[发明专利]生成三维点云的方法、装置、计算机系统和移动设备

说明书

版权申明

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技术领域

本发明涉及信息技术领域，并且更具体地，涉及一种生成三维点云的方法、装置、计算机系统和移动设备。

背景技术

三维点云在三维建模、自动驾驶、机器人实时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)等方面都有广泛的应用。

目前的三维点云的生成方案，一般是由一种传感器(例如相机)采集图像数据源，再进行融合处理得到三维点云。这些方案处理速度较低，或者生成的三维点云的质量较低。因此，如何有效地生成三维点云，成为亟待解决的一个技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种生成三维点云的方法、装置、计算机系统和移动设备，能够有效地生成三维点云。

第一方面，提供了一种生成三维点云的方法，包括：通过多种传感器获取多种图像数据源；根据该多种图像数据源进行融合处理，得到三维点云。

第二方面，提供了一种计算机系统，该计算机系统包括：存储器，用于存储计算机可执行指令；处理器，用于访问该存储器，并执行该计算机可执行指令，以进行如下操作：通过多种传感器获取多种图像数据源；根据该多种图像数据源进行融合处理，得到三维点云。

第三方面，提供了一种生成三维点云的装置，包括：获取模块，用于通过多种传感器获取多种图像数据源；处理模块，用于根据该多种图像数据源进行融合处理，得到三维点云。

第四方面，提供了一种移动设备，包括：多种传感器，用于获取多种图像数据源；处理器，用于根据该多种图像数据源进行融合处理，得到三维点云。

第五方面，提供了一种移动设备，其特征在于，包括：多种传感器，用于获取多种图像数据源；以及上述第二方面的计算机系统。

第六方面，提供了一种移动设备，其特征在于，包括：多种传感器，用于获取多种图像数据源；以及上述第三方面的生成三维点云的装置。

第七方面，提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有程序代码，该程序代码可以用于指示执行上述第一方面的方法。

本发明实施例的技术方案，利用多种图像数据源生成三维点云，相对于利用单一图像数据源的方案，本发明实施例的技术方案的数据量更丰富，而且多种图像数据源在融合处理时可以相互参考，因此能够提高生成三维点云的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的移动设备的示意性架构图。

图2是本发明一个实施例的生成三维点云的方法的示意性流程图。

图3是本发明另一个实施例的生成三维点云的方法的示意性流程图。

图4是本发明又一个实施例的生成三维点云的方法的示意性流程图。

图5是本发明实施例的计算机系统的示意性框图。

图6是本发明实施例的生成三维点云的装置的示意性框图。

图7是本发明一个实施例的移动设备的示意性框图。

图8是本发明另一个实施例的移动设备的示意性框图。

图9是本发明又一个实施例的移动设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

应理解，本文中的具体的例子只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本发明实施例，而非限制本发明实施例的范围。

还应理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本发明实施例的技术方案可以有效地生成三维点云，可以应用于各种具有处理功能的设备，例如，计算机系统或者具有处理功能的移动设备。该移动设备可以是无人机、无人驾驶船或机器人等，但本发明对此并不限定。

图1是本发明实施例的移动设备100的示意性架构图。