一種點(diǎn)云下采樣裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種點(diǎn)云下采樣方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：確定目標(biāo)點(diǎn)云中的多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)；針對(duì)各所述目標(biāo)點(diǎn)，從所述目標(biāo)點(diǎn)云中，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的至少一個(gè)第一鄰居點(diǎn)；根據(jù)所述目標(biāo)點(diǎn)與各所述第一鄰居點(diǎn)之間的距離，確定所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值；根據(jù)各所述目標(biāo)點(diǎn)的逆密度值，從所述多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)中，選擇出多個(gè)中心點(diǎn)；根據(jù)所述多個(gè)中心點(diǎn)，對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣處理。該實(shí)施方式能夠減少下采樣后的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)的丟失。

技術(shù)研發(fā)人員：楊亞龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19